Na documentação de spvi que o coordsargumento da SpatialPolygonsfunção aceita apenas 2 colunas. Não é possível criar polígonos tridimensionais? Estou fazendo krigagem espaço-temporal usando pacote gstatadicionando tempo como uma terceira dimensão espacial de a SpatialPointsDataFrame. Eu gostaria de estender isso para bloquear a krigagem com polígonos como blocos. Existe alguma maneira de fazer isso?
Respostas:
Na sp, SpatialPoints*, SpatialPixels*e SpatialGrid*(com *omitido ou substituído por DataFrame) fazer apoio mais de 2 dimensões espaciais, como OP tenha feito, mas SpatialPolygons*e SpatialLines*não fazer. Com gstatvocê, é possível fazer a krigagem de blocos 3D com blocos 3D (usando block = c(10,10,10)), mas não é possível fazer isso para blocos não retangulares, como o OP deseja. Não há problema em substituir o tempo pela terceira dimensão, mas você está restrito ao variograma ST métrico.
library(gstat)
vignette("st")
fornece mais opções para modelos de variograma, mas não para prever valores médios de bloco (este é o FYI, não uma resposta à pergunta).
A única resposta para a pergunta seria fazer simulações condicionais em 3D e agregar valores de pontos nos blocos arbitrários em 3D (polígono 2D + extensão do tempo). Tedioso, mas possível; também apenas ao longo do caminho 3D, não ao longo do caminho descrito na vinheta ST ( krigeSTainda não faz simulação - ainda!).
Você realmente precisa fazer um pouco mais de pesquisa sobre sua metodologia e ler a documentação para entender a estrutura dos objetos da classe sp S4 e a interação dos objetos sp com as funções relevantes do gstat. Na vinheta sp, há uma explicação detalhada da diferença entre os objetos SpatialPolygons (apenas topologia de polígono) e SpatialPolygonDataFrame (polígonos com atributos).
O que você está explicando não é bloquear o Kriging e usar o tempo como um atributo não resulta em uma estimativa espaço-temporal. A metodologia conceitual que você descreve é bastante inválida. O uso de polígonos ou centróides de polígono viola as suposições de Kriging de um campo aleatório uniforme, anisotropia e não estacionariedade.
Aqui está uma bela vinheta gstat em modelos espaço-temporais usando a interface para o pacote espaço-tempo. Devo também observar que o pacote restritoKriging pode conduzir o Kriging de bloco em blocos de forma arbitrária usando uma função média não estacionária e um variograma isotrópico fracamente estacionário.
Dito isto, para responder sua pergunta, você pode passar um objeto SpatialPointsDataFrame sp diretamente para um modelo de variograma / Kriging no gstat. Nesse tipo de objeto sp, os atributos residem no slot "data" e já estão anexados às coordenadas por meio da estrutura interna da classe S4.
# COERCE meuse DATAFRAME TO sp SpatialPointsDataFrame OBJECT
require(gstat)
data(meuse)
coordinates(meuse) <- ~ x + y
head(meuse@data)
# CREATE SEMIVARIOGRAM USING THE zinc ATTRIBUTE
# NOTE: THERE IS NO ARGUMENT FOR A "4th DIM"
v <- variogram(log(zinc) ~ 1, meuse)
plot(v, type = "l")
O tempo seria uma quarta dimensão, o nível ou altura z seria a terceira, as latas ou demos ou os níveis z tratariam a altura em gis, o tempo poderia ser representado pelo banco de dados com versão. você pode mapear o polígono para uma lata ou cruzar com um dem ou associar uma coluna az às colunas xy que representam os pontos de forma do polígono. Talvez você possa adicionar um campo de tempo também com uma faixa de valores e alterações de valores ao longo do tempo, incrementadas como colunas. É claro que a ESRI provavelmente tem uma ferramenta para isso.