Saya memiliki seperangkat raster (.vrt) dengan data kelembaban tanah harian. Saya ingin menjumlahkan piksel semua raster untuk mengukur berdasarkan bulan. Namun, seluruh dunia tidak tercakup setiap hari, yang menghasilkan nilai nodata di tempat-tempat di mana ada langkah-langkah untuk hari-hari lainnya.
Yang ingin saya lakukan, adalah menjumlahkan nilai-nilai setiap raster. Namun, tampaknya setiap kali sebuah pixel nodata ada dalam penjumlahan, pixel yang dihasilkan langsung dikategorikan sebagai nodata. Saya ingin memiliki yang sebaliknya: mengabaikan semua nilai nodata dan menjumlahkan sisanya.
Saya memikirkan 2 cara untuk memecahkan masalah:
- menjumlahkan raster mengabaikan nilai-nilai nodata
- mengubah piksel nodata menjadi nilai 0, lalu jumlah semua raster
Sayangnya, saya tidak dapat menemukan alat apa pun untuk melakukan ini.
Ada yang bisa bantu saya?
Saya bertanya-tanya bagaimana interpretasi hasilnya: setelah semua, jumlahnya tidak akan termasuk nilai-nilai untuk hari-hari yang hilang, menunjukkan mereka akan bias rendah dengan berbagai jumlah tergantung pada jumlah data yang hilang. Jika ada jumlah data hilang yang cukup besar, maka Anda sebaiknya mempertimbangkan untuk menghitung atau memprediksi nilai pada sel yang hilang dan kemudian melakukan penjumlahan.
—
whuber
Terima kasih atas komentar ini. Saya bertanya kepada manajer data dan mereka mengatakan mereka menghitung nilai rata-rata dengan menjumlahkan semua data yang tersedia, kemudian membaginya dengan jumlah hari dalam bulan ketika pengamatan tersedia pada piksel itu.
—
Damien
Itu identik dengan rata-rata lokal dari tumpukan raster di mana GIS diinstruksikan hanya untuk mengabaikan semua sel NoData, yang menyarankan cara lain bagi Anda untuk pergi. Omong-omong, prosedur ini masih berpotensi bias ketika pengamatan yang hilang berkorelasi dengan nilai-nilai. Misalnya, ketika Anda kehilangan data karena tutupan awan, masuk akal bahwa pada saat itu kelembaban tanah mungkin lebih tinggi (rata-rata) dari biasanya.
—
whuber
Baiklah, saya baru saja menguji alat statistik sel dengan 'abaikan nodata' diperiksa dan ia melakukan apa yang saya inginkan. Saya menyadari kekurangan dari metode tersebut. Namun, pekerjaan saya pada skala yang agak besar, baik dalam ruang dan waktu, jadi saya berasumsi bahwa bias semacam itu akan kurang penting. Lagi pula, saya tidak punya begitu banyak pilihan data.
—
Damien
Skala tidak akan terkait dengan jumlah bias. Pentingnya bias tergantung pada ukuran dan sensitivitas aplikasi Anda terhadapnya. Meskipun Anda mungkin tidak dapat melakukan apa-apa tentang data, Anda tidak memiliki kontrol atas prosedur untuk menganalisis mereka. Ada banyak cara untuk meningkatkan yang satu ini. Di antara opsi Anda adalah interpolasi dari waktu ke waktu dan mundur terhadap kovariat yang mungkin berkorelasi dengan kelembaban tanah dan tersedia bahkan pada tanggal yang hilang. (Ada seluruh cabang statistik yang ditujukan untuk "imputing" nilai-nilai yang hilang.)
—
whuber