Motivazioni
Kriging
Confronto del codice di diversi pacchetti
software per risalire alle cause delle
dierenze nei risultati: Ordinary kriging in
ambiente FOSS
Anne Ghisla, Duccio Rocchini, Markus Metz, Martin Landa,
Markus Neteler
Fondazione Edmund Mach { GIS & Remote Sensing Platform
Faculty of Civil Engineering, Czech Technical University in Prague, Czech Republic
XIII Meeting GRASS e GFOSS, 15-17 Febbraio 2012, Trieste
Ghisla, Rocchini, Metz, Landa, Neteler
Confronto open source ordinary kriging
Confronto
Motivazioni
Kriging
Confronto
Analisi complesse eseguite da software dedicati
In molti ambiti scientici si eseguono analisi sempre piu complesse,
che possono essere eseguite in tempi rapidi da programmi dedicati.
I Standard de facto: uno o pochi software orono la funzionalita
I Open source: controllo e miglioramento da piu autori
I Closed source: impossibile vericare la correttezza
dell'implementazione
I Mancanza di criteri oggettivi per la scelta del software
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Motivazioni
Kriging
Implementazione
La correttezza dell'implementazione di un algoritmo in un
determinato software dipende da:
I Disponibilita di librerie adabili - loro diusione ampia
I Competenza nell'argomento di ricerca e nel linguaggio di
programmazione
Non e facile avere entrambe le cose, e i pacchetti popolari non
sono necessariamente quelli scritti meglio...
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Motivazioni
Kriging
Teoria
Kriging: princip^
Kriging: interpolazione basata sul concetto di variabile
regionalizzata (andamento generale + variazione locale
spazialmente correlata + variazione casuale)
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Motivazioni
Teoria
Kriging: il variogramma
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Kriging
Confronto
Motivazioni
Kriging
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Software
Software esaminato
Molti programmi implementano il kriging - R nei due pacchetti
distinti gstat e geoR, Python con il pacchetto HPGL (High
Performance Geostatistical Library), programmi proprietari piu o
meno dedicati.
Il kriging e un metodo probabilistico: e ammesso che i risultati non
siano esattamente identici.
Le implementazioni dell'ordinary kriging scelte sono open source e possibile leggere il codice e individuare eventuali dierenze.
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Motivazioni
Kriging
Criteri di confronto
Criteri quantitativi:
1. indice di correlazione
2. indice di Moran (autocorrelazione spaziale) sulle mappe in
output (sia la mappa della variabile sia la varianza)
3. tempo di elaborazione
4. analisi del codice per scomposizione in blocchi logici
Criteri qualitativi:
1. Installazione su pi
u sistemi operativi
2. Analisi del codice
3. Documentazione aggiornata e completa, supporto
4. Utilizzo da parte della comunit
a scientica
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