層別ランダムサンプリング / Stratified Random sampling
実践
日本域土地利用・土地被覆図を例に，試す．
# first, merge all .tif file $ gdal_merge.py v16.09/*.tif [ここでtab] -o Japan.tif
各カテゴリのサンプル数を指定する方法（採用）
GRASSのr.sample.categoryで良さそう．
$ g.extension extension=r.sample.category operation=add # install r.sample.category $ r.in.gdal input=Japan.tif output=Japan # Japan.tifが103GBなので，めちゃくちゃ時間かかる $ g.region rast=Japan $ sample_number=2000 $ date && r.sample.category input=Japan output=Japan_2000points npoints=2000 && date # めちゃくちゃ時間がかかる $ v.out.ogr input=Japan_2000points format=KML output=Japan_2000points.kml # save as kml
参考までに，sample_number=2000の場合，かかった時間．
- r.sample.category：15時間30分
Google Earthの最新画像のみを用いる場合
各カテゴリのサンプル数を指定せず，適当にばらまく方法（ボツ）
手順は以下の通り．
各カテゴリのサンプル数をm個とする．
- 日本域の緯度経度の範囲内に，乱数をn個（n >> m）発生させる（乱数にはインデックスを付けておく）.
- gdallocationinfoを用いて，カテゴリをインデックス順に各m個抽出する．
- 抽出した点をkmlに変換する．
- 変換したkmlをGoogle Earthにインポートして，目視チェック．
- 全ての点数をチェックし終えた後に，混合行列を作成する．
参考までに，m=1億の時の計測時間．
- 乱数1億個発生：5分
- gdallocationinfo：4000点で3分なので，1億点で75000分（＝1250時間＝52日)
- ただし直列実行時．
混同行列の作成
$ mkdir -p shp kml_category # 必要なディレクトリを作成
GRASS GISで作成したKMLはサイズが大きいので，以下の変換を行う．
- バッファを作成する．
- カテゴリ0を取り除く
- カテゴリごとにファイルを分割する
QGIS上で行う． 各属性値は以下の通り．
- cat:id
- japan:カテゴリー（0-10）
ファイルの読み込み
レイヤ -> ベクタ -> ベクタ読み込み
距離バッファを作成
今回検証する日本域土地被覆図の解像度は10 mなので，半径5 mに設定する．
- ベクタ -> 空間演算ツール -> 固定距離バッファ
距離：4.545454545454545e-05 # 1deg = 110kmとした ファイル名：buffer RUN
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CRSをメートルに変換してからバッファを計算したかったが，以下の手順ではなぜかメートルにならず．
- 距離の単位をmに変更する
設定 -> カスタムCRS -> + -> 名称：WG84_meter -> パラメーターに以下を入力
+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs +units=m
OK.
- レイヤパネルで右クリック -> レイヤのCRSの設定 -> WGS84_meterを選択 -> OK
- レイヤパネルで右クリック -> レイヤのCRSをプロジェクトのCRSに設定
距離：5 RUN WGS84_meter OK
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カテゴリごとにファイルを分割
計算結果は自動的にQGISに読み込まれるが，そのままでは文字コードの関係？でベクタレイヤの分割が行えない．
そこで既に読みこまれている「バッファ」を削除し，先ほど保存した「buffer」を再度読み込ませる．
ベクタ->データマネジメントツール->ベクタレイヤの分割
- ユニークIDフィールド：japan
- 出力ディレクトリ：shp
Run
選択した出力ディレクトリに，buffer_japan_?.shp というシェープファイルが作成される．
kmlに再変換
以下のスクリプトをshp2kml.shという名前で保存し，kmlに変換．
#!/bin/sh
shp_dir="shp"
kml_dir="kml_category"
for i in `seq 1 10`; do
ogr2ogr -f KML ${kml_dir}/category_${i}.kml ${shp_dir}/buffer_japan_${i}.shp
done
$./shp2kml.sh
Google Earthによる確認
作成したKMLをGoogle Earth上にインポートし，実際に精度検証を行う．
ファイル -> 開く -> Open.
- 過去画像への切り替え
表示 -> 過去のイメージ
- ID順に飛んでいく
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