تجميع البيانات النقطية متعددة الأبعاد

تنشئ أداة تجميع البيانات النقطية المتعددة الأبعاد مجموعة بيانات نقطية متعددة الأبعاد بتجميع متغيرات البيانات النقطية الحالية المتعددة الأبعاد على طول أحد الأبعاد.

ملاحظة:‏

لتشغيل هذه الأداة، يجب تكوين البوابة الإلكترونية لتحليل البيانات النقطية.

هذه الوظيفة مدعومة حاليًا فقط في Map Viewer Classic (المعروف سابقًا باسم Map Viewer). سيكون متاحًا في إصدار مستقبلي من Map Viewer الجديد. إذا لم يمكنك رؤية هذه الأداة في Map Viewer Classic، فاتصل بمسؤول المؤسسة. قد لا تكون البوابة الإلكترونية مكونة لتحليل البيانات النقطية أو قد لا تكون لديك الامتيازات المطلوبة لتشغيل الأداة.

مخطط سير العمل

مثال

بالنظر إلى 30 عامًا من بيانات درجة حرارة سطح البحر التي يتم جمعها شهريًا على عمق كل 5 أمتار إلى 100 متر، قم بتجميع البيانات بالطرق التالية:

• تجميع بيانات الحرارة الشهرية إلى بيانات سنوية.
• تجميع بيانات الحرارة الشهرية إلى فواصل زمنية كل 4 شهور.
• قم بتجميع بيانات درجات الحرارة من 0 إلى 25 مترًا، ثم من 25 إلى 50 مترًا، ثم من 50 إلى 100 متر.

ملاحظات الاستخدام

تتيح لك هذه الأداة دمج الشرائح رياضيًا في مجموعة بيانات متعددة الأبعاد.

للحصول على معلومات حول كيفية نشر طبقات الصور متعددة الأبعاد، راجع نشر طبقات الصور متعددة الأبعاد.

تُدرج معلمات هذه الأداة في الجدول التالي:

