
<html><head></head><body><div class="yahoo-style-wrap" style="font-family:Helvetica Neue, Helvetica, Arial, sans-serif;font-size:16px;"><div dir="ltr" data-setdir="false">Hi,</div><div dir="ltr" data-setdir="false"><br></div><div dir="ltr" data-setdir="false">I am trying to produce scenarios of past land cover, before hydropower reservoirs were built. To do so, I need to fill empty pixels from a raster in the locations where the reservoirs are currently present, using as input the actual land cover map. I tried doing that with <font face="courier new, courier, monaco, monospace, sans-serif">r.neighbors</font> (taking method=mode) with neighborhoods of increasing size, to replace null pixels with the most common land cover class in the neighborhood. I also tried that with <font face="courier new, courier, monaco, monospace, sans-serif">r.fill.stats</font> which is basically the same thing.</div><div dir="ltr" data-setdir="false">However, the results gets very homogeneous, since the interpolated null cells always get the value of the most common land cover class.</div><div dir="ltr" data-setdir="false"><br></div><div dir="ltr" data-setdir="false">Do anyway know of a method in GRASS to perform a "probabilistic" neirighborhood analysis, where cells in a neighborhood are given weights (possibly related to the distance to the central cell and to their frequency) and these weights are used to stocastically sample a value to fill the central cell?</div><div dir="ltr" data-setdir="false">If not in GRASS, does anyway know of such a method in a different platform, i.e. R?</div><div dir="ltr" data-setdir="false"><br></div><div dir="ltr" data-setdir="false">Thanks!</div><div dir="ltr" data-setdir="false">Best</div><div dir="ltr" data-setdir="false">Bernardo</div></div></body></html>