Generar ráster de tendencia (Visor de mapas)

Available with Image Server

La herramienta Generar ráster de tendencia estima la tendencia de cada píxel a lo largo de una dimensión para una o varias variables de una capa de imágenes multidimensional.

La salida es una capa de imágenes alojada.

Ejemplos

La herramienta Generar ráster de tendencia puede determinar si hay una tendencia estacional en los datos de precipitación diarios que se han recopilado en 10 años utilizando la opción de línea de tendencia armónica y examinar la estadística de bondad de ajuste R cuadrado.

La herramienta Generar ráster de tendencia puede calcular la línea de tendencia lineal para cada píxel de más de 40 años de datos mensuales de temperatura oceánica para ver dónde y cómo cambió la temperatura a lo largo del tiempo.

Notas de uso

Generar ráster de tendencia incluye configuraciones para la capa de entrada, configuración de tendencia y capa de resultados.

Capa de entrada

El grupo Capa de entrada incluye los siguientes parámetros:

• Capa de imágenes multidimensional o multibanda indica qué capa de imágenes se analizará. Si no hay ninguna capa de imágenes disponible para su selección en la herramienta, se debe agregar al mapa una capa de imágenes multidimensional.
• Dimensión indica qué estadística se extraerá. Si el ráster de entrada no es un ráster multidimensional, este parámetro no se requiere.
• Variables indica qué variable se agregará a lo largo de la dimensión seleccionada. Si no se especifica ninguna variable, se agregarán todas las variables con la dimensión seleccionada.

Configuración de tendencias

El grupo Configuración de tendencias incluye los siguientes parámetros:

• Tipo de tendencia indica el tipo de análisis que se realizará en valores de píxel a lo largo de una dimensión.

  

  Existen tres opciones de línea de tendencia para ajustar una tendencia a los valores de la variable a lo largo de una dimensión: lineal, armónica y polinómica. A continuación, se describen las tres opciones de ajuste de tendencia. Además de las opciones de línea, hay dos opciones para determinar si los píxeles de la capa de imágenes multidimensional tienen una tendencia estadísticamente significativa: Mann-Kendall y Seasonal Mann-Kendall.

  • Lineal: la línea de tendencia lineal es una línea recta de mejor ajuste que se utiliza para estimar relaciones lineales simples. Una tendencia lineal resalta una tasa de cambio que aumenta o disminuye a un ritmo constante. La fórmula de la línea de tendencia lineal es la siguiente:

    

    • y = el valor de la variable del píxel
    • x = el valor de la dimensión
    • ß₀ = la intercepción y

    • ß₁ = la pendiente lineal o tasa de cambio

      ß₁ > 0 indica una tendencia creciente

      ß₁ < 0 indica una tendencia decreciente
  • Armónica: la línea de tendencia armónica es una línea curva que se repite periódicamente y que se utiliza preferiblemente para describir datos que siguen un patrón cíclico, por ejemplo, cambios de temperatura estacionales. La fórmula de la línea de tendencia armónica es la siguiente:

    

    • y = el valor de la variable del píxel
    • t = la fecha juliana
    • ß₀ = la intercepción y
    • ß₁ = la tasa de cambio
    • α, γ = coeficientes de cambios interanuales o intraanuales
    • ω = i
    • f = la frecuencia armónica
  • Polinómica: la línea de tendencia polinómica es una línea curva que resulta de utilidad para datos que fluctúan. En este caso, se utiliza un valor de orden polinómico para indicar el número máximo de fluctuaciones que tienen lugar. La fórmula de la línea de tendencia polinómica es la siguiente:

    

    • y = el valor de la variable del píxel
    • x = el valor de la dimensión
    • ß₀, ß₁, ß₂, ß₃, ..., ß_n = coeficientes constantes

  • Mann-Kendall: los píxeles se evaluarán con la prueba de tendencia Mann-Kendall.

    Las pruebas Mann-Kendall y Seasonal-Kendall se utilizan para determinar si existe una tendencia monótona en los datos. Son no paramétricos, lo que significa que no asumen una distribución específica de los datos. La prueba Mann-Kendall no considera la correlación de serie o los efectos estacionales. Si los datos son estacionales, la prueba Seasonal Mann-Kendall resulta más apropiada.
  • Seasonal-Kendall: los valores de píxel se evaluarán con la prueba de tendencia Seasonal Mann-Kendall.
• Longitud del ciclo del análisis de tendencia armónico se utiliza para indicar el número y longitud de ciclos que espera ver en sus datos a lo largo de un día o año. Por ejemplo, si espera que sus datos pasen dos ciclos de variación en un año, la longitud de ciclo será 182,5 días o 0,5 años. Si recopila datos de temperatura cada tres horas y hay un ciclo de variación al día, la longitud de ciclo es de un día.
• Unidad de ciclo indica la unidad de tiempo que se utilizará para la longitud del ciclo armónico.
• Frecuencia u orden polinómico del análisis de tendencia armónico se utiliza para describir el modelo armónico que se ajustará a los datos. Si la frecuencia se define como 1, se utilizará una combinación de curva lineal y curva armónica de primer orden para ajustar el modelo. Si la frecuencia es 2, se utilizará una combinación de lineal, curva armónica de primer orden y curva armónica de segundo orden para ajustar los datos. Si la frecuencia es 3, se utilizará una curva armónica adicional de tercer orden para modelar los datos, y así sucesivamente.
• Periodo estacional indica la unidad de tiempo que se utilizará para la duración de un ciclo estacional al utilizar la prueba Seasonal Mann-Kendall.
• Estadísticas de modelo especifica las estadísticas que se calcularán en la salida. Entre las opciones del parámetro Estadísticas de modelo se incluyen las siguientes:
  • RMSE: especifica si se calculará el error cuadrático medio (RMSE) de la línea de ajuste de tendencia. Si se selecciona, se calculará el RMSE y se incluirá como una de las bandas de la capa de imágenes de tendencia.
  • R cuadrado: especifica si se calculará la estadística de idoneidad de ajuste de R cuadrado para la línea de ajuste de tendencia. Si se selecciona, se calculará el valor de R cuadrado y se incluirá como una de las bandas de la capa de imágenes de tendencia.
  • Valor P del coeficiente de pendiente: especifica si se calculará la estadística de valor P para el coeficiente de pendiente de la línea de tendencia. Si se selecciona, se calculará el valor P y se incluirá como una de las bandas de la capa de imágenes de tendencia.
• Ignorar NoData indica si los valores que faltan se ignoran en el análisis o se consideran parte del análisis.

