تحسب أداة Generate Multidimensional Anomaly انحراف كل شريحة في البيانات النقطية المتعددة الأبعاد الموجودة لإنشاء بيانات نقطية جديدة متعددة الأبعاد. يُقصد بالانحراف انحراف ملاحظة ما عن قيمتها المتوسطة أو القياسية.
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 البيانات الشهرية لدرجة حرارة المحيط، التي تُجمع كل متر واحد على عمق يصل إلى 100 متر، احسب انحرافات درجة الحرارة على أنها انحرافات عن المتوسط السنوي عند كل عمق.
- بالنظر إلى بيانات هطول الأمطار السنوية، التي تُجمع على مدار 50 عامًا، حدد السنوات التي تحتوي على أقل قيم لهطول الأمطار مقارنة بالمتوسط بمرور الوقت.
ملاحظات الاستخدام
تحسب هذه الأداة حالات الانحراف بمرور الوقت لمتغير واحد أو أكثر في بيانات نقطية متعددة الأبعاد. الانحراف هو انحراف ملاحظة ما من قيمتها المتوسطة أو الوسيطة أو القياسية.
للحصول على معلومات حول كيفية نشر طبقات الصور متعددة الأبعاد، راجع نشر طبقات الصور متعددة الأبعاد.
يجب أن تحتوي طبقة الصور المتعددة الأبعاد الخاصة بالإدخال على بُعد زمني. إذا كان لديك بُعد غير زمني بالإضافة إلى البُعد الزمني، فسيتم حساب الانحراف في كل خطوة في البُعد الإضافي.
يمكن حساب الانحرافات باستخدام إما قيم المتوسط أو الوسيط كتعريف للمتوسط. في حال انحراف توزيع البيانات، يمكن أن يتأثر المتوسط بدرجة كبيرة بسبب القيم الشاذة، لذلك يمكن أن تكون طريقة نتيجة z أو القيمة الوسيطة ملائمة بشكل أفضل لهذا النوع من البيانات. فيما يلي أدناه الطرق الرياضية لحساب قيم الانحراف.
- الفارق من المتوسط = x - µ
- x = قيمة بكسل في شريحة
- µ = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
- اختلاف النسبة المئوية من المتوسط = |x - µ| / [(x + µ)/2]
- x = قيمة بكسل في شريحة
- µ = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
- |x - µ| = القيمة المطلقة للفارق بين القيمة والمتوسط
- النسبة المئوية للمتوسط = x / µ
- x = قيمة بكسل في شريحة
- µ = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
- الاختلاف عن الوسيط = x - ß
- x = قيمة بكسل في شريحة
- ß = وسيط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
- اختلاف النسبة المئوية من الوسيط = |x - ß| / [(x + ß)/2]
- x = قيمة بكسل في شريحة
- ß = وسيط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
- |x - ß| = القيمة المطلقة للفارق بين القيمة والوسيط
- النسبة المئوية للوسيط = x / ß
- x = قيمة بكسل في شريحة
- ß = وسيط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
- نتيجة Z = (x - µ) / S
- x = قيمة بكسل في شريحة
- µ = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
- S = الانحراف المعياري لقيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
إذا تم التأشير على استخدام نطاق الخريطة الحالي، فسيتم تحليل متغيرات الطبقة المرئية داخل نطاق الخريطة الحالي. وإذا لم يتم التأشير عليها، فسيتم تحليل متغيرات الطبقة الكاملة، حتى إذا كانت خارج نطاق الخريطة الحالي.
تُدرج معلمات هذه الأداة في الجدول التالي:
| المعلمة | التفسير |
|---|---|
| اختيار طبقة صور متعددة الأبعاد لتجميع الانحراف | طبقة صور الإدخال متعددة الأبعاد المطلوب تحليلها. |
| اختيار المتغيرات حيث سيتم إنشاء الانحرافات | سيتم حساب المتغير أو المتغيرات الخاصة بالانحرافات. إذا لم يتم تحديد المتغير، فسيتم تحليل كل المتغيرات ذات بُعد زمني. |
| اختيار طريقة لإنشاء انحراف | يحدد الطريقة المستخدمة لحساب الانحراف.
|
| اختيار الفاصل الزمني لحساب المتوسط | يحدد الفاصل الزمني المؤقت المستخدم لحساب المتوسط.
|
| اختر طبقة الصور للمتوسط كإسناد | تحدد مجموعة البيانات النقطية المرجعية التي تحتوي على متوسط محسوب مسبقًا لكل بكسل. سيتم حساب الانحرافات مقارنة بهذا المتوسط. |
| تجاهُل القيم المفقودة في الحساب | يحدد ما إذا كان يتم تجاهل القيم المفقودة في التحليل.
|
| 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 |
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 Generate Multidimensional Anomaly لحساب قيم الانحراف للمتغيرات بمرور الوقت. قد تكون الأدوات الأخرى مفيدة في حل المشاكل المشابهة.
أدوات تحليل Map Viewer Classic ودوال البيانات النقطية
ستحدد أداة Find Outliers ما إذا كانت توجد قيمًا متطرفة في النمط المكاني للمعالم في خدمة المعالم.
أدوات تحليل ArcGIS Pro ودوال البيانات النقطية
أداة المعالجة الجغرافية Generate Multidimensional Anomaly متاحة الآن في مربعي أدوات Image Analyst وSpatial Analyst.
موارد مطوري ArcGIS Enterprise
إذا كنت تعمل في Generate Multidimensional Anomaly، فاستخدم مهمة ArcGIS REST API.
إذا كنت تعمل في ArcGIS API for Python، فاستخدم موقع الويب Generate Multidimensional Anomaly
من وحدة arcgis.raster.analytics.