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HPGL


HPGL 
Desenvolvedor: HPGL/MIT-UFA
Última versão: 0.9.9 2010
Gênero: Biblioteca
Licença: BSD
Website: hpgl.aoizora.org


HPGL é um acrónimo para High Performance Geostatistics Library. É uma biblioteca de programação desenvolvida em C++ mas chamada em Python para operações de geoestatística. Foi produzida com o apoio da companhia russa MIT-UFA e é actualmente a única biblioteca de geoestatística paralelizada sendo, principalmente por esse motivo, a de melhor performance. É compatível com algumas das bibliotecas científicas e numéricas mais conhecidas em Python, como é o caso do numpy e scipy, e apela ao seu uso pela sua facilidade de utilização.[1]


Índice

Nota histórica


A HPGL teve a sua primeira versão lançada em 2009 (0.9.3) e no mesmo ano foram sendo feitas várias actualizações introduzindo novos algoritmos e suporte para diferentes formatos de ficheiros bem como adesão à licença BSD. A sua última actualização foi em 2010 (0.9.9) e por esta altura já compunha os algoritmos de geoestatística mais usados.

Com a estabilização da biblioteca começaram a desenvolver um software com base na mesma, HPGL-GUI, que pretende facilitar a sua utilização por meio de um interface gráfico de utilizador cuja versão actual para download ainda não é final (0.9.1).


Funções


A última versão lançada tem, entre outros, os seguintes algoritmos:

  1. Krigagem simples (SK)
  2. Krigagem normal (krigagem ordinária) (OK)
  3. Krigagem da Indicatriz (IK)
  4. Krigagem com médias locais (LVM Kriging)
  5. Co-Krigagem simples com modelos de Markov 1 e 2 (Markov Models 1 & 2)
  6. Simulação sequencial da indicatriz (SIS)
  7. Simulação sequencial gaussiana (SGS)


Utilização


A biblioteca é chamada a partir da linguagem Python usando o seguinte comando:

from geo_bsd import *

Implicando a importação directa de todas as suas funções. Para além da biblioteca principal existem duas secundárias:

from geo_bsd.routines import *
from geo_bsd.cvariogram import *

As malhas na biblioteca HPGL são cartesianas e por isso definidas por números de blocos na direção X (I), Y (J) e Z (K). A malha é gerada com o seguinte comando:

I = 50   # valores de exemplo
J = 50   # valores de exemplo
K = 10   # valores de exemplo
grid_object = SugarboxGrid(I, J, K)

A leitura de ficheiros em formato GEO-EAS é feita da seguinte maneira:

from geo_bsd.routines import *
dict_gslib = LoadGslibFile(filename)

E de formato eclipse:

prop = load_cont_property(filename, undefined_value, size)

Um krigagem simples pode ser lançada com os comandos:

grid = SugarboxGrid(55, 52, 100)
prop = load_cont_property("HARD_DATA.INC", -99, size )
cov_krig = CovarianceModel(type=1, ranges=(10,10,10), sill=1)
prop_result = simple_kriging(prop, grid,radiuses = (20, 20, 20),max_neighbours = 12,cov_model = cov_krig,mean = 1.6)


Benchmark


Os autores da HPGL fizeram notar no seu lançamento um benchmark de comparação com a GSLIB:

AlgoritmoGSLIBHPGL 0.9.5
Krigagem simples4m 10s1m 7s
Krigagem normal4m 30s1m 80s
Krigagem da indicatriz1h 30m+1m 60s
Simulação sequencial da indicatriz4m 40s1m 30s
Simulação sequencial gaussiana3m 10s1m 70s


Ver também



Referências


  1. Vladimir Savichev, Andrey Bezrukov, Artur Mukharlyamov, Konstantin Barsky, Dina Nasibullina, 2010, HPGL - High Performance Geostatistics Library: User Guide - Version 0.9.9.


Ligações externas











Categorias: Geoestatística | Sistemas de informação geográfica | Bibliotecas Python




Data da informação: 17.12.2020 04:44:57 CET

Fonte: Wikipedia (Autores [História])    Licença: CC-by-sa-3.0

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