المعلمة	التفسير
اختيار طبقة صور متعددة الأبعاد لتجميعها	طبقة صور الإدخال التي تحتوي على البيانات متعددة الأبعاد التي سيتم تجميعها.
اختيار بُعد حيث سيتم التجميع	بُعد التجميع. هذا هو البُعد حيث سيتم تجميع المتغيرات.
اختيار المتغيرات لتجميعها	المتغير أو المتغيرات التي سيتم تجميعها في البُعد المحدد. إذا لم يتم تحديد المتغير، فسيتم تجميع كل المتغيرات ذات البُعد المحدد. على سبيل المثال، لتجميع بيانات درجة الحرارة اليومية إلى متوسط قيم شهرية، حدد درجة الحرارة كمتغير يتم تجميعها. إذا لم تحدد أي متغيرات وكان لديك متغيرات درجة الحرارة اليومية وهطول الأمطار اليومية، فسيتم تجميع كلا المتغيرين في متوسطات شهرية وستتضمن بيانات الإدخال النقطية متعددة الأبعاد كلاً من المتغيرات.
اختيار طريقة التجميع	تحدد الطريقة الحسابية المستخدمة لدمج الشرائح المستخدمة في فاصل زمني. المتوسط — سيتم حساب متوسط قيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. هذا هو الوضع الافتراضي. الحد الأقصى — سيتم حساب الحد الأقصى لقيمة البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. الأغلبية — سيتم حساب القيمة الأكثر تكرارًا للبكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. الحد الأدنى — سيتم حساب الحد الأدنى لقيمة البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. الأقلية — سيتم حساب القيمة الأقل تكرارًا للبكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. الوسيط — يتم حساب معدل قيمة البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. القيمة المئوية—سوف تُحتسب القيمة المئوية لقيم البكسل عبر كل الشرائح في الفاصل الزمني. تُحسب القيمة المئوية 90 افتراضيًا. يمكنك تحديد قيم أخرى (من 0 إلى 100) باستخدام معلمة قيمة القيمة المئوية. النطاق — سيتم حساب نطاق قيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. الانحراف المعياري — سيتم حساب الانحراف المعياري لقيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. المجموع — سيتم حساب مجموع قيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. التنوع — سيتم حساب عدد القيم الفريدة للبكسل عبر كل الشرائح في الفاصل الزمني. مخصص — سيتم حساب قيمة البكسل بناءً على قالب دالة بيانات نقطية مخصص.
اختيار تعريف التراكب	يحدد الفاصل الزمني للبُعد حيث سيتم تجميع البيانات. الكل—سيتم تجميع قيم البيانات عبر جميع الشرائح. هذا هو الوضع الافتراضي. الكلمة الرئيسية للفاصل الزمني—سيتم تجميع بيانات المتغير باستخدام فاصل زمني معروف. قيمة الفاصل الزمني—سيتم تجميع بيانات المتغير باستخدام وحدة وفاصل زمني محددين من قِبل المستخدم. نطاقات الفاصل الزمني—سيتم تجميع بيانات المتغير بين أزواج القيم أو التواريخ المحددة.
اختيار فاصل زمني كلمة أساسية	يحدد الفاصل الزمني للكلمة الأساسية التي ستُستخدم عند التجميع على امتداد البُعد. بالساعة—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية بالساعة وستتضمن النتيجة كل ساعة في التسلسل الزمني. يوميًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية يومية وستتضمن النتيجة كل يوم في التسلسل الزمني. أسبوعيًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية أسبوعية وستتضمن النتيجة كل أسبوع في التسلسل الزمني. شهريًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية شهرية وستتضمن النتيجة كل شهر في التسلسل الزمني. ربع سنوي—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية ربع سنوية وستتضمن النتيجة كل ربع سنوي في التسلسل الزمني. سنويًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية سنوية وستتضمن النتيجة كل سنة في التسلسل الزمني. التكرار يوميًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية يومية وستتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل يوم بالتقويم اليولياني. سيتضمن الإخراج، على الأكثر، 366 شريحة زمنية يومية. التكرار أسبوعيًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية أسبوعية وستتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل أسبوع. سيتضمن الإخراج، على الأكثر، 53 شريحة زمنية أسبوعية. التكرار شهريًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية أسبوعية وستتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل شهر. سيتضمن الإخراج، على الأكثر، 12 شريحة زمنية شهرية. التكرار ربع السنوي—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية ربع سنوية وستتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل ربع سنة. سيتضمن الإخراج، على الأكثر، 4 شريحة زمنية ربع سنوية. ديكادلي— سيتم تجميع قيم البيانات على 3 فترات كل 10 أيام. يمكن أن تتضمن الفترة الأخيرة أكثر من 10 أيام أو أقل. سيتضمن الإخراج 3 شرائح لكل شهر. بنتادلي—سيتم تجميع قيم البيانات على 6 فترات كل 5 أيام. يمكن أن تتضمن الفترة الأخيرة أكثر من 5 أيام أو أقل. سيتضمن الناتج 6 شرائح لكل شهر. يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين تعريف التجميع على الكلمة الأساسية للفاصل الزمني، ويكون التجميع عبر الوقت.
فاصل القيمة الزمني	سيُستخدم حجم الفاصل الزمني للتجميع. على سبيل المثال، لتجميع بيانات درجة حرارة شهرية مدتها 30 عامًا إلى زيادات بمقدار 5 سنوات، أدخل 5 كقيمة فاصل زمني للقيمة، وقم بتعيين معلمة الوحدة على سنوات. يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين تعريف التجميع على قيمة الفاصل الزمني.
وحدة	الوحدة التي ستُستخدم لقيمة الفاصل الزمني. يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين تعريف التجميع على قيمة الفاصل الزمني، ويكون التجميع عبر الوقت.
تعريف النطاقات	ستُستخدم نطاقات الفاصل الزمني لتجميع مجموعات القيم. تتكون من أزواج الحد الأدنى والحد الأقصى لقيم النطاقات، من نوع بيانات "Double" (مزدوج) أو "Date" (تاريخ). يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين تعريف التجميع على نطاقات الفاصل الزمني.
تجاهُل القيم المفقودة في الحساب	يحدد ما إذا كان يتم تجاهل القيم المفقودة في التحليل. محدد—يتضمن التحليل كل وحدات البكسل الصالحة في البُعد المحدد ويتجاهل وحدات بكسل NoData. هذا هو الوضع الافتراضي. غير محدد—سينتج عن التحليل NoData إذا كانت هناك أي قيم NoData للبكسل على طول البُعد المحدد.
اسم طبقة النتيجة	اسم الطبقة التي سيتم إنشاؤها في محتواي وإضافتها إلى الخريطة. يستند الاسم الافتراضي إلى اسم الأداة واسم الطبقة المدخلة. إذا وُجدت الطبقة بالفعل، سيطلب منك كتابة اسم آخر. يمكنك تحديد اسم مجلد في محتواي حيث سيتم حفظ النتيجة باستخدام المربع المنسدل حفظ النتيجة في
قيمة النسبة المئوية	النسبة المئوية لحساب. الوضع الافتراضي هو 90، يشير إلى النسبة المئوية 90. يمكن أن تتراوح القيم من 0 إلى 100. تعادل القيمة المئوية 0 إحصاء الحد الأدنى، وتعادل القيمة المئوية 100 الحد الأقصى. ستنتج قيمة 50 نفس نتيجة الإحصاء المتوسط.
نوع استيفاء القيمة المئوية	يحدد طريقة الاستيفاء المئوي التي سوف تُستخدم عندما يكون هناك عدد زوجي من القيم من البيانات النقطية للإدخال المراد حسابها. الأقرب - تُستخدم أقرب قيمة متاحة لقيمة النسبة المئوية المطلوبة. في هذه الحالة، سيكون نوع بكسل الإخراج هو نفسه نوع البيانات النقطية لقيمة الإدخال. الخطية - يُستخدم المتوسط المرجح للقيمتين المحيطتين من النسبة المئوية المرغوبة. في هذه الحالة، سيكون نوع بكسل الإخراج هو نقطة عائمة.

