متاحة مع Image Server
تقوم أداة إنشاء انحراف متعدد الأبعاد بحساب الانحراف لكل شريحة في البيانات النقطية المتعددة الأبعاد الموجودة لإنشاء طبقة صور جديدة متعددة الأبعاد.
المخرجات عبارة عن طبقة صور مستضافة.
مثال
لديك بيانات شهرية عن درجة حرارة المحيط، تم جمعها كل متر واحد من عمق حتى 100 متر، وتريد حساب الانحراف في درجات الحرارة على أنها انحرافات عن المتوسط السنوي. ستحدد أداة إنشاء انحراف متعدد الأبعاد الانحراف في درجة الحرارة بناءً على متوسط سنوي إذا قمت بتعيين سنوي على أنه فاصل زمني مؤقت لحساب المتوسط، وستُرجع قيم الانحراف لكل من الأعماق التي تبلغ 100.
ملاحظات الاستخدام
تتضمن أداة إنشاء انحراف متعدد الأبعاد تكوينات لطبقة الإدخال وإعدادات الانحراف والطبقة الناتجة.
الطبقات المدخلة
تتضمن مجموعة طبقات الإدخال المعلمات التالية:
- طبقة الصور المتعددة الأبعاد هي طبقة الصور المتعددة الأبعاد التي سيتم استخدامها لتحديد المناطق التي تنحرف فيها الملاحظة عن قيمتها القياسية أو المتوسطة أو المعدلة.
- تشير المتغيرات إلى القيم التي سيتم أخذها في الاعتبار عند إنشاء الانحرافات.
إعدادات الانحراف
تتضمن مجموعة إعدادات الانحراف المعلمات التالية:
- تحدد طريقة حساب الانحراف الطريقة التي سيتم استخدامها لحساب الانحراف. تتضمن خيارات معلمات طريقة حساب الانحراف ما يلي:
الفارق من المتوسط—سيتم حساب الفرق بين قيمة بكسل ومتوسط قيمته عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني.
الفارق من المتوسط=x - µ
- x=قيمة البكسل في الشريحة
- µ=متوسط قيم البكسل خلال فاصل زمني محدد
الفارق بالنسبة المئوية من المتوسط—سيتم حساب الفارق بالنسبة المئوية بين قيمة بكسل ومتوسط قيمته عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني.
الفارق بالنسبة المئوية من المتوسط=|x - µ| / [(x + µ)/2]
- x=قيمة البكسل في الشريحة
- µ=متوسط قيم البكسل خلال فاصل زمني محدد
- |x - µ|= القيمة المطلقة للفارق بين القيمة والمتوسط
النسبة المئوية للمتوسط—سيتم حساب نسبة المتوسط.
النسبة المئوية للمتوسط= x / µ
- x=قيمة البكسل في الشريحة
- µ=متوسط قيم البكسل خلال فاصل زمني محدد
نتيجة Z—سيتم حساب نتيجة z لكل بكسل. تشير نتيجة z بقيمة 0 إلى أن قيمة البكسل مساوية للمتوسط. تشير نتيجة z بقيمة 1 إلى أن قيمة البكسل هي 1 انحراف معياري من المتوسط. إذا كانت نتيجة z بقيمة 2، فإن قيمة البكسل تكون 2 انحراف معياري من المتوسط وما إلى ذلك.
نتيجة Z=(x - µ) / S
- x=قيمة البكسل في الشريحة
- µ=متوسط قيم البكسل خلال فاصل زمني محدد
- S = الانحراف المعياري لقيمة البكسل خلال فاصل زمني محدد
الفارق من المعدل—سيتم حساب الفارق بين قيمة البكسل والمعدل الحسابي لقيم البكسل هذه عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني.
الفارق من المعدل=x - ß
- x=قيمة البكسل في الشريحة
- ß=معدل قيم البكسل تلك خلال الفاصل الزمني المحدد
الفارق بالنسبة المئوية من المعدل—سيتم حساب الفرق بالنسبة المئوية بين قيمة بكسل والمعدل لحسابي لقيمته هذه عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني.
الفارق بالنسبة المئوية من المعدل==|x - ß| / [(x + ß)/2]
- x=قيمة البكسل في الشريحة
- ß=معدل قيم البكسل تلك خلال الفاصل الزمني المحدد
- |x - ß| = القيمة المطلقة للفارق بين القيمة والمعدل
نسبة المعدل—سيتم حساب النسبة المئوية للمعدل الحسابي.
