Image Server에서 이용 가능
추세 래스터를 사용한 예측 도구는 추세 래스터 생성 도구로 생성한 결과 추세 영상 레이어를 통해 예측 다차원 영상 레이어를 계산합니다.
결과는 호스팅 영상 레이어입니다.
예시
추세 래스터를 사용한 예측 도구는 지난 몇 년 간의 해수면 추세 정보를 바탕으로 2040년 북대서양의 해수면 온도를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
일일 최대 및 최소 온도 값에 대한 추세 정보가 포함된 추세 래스터가 있으면 2100년의 생장 온도 일수를 계산할 수 있습니다. 추세 래스터를 사용한 예측 도구는 범주화하고 계산할 수 있는 일일 최소 및 최대 온도 값이 포함된 다차원 영상 레이어를 계산할 수 있습니다.
사용 참고 사항
추세 래스터를 사용한 예측에는 입력 레이어, 예측 설정, 결과 레이어에 대한 구성이 포함됩니다.
입력 레이어
입력 레이어 그룹에는 다음 매개변수가 포함됩니다.
- 추세 영상 레이어는 추세 래스터 생성 도구를 통해 생성된 입력 다차원 추세 래스터입니다.
- 변수는 예측에 사용될 다차원 추세 영상 레이어의 변수를 나타냅니다.
예측 설정
예측 설정 그룹에는 다음 매개변수가 포함됩니다.
- 차원 정의는 모든 차원에서 통계가 추출되는 방식을 지정합니다. 차원 정의 매개변수 옵션은 다음과 같습니다.
- 값 기준은 값 매개변수(Python의 dimension_values)에서 정의된 단일 디멘전 값 또는 디멘전 값의 목록에 대해 예측이 계산됨을 나타냅니다. 이 옵션이 기본 설정입니다. 예를 들어 2050년, 2100년, 2150년의 연간 강수량을 예측하려고 합니다.
- 간격 기준은 시작 값과 종료 값으로 정의된 차원의 간격에 대해 예측이 계산됨을 나타냅니다. 예를 들어 2050년부터 2150년까지의 매년 연간 강수량을 예측하려고 합니다.
값은 차원 정의에 값 기준이 선택된 경우 예측에 사용될 차원 값을 지정합니다.
시간, 깊이, 높이 값의 형식은 추세 래스터를 생성하는 데 사용된 차원 값의 형식과 일치해야 합니다. StdTime 차원에 대해 추세 래스터가 생성된 경우 YYYY-MM-DDTHH:MM:SS 형식(예시: 2050-01-01T00:00:00)이 됩니다. 여러 값은 세미콜론으로 구분됩니다.- 시작은 차원 정의에 간격 기준이 선택된 경우 예측에 사용될 차원 간격의 시작일, 높이, 깊이를 지정합니다.
- 종료는 차원 정의에 간격 기준이 선택된 경우 예측에 사용될 차원 간격의 종료일, 높이, 깊이를 지정합니다.
- 간격 값은 집계에 사용될 간격 크기를 결정합니다. 이 매개변수는 차원 정의에 간격 값이 선택된 경우에 사용할 수 있습니다.
- 간격 단위는 간격 값에 사용될 단위를 지정합니다. 이 매개변수는 차원이 시간 필드이며 차원 정의에 간격 값이 선택된 경우에 사용할 수 있습니다. 간격 단위 매개변수 옵션은 다음과 같습니다.
- 시간 - 예측은 시작, 종료, 간격 값에 설명된 시간 범위에서 매시간 계산됩니다.
- 일 - 예측은 시작, 종료, 간격 값에 설명된 시간 범위에서 매일 계산됩니다.
- 주 - 예측은 시작, 종료, 간격 값에 설명된 시간 범위에서 매주 계산됩니다.
- 월 - 예측은 시작, 종료, 간격 값에 설명된 시간 범위에서 매달 계산됩니다.
- 년 - 예측은 시작, 종료, 간격 값에 설명된 시간 범위에서 매년 계산됩니다.
결과 레이어
결과 레이어 그룹에는 다음 매개변수가 포함됩니다.
- 결과 이름은 생성되어 맵에 추가되는 레이어의 이름을 결정합니다. 이름은 고유해야 합니다. 기관에 동일한 이름의 레이어가 이미 있는 경우 도구를 사용할 수 없으며 다른 이름을 사용하라는 메시지가 표시됩니다.
- 폴더에 저장은 결과가 저장되는 내 콘텐츠의 폴더 이름을 지정합니다.
환경
분석 환경 설정은 도구의 결과에 영향을 주는 추가 매개변수입니다. 환경 설정 매개변수 그룹에서 도구의 분석 환경 설정에 접근할 수 있습니다.
이 도구는 다음과 같은 분석 환경을 적용합니다.
결과
결과에는 원하는 기간에 대해 설명된 변수의 예측값이 있는 하나의 다차원 영상 레이어가 포함됩니다.
라이선싱 요구 사항
이 도구에는 다음과 같은 라이선싱 및 구성이 필요합니다.
- Creator 또는 GIS Professional 사용자 유형
- Publisher, Administrator 역할 또는 동급의 사용자 설정 역할
- 래스터 분석을 위해 구성된 ArcGIS Image Server
리소스
다음과 같은 리소스를 사용하여 자세히 알아보세요.
- ArcGIS REST API의 추세 래스터를 사용한 예측
- ArcGIS API for Python의 predict_using_trend 함수
- ArcGIS Pro의 추세 래스터를 사용한 예측