Capa de resultados

El grupo Capa de resultados incluye los siguientes parámetros:

• El Nombre de salida determina el nombre de la capa que se crea y se agrega al mapa. El nombre debe ser único. Si ya existe una capa con el mismo nombre en su organización, la herramienta fallará y se le pedirá que utilice otro nombre.
• Guardar en carpeta especifica el nombre de una carpeta de Mi contenido en la que se guardará el resultado.

Entornos

La configuración del entorno de análisis cuenta con parámetros adicionales que afectan a los resultados de una herramienta. Puede acceder a la configuración del entorno de análisis de la herramienta desde el grupo de parámetros Configuración del entorno.

Esta herramienta respeta estos entornos de análisis:

• Sistema de coordenadas de salida
• Extensión de procesamiento

  Nota:

  La extensión de procesamiento predeterminada en Visor de mapas es la extensión completa. Este valor predeterminado es diferente de Map Viewer Classic, en donde Usar extensión de mapa actual está habilitado de forma predeterminada.

• Alinear ráster
• Tamaño de celda
• Método de remuestreo
• Factor de procesamiento en paralelo

Salidas

Esta herramienta incluye los siguientes campos:

• Una capa de imágenes que contiene valores que calculan la tendencia de todos los píxeles si se seleccionó una opción de línea de tendencia.

  En el caso del análisis de tendencia lineal, la salida contiene una capa de imágenes de tres bandas, donde:

  • Banda 1 = pendiente
  • Banda 2 = interceptar
  • Banda 3 = error cuadrático medio (RMSE) o error alrededor de la línea de mejor ajuste

  En el caso del análisis de tendencia armónico, el número de bandas de la salida depende de la frecuencia armónica. Si la frecuencia se establece en 1, la salida será una capa de imágenes de cinco bandas de la siguiente manera:

  • Banda 1 = pendiente
  • Banda 2 = interceptar
  • Band 3 = Harmonic_sin1
  • Banda 4 = Harmonic_cos1
  • Band 5 = RMSE

  Si la frecuencia se establece en 2, la salida será una capa de imágenes de siete bandas de la siguiente manera:

  • Banda 1 = pendiente
  • Banda 2 = interceptar
  • Band 3 = Harmonic_sin1
  • Banda 4 = Harmonic_cos1
  • Banda 5 = Harmonic_sin2
  • Banda 6 = Harmonic_cos2
  • Banda 7 = RMSE

  En el caso del análisis de tendencia polinómica, el número de bandas de la salida depende del orden polinómico. Un ajuste polinómico de segundo orden produce una capa de imágenes de cuatro bandas de la siguiente manera:

  • Banda 1 = Polynomial_2
  • Banda 2 = Polynomial_1
  • Banda 3 = Polynomial_0
  • Banda 4 = RMSE

  Un ajuste polinómico de tercer orden produce una capa de imágenes de cinco bandas de la siguiente manera:

  • Banda 1 = Polynomial_3
  • Banda 2 = Polynomial_2
  • Banda 3 = Polynomial_1
  • Banda 4 = Polynomial_0
  • Band 5 = RMSE

• Si se utiliza la herramienta para realizar la prueba Mann-Kendall o Seasonal Mann-Kendall, la salida es una capa de imágenes de cinco bandas de la siguiente manera:

  • Banda 1 = Banda de pendiente de Sen
  • Banda 2 = valor p
  • Banda 3 = Puntuación de Mann-Kendall (S)
  • Banda 4 = Varianza S
  • Banda 5 = Puntuación Z

Requisitos de licencia

Esta herramienta requiere las siguientes licencias y configuraciones:

• Tipo de usuario Creator o GIS Professional
• Rol de publicador o administrador, o rol personalizado equivalente
• ArcGIS Image Server configurado para el análisis de ráster

Recursos

Utilice los recursos siguientes para más información:

• Generar ráster de tendencia en API REST de ArcGIS
• generate_trend_raster en ArcGIS API for Python
• Generar ráster de tendencia en ArcGIS Pro