النسبة المئوية للمعدل = x / ß
- x=قيمة البكسل في الشريحة
- ß=معدل قيم البكسل تلك خلال الفاصل الزمني المحدد
- يحدد متوسط فترة الحساب الفاصل الزمني الذي سيتم استخدامه لحساب المتوسط. يمكن أن تكون طبقة الصور الخارجية طبقة واحدة أو طبقة صور متعددة الأبعاد. إذا كان الإدخال هو طبقة صور فردية، فسيتم حساب الفارق من المتوسط من خلال مقارنة قيم البكسل في كل شريحة بقيمة البكسل المقابلة في طبقة الصور الخارجية. إذا كان الإدخال هو طبقة صور متعددة الأبعاد، فستتم مقارنة الشرائح المقابلة لحساب الفارق من المتوسط، لذلك يجب أن يتطابق رقم واسم المتغيرات والأبعاد.
- الكل—يتم حساب المتوسط في كل الشرائح لكل بكسل.
- سنويًا—يتم حساب المتوسط السنوي لكل بكسل.
- التكرار شهريًا—سيتم حساب المتوسط الشهري لكل بكسل.
- التكرار أسبوعيًا—سيتم حساب المتوسط الأسبوعي لكل بكسل.
- التكرار يوميًا—سيتم حساب المتوسط اليومي لكل بكسل.
- كل ساعة—سيتم حساب المتوسط لكل ساعة لكل بكسل.
- البيانات النقطية الخارجية—تتم الإشارة إلى طبقة صور حالية تحتوي على قيمة المتوسط أو المعدل لكل بكسل.
- تحدد البيانات النقطية المرجعية طبقات الصور التي تحتوي على متوسط محسوب مسبقًا لكل بكسل. سيتم حساب الانحرافات مقارنة بهذا المتوسط.
- يحدد تجاهل NoData ما إذا كان يتم تجاهل قيم NoData في التحليل. في حالة تحديده، سيتضمن التحليل كل وحدات البكسل الصالحة في البُعد المحدد ويتجاهل أي وحدات بكسل NoData. هذا هو الوضع الافتراضي. في حالة عدم تحديده، سينتج من التحليل NoData إذا كانت هناك أي قيم NoData لوحدات البكسل على طول البُعد المحدد.
طبقة النتيجة
تتضمن مجموعة طبقة النتيجة المعلمات التالية:
- يُحدد اسم المخرجات اسم الطبقة التي تم إنشاؤها وإضافتها إلى الخريطة. يجب أن يكون الاسم فريدًا. إذا كانت هناك طبقة بنفس الاسم موجودة بالفعل في مؤسستك ، فستفشل الأداة وستتم مطالبتك باستخدام اسم مختلف.
- تُحدد أداة حفظ في مجلد اسم المجلد في المحتوى الخاص بي الذي يتم حفظ النتيجة فيه.
بيئات
إعدادات بيئة التحليل هي معلمات إضافية تؤثر على نتائج الأدوات. يمكنك الوصول إلى إعدادات بيئة التحليل الخاصة بالأداة من مجموعة معلمات إعدادات البيئة.
تنفذ هذه الأداة بيئات التحليل التالية:
- النظام الإحداثي الناتج
- معالجة المدى
ملاحظة:
نطاق المعالجة الافتراضي في Map Viewer هو النطاق الكامل. يختلف هذا الإعداد الافتراضي عن Map Viewer Classic والذي يتم فيه تمكين استخدام نطاق الخريطة الحالي افتراضيًا.
- التقاط البيانات النقطية
- حجم الخلية
- طريقة إعادة أخذ العينات
- معامل المعالجة المتوازية
المخرجات
يتضمن الناتج طبقة صور رئيسية واحدة تحتوي على المناطق التي تختلف اختلافًا كبيرًا عن القياس المطلوب المشار إليه. إذا كانت طبقة صور الإدخال متعددة الأبعاد، فستكون طبقة الإخراج متعددة الأبعاد.
متطلبات الاستخدام
تتطلب هذه الأداة الترخيصات والتكوينات التالية:
- نوع المستخدم Creator أو GIS Professional
- دور المسئول، أو الناشر، أو دور مخصص مكافئ
- ArcGIS Image Server تم تكوينه لتحليل البيانات النقطية
موارد
استخدم الموارد التالية لمعرفة المزيد:
- إنشاء انحراف متعدد الأبعاد في ArcGIS REST API
- generate_multidimensional_anomaly في ArcGIS API for Python
- إنشاء انحراف متعدد الأبعاد في ArcGIS Pro