Berikut ini adalah solusi R menggunakan Gaussian Kernel untuk menambahkan autokorelasi ke raster acak. Meskipun, saya harus mengatakan bahwa fungsi GRASS r.surf.fractal, disarankan oleh @markusN, sepertinya pendekatan terbaik.
require(raster)
# Create 100x100 random raster with a Z range of 500-1500
r <- raster(ncols=100, nrows=100, xmn=0)
r[] <- runif(ncell(r), min=500, max=1500)
# Gaussian Kernel Function
GaussianKernel <- function(sigma=s, n=d) {
m <- matrix(nc=n, nr=n)
col <- rep(1:n, n)
row <- rep(1:n, each=n)
x <- col - ceiling(n/2)
y <- row - ceiling(n/2)
m[cbind(row, col)] <- 1/(2*pi*sigma^2) * exp(-(x^2+y^2)/(2*sigma^2))
m / sum(m)
}
# Create autocorrelated raster using 9x9 Gaussian Kernel with a sigma of 1
r.sim <- focal(r, w=GaussianKernel(sigma=1, n=9))
# Plot results
par(mfcol=c(1,2))
plot(r, main="Random Raster")
plot(r.sim, main="Autocorrelated Random Raster sigma=1, n=9")