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多次元異常の生成

多次元異常の生成 多次元異常の生成ツールは、既存の多次元ラスター内のスライスごとに異常を計算し、新しい多次元ラスターを生成します。 異常は、その標準値または平均値からの観測の偏差です。

注意:

このツールを実行するには、ラスター解析用にポータルを構成する必要があります。

現在、この機能は Map Viewer Classic (旧名称 Map Viewer) でのみサポートされています。 新しい Map Viewer の今後のリリースで提供される予定です。 このツールが Map Viewer Classic に表示されない場合は、組織の管理者に問い合わせてください。 お使いのポータルがラスター解析用に構成されていないか、ユーザーに、このツールを実行するのに必要な権限がないことが考えられます。

ワークフロー図

多次元異常の生成ワークフロー

  • 最大 100m まで 1m 間隔で収集された月次海洋温度データをもとに、それぞれの深さにおける年間平均からの偏差として温度の異常を計算します。
  • 50 年以上にわたって収集された年間降水量データをもとに、経時的な平均値と比べて降水量が最低の年を確認します。

使用上の注意

このツールは、多次元ラスター内の 1 つ以上の変数で経時的な異常を計算します。 異常は、その標準値、平均値、または中央値からの観測の偏差です。

多次元画像レイヤーを公開する方法については、「多次元画像レイヤーの公開」をご参照ください。

入力多次元画像レイヤーは、時間ディメンションを持つ必要があります。 時間ディメンションに加えて非時間ディメンションがある場合、追加のディメンションにおける各ステップで異常が計算されます。

平均の定義として平均値または中央値のいずれかを使用して異常を計算できます。 データ分布が偏っている場合、平均値は外れ値に大きく影響される可能性があるため、このタイプのデータには、中央値または Z スコアの手法が適している場合があります。 異常値を計算する数学的手法は、以下のとおりです。

  • 平均からの差異 = x - µ
    • x = スライス内のピクセル値
    • µ = 指定した時間間隔内のそのピクセル値の平均
  • 平均からのパーセント差 = |x - µ| / [(x + µ)/2]
    • x = スライス内のピクセル値
    • µ = 指定した時間間隔内のそのピクセル値の平均
    • |x - µ| = 値と平均の差の絶対値
  • 平均の割合 = x - µ
    • x = スライス内のピクセル値
    • µ = 指定した時間間隔内のそのピクセル値の平均
  • 中央値からの差異 = x - ß
    • x = スライス内のピクセル値
    • ß = 指定した時間間隔内のそのピクセル値の中央値
  • 中央値からのパーセント差 = |x - ß| / [(x + ß)/2]
    • x = スライス内のピクセル値
    • ß = 指定した時間間隔内のそのピクセル値の中央値
    • |x - ß| = 値と中央値の差の絶対値
  • 中央値の割合 = x / ß
    • x = スライス内のピクセル値
    • ß = 指定した時間間隔内のそのピクセル値の中央値
  • Z スコア = (x - µ) / S
    • x = スライス内のピクセル値
    • µ = 指定した時間間隔内のそのピクセル値の平均
    • S = 指定した時間間隔内のそのピクセル値の標準偏差

[現在のマップ範囲を使用] がオンの場合、現在のマップ範囲に表示されるレイヤーの変数が解析されます。 オフの場合、レイヤー全体の変数が、現在のマップ範囲内になくても解析されます。

次の表に、このツールのパラメーターを示します。

パラメーター説明
異常を生成する多次元画像レイヤーの選択

解析する入力多次元画像レイヤー。

異常を生成する変数を選択

異常を計算する変数。 変数が指定されない場合、時間ディメンションを含む変数がすべて解析されます。

異常を生成する方法を選択

異常の計算に使用する方法を指定します。

  • [平均からの差異] - 間隔で定義されたすべてのスライスで、ピクセル値とそのピクセルの平均値の差が計算されます。 これがデフォルトです。
  • [平均からのパーセント差] - 間隔で定義されたすべてのスライスで、ピクセル値とそのピクセルの平均値のパーセント差が計算されます。
  • [平均の割合] - 平均の割合が計算されます。
  • [Z スコア] - 各ピクセルの Z スコアが計算されます。 0 の Z スコアは、ピクセルの値が平均値と同一であることを示します。 1 の Z スコアは、ピクセルの値の平均値からの標準偏差が 1 であることを示します。 Z スコアが 2 の場合、ピクセルの値の平均値からの標準偏差が 2 であることを示します。その後も同様です。
  • [中央値からの差異] - 間隔で定義されたすべてのスライスで、ピクセル値とそのピクセルの数学的中央値の差が計算されます。
  • [中央値からのパーセント差] - 間隔で定義されたすべてのスライスで、ピクセル値とそのピクセルの数学的中央値のパーセント差が計算されます。
  • [中央値の割合] - 数学的中央値の割合が計算されます。

