Планирование выборки является важнейшей частью любого исследования, включающего моделирование и оценку на основе данных, полученных из природных ресурсов или других явлений, происходящих в природе. Статистические соображения, связанные с выборкой, являются частью более обширного сценария, включающего теоретические знания, ранее обнаруженное поведение и закономерности явления, затраты, доступность мест выборки, политику и т.д. Таким образом, алгоритм проектирования выборки должен быть достаточно гибким, чтобы учитывать внешние факторы при ее создании.
В настоящее время ArcGIS предлагает следующие методы построения выборки:
- Простая случайная выборка — сайты генерируются независимо с помощью инструмента Создать произвольно расположенные точки. Аналогичный результат можно получить, используя инструмент Создать произвольный растр и значение отсечки вероятности (версия Дополнительный модуль ArcGIS Spatial Analyst инструмента Создать произвольный растр использует равномерное случайное число, тогда как версия инструмента Создать произвольный растр из набора инструментов Управление данными поддерживает несколько распределений). Метод прост и гибок, но результат одной реализации может содержать области, где образцы сгруппированы, и другие области, в которых образцы отсутствуют.
- Стратифицированная произвольная выборка — изучаемая область делится на страты, и внутри каждой страты генерируются случайные выборки. Страты можно корректировать на основе имеющихся знаний о явлении (например, концентрические круги можно делать больше по мере увеличения расстояния от точечного источника излучения), обеспечивая некоторую пространственную структуру образца.
Следующие методы проектирования можно относительно легко создать с помощью простых скриптов или моделей:
- Систематическая произвольная выборка — начальное место выборки выбирается случайным образом, а все остальные места выбираются таким образом, чтобы они были расположены в соответствии с регулярной сеткой (например, в вершинах равносторонних треугольников, квадратов, шестиугольников и т.д.). Этот метод прост и позволяет создавать пространственно сбалансированные (равномерно распределенные в пространстве) проекты.
- Кластерная произвольная выборка — местоположение группы участков выбирается случайным образом, а участки внутри каждой группы располагаются достаточно близко друг к другу. Это можно сделать, генерируя случайно размещенные центры с использованием параметра Минимально допустимое расстояние инструмента Создать произвольные точки и выделяя дополнительные образцы в пределах заданного от каждого центра расстояния. Этот метод легко реализовать на практике, поскольку многие образцы собираются из близлежащих мест (в отличие от простой произвольной схемы выборки, где места выборок могут располагаться в любой точке изучаемой области).
Эти методы не позволяют легко учитывать различия в вероятности выбора места (за исключением деления изучаемой области на страты, которое обычно требует ручного осмотра изучаемого места и знания исследуемого процесса). Кроме того, не все они гарантируют, что план выборки будет пространственно сбалансированным (то есть будет включать в выборку всю популяцию из-за присущей выбору места для выборки случайности). В связи с этим инструмент Создать пространственно сбалансированные точки доступен в наборе инструментов Geostatistical Analyst. Объяснение принципа работы этого инструмента и публикаций, на которых он основан, см. в разделе Как работает инструмент Создать пространственно сбалансированные точки.