بيئات

إعدادات بيئة التحليل هي معلمات إضافية تؤثر على نتائج الأدوات. يمكنك الوصول إلى إعدادات بيئة تحليل الأداة بالنقر على رمز الترس أعلى جزء الأداة.

تنفذ هذه الأداة بيئات التحليل:

• النظام الإحداثي الناتج—يحدد النظام الإحداثي للطبقة الناتجة.
• المدى—يحدد المساحة المستخدمة للتحليل.
• انطباق البيانات النقطية—يضبط مدى الإخراج، بحيث تتطابق مع محاذاة الخلية لطبقة التقاط البيانات النقطية المحددة.
• حجم الخلية—حجم الخلية المستخدم في الطبقة الناتجة.
• القناع—يحدد طبقة قناع، حيث ستُستخدم الخلايا التي تقع ضمن منطقة القناع من أجل التحليل فقط.
• طريقة إعادة التشكيل—الطريقة المستخدمة لاستيفاء قيم البكسل.
• الفاصل الزمني لإعادة التدوير لمعالجة العمال—يحدد عدد أقسام الصور المراد معالجتها قبل إعادة تشغيل عمليات العامل.
• عامل المعالجة الموازية—يتحكم في مثيلات CPU أو GPU لمعالجة البيانات النقطية.
• عدد مرات إعادة المحاولة عند الفشل—يحدد عدد المحاولات التي ستجريها عملية حساب العامل نفسها عند حدوث فشل عشوائي في معالجة مهمة معينة.

أدوات ودوال بيانات نقطية مماثلة

استخدم أداة تجميع البيانات النقطية المتعددة الأبعاد لدمج الشرائح رياضيًا في بيانات نقطية متعددة الأبعاد. قد تكون الأدوات الأخرى مفيدة في حل المشاكل المشابهة.

أدوات تحليل ArcGIS Pro ودوال البيانات النقطية

تتوفر أداة المعالجة الجغرافية تجميع البيانات النقطية المتعددة الأبعاد في مربعي أدوات Image Analyst وSpatial Analyst.

تتوفر أداة تجميع البيانات النقطية المتعددة الأبعاد أيضًا كدالة بيانات نقطية.

موارد مطوري ArcGIS Enterprise

إذا كنت تعمل في Aggregate Multidimensional Raster، فاستخدم مهمة ArcGIS REST API.

إذا كنت تعمل في ArcGIS API for Python، فاستخدم موقع الويب Aggregate Multidimensional Raster من وحدة arcgis.raster.analytics.