平均を計算する時間間隔の選択

平均の計算に使用する時間間隔を指定します。

  • [すべて] - ピクセルごとにすべてのスライスで平均を計算します。
  • [毎年] - ピクセルごとに毎年の平均を計算します。
  • [毎月繰り返し] - ピクセルごとに毎月の平均を計算します。
  • [毎週繰り返し] - ピクセルごとに毎週の平均を計算します。
  • [毎日繰り返し] - ピクセルごとに毎日の平均を計算します。
  • [毎時間] - ピクセルごとに毎時間の平均を計算します。
  • [外部ラスター] - ピクセルごとの平均または中央値を含む既存のラスター データセットを参照します。

平均の画像レイヤーを参照として選択

以前に計算したピクセルごとの平均を含む参照ラスター データセットを指定します。 異常はこの平均と比較することで計算されます。

計算時に欠損値を無視

解析で欠損値を無視するかどうかを指定します。

  • オン - 解析は、特定のディメンションに沿って有効なすべてのピクセルを含め、すべての NoData 値のピクセルを無視します。 これがデフォルトです。
  • オフ - 特定のディメンションに沿って NoData 値のピクセルが存在する場合、解析結果が NoData になります。

結果レイヤー名

[マイ コンテンツ] に作成され、マップに追加されるレイヤーの名前。 デフォルトの名前は、ツール名と入力レイヤー名に基づいて設定されます。 レイヤーがすでに存在する場合は、別の名前を指定するよう求められます。

[出力の保存場所] ドロップダウン ボックスを使用して、結果を保存する [マイ コンテンツ] 内のフォルダーの名前を指定できます。

環境

解析環境設定は、ツールの結果に影響する追加パラメーターです。 このツールの解析環境設定にアクセスするには、ツール パネルの上部にある歯車 解析環境 アイコンをクリックします。

このツールでは次の [解析環境] が適用されます。

  • 出力座標系 - 出力レイヤーの座標系を指定します。
  • 範囲 - 解析に使用するエリアを指定します。
  • スナップ対象ラスター - 指定したスナップ対象ラスター レイヤーのセルの配置に一致するように、出力の範囲を調整します。
  • セル サイズ - 出力レイヤーで使用するセル サイズ。
  • マスク - マスク レイヤーを指定します。このレイヤーでは、マスク エリアの範囲内にあるセルのみが解析に使用されます。
  • リサンプリング方法 - ピクセル値の内挿に使用する方法。
  • 処理ワーカーのリサイクル間隔 - ワーカー プロセスを再開する前に処理するイメージ セクションの数を定義します。
  • 並列処理ファクター - ラスター処理 CPU または GPU インスタンスを制御します。
  • 失敗したときの再試行回数 - ジョブの処理中にランダムな障害が発生した場合に、ワーカー プロセスが再試行される回数を定義します。

類似のツールとラスター関数

多次元異常の生成を使用し、経時的な変数の異常値を計算します。 その他のツールは、類似した問題を解決するのに効果的です。

Map Viewer Classic 解析ツールとラスター関数

外れ値の検索ツールは、フィーチャ サービスのフィーチャの空間パターンに外れ値が存在するかどうかを判定します。

ArcGIS Pro 解析ツールとラスター関数

[多次元異常の生成 (Generate Multidimensional Anomaly)] ジオプロセシング ツールは Image Analyst ツールボックスと Spatial Analyst ツールボックスで使用できます。

ArcGIS Enterprise 開発者向けリソース

ArcGIS REST API で作業を行っている場合は、Generate Multidimensional Anomaly タスクを使用します。

ArcGIS API for Python で作業を行っている場合は、arcgis.raster.analytics モジュールの Generate Multidimensional AnomalyArcGIS for Python API Web サイト を使用します。