추세 래스터를 사용하여 예측 도구는 추세 래스터 생성 도구의 결과 추세 래스터를 사용하여 예측 다차원 래스터를 계산합니다.
비고:
이제 ArcGIS Enterprise의 최신 맵 작성 도구인 Map Viewer에서 이 도구가 제공됩니다. 자세한 내용은 추세 래스터를 사용하여 예측(Map Viewer)을 참고하세요.
이 도구를 실행하려면 포털이 래스터 분석에 대해 구성되어야 합니다.
Map Viewer Classic에 이 도구가 보이지 않으면 기관 관리자에게 문의하세요. 포털이 래스터 분석에 대해 구성되어 있지 않거나 이 도구를 실행하는 데 필요한 권한이 없을 수도 있습니다.
워크플로 다이어그램
예시
- 월평균 해수면 온도에 대한 추세 정보가 포함된 추세 래스터가 있는 경우 2050년에 매달 예측되는 해수면 온도를 포함하는 다차원 래스터를 계산합니다.
- 최대 및 최소 일일 온도 값의 추세 정보가 포함된 추세 래스터가 있는 경우, 2100년의 일일 최대 및 최소 온도 값을 포함하는 다차원 래스터를 계산하고 해당 값을 사용하여 2100년의 예측 온도 상승 일수를 계산합니다.
사용 참고 사항
이 도구에는 추세 래스터 생성 도구로 생성된 입력 다차원 이미지 레이어가 필요합니다.
현재 맵 범위 사용을 선택한 경우 현재 맵 범위 내에 보이는 픽셀만 분석됩니다. 선택하지 않으면 전체 입력 영상 레이어가 분석됩니다.
이 도구에 대한 매개변수는 다음 테이블에 나와 있습니다.
매개변수 | 설명 |
---|---|
분석 레이어 선택 | 추세 래스터 생성 도구를 통해 생성된 다차원 추세 래스터입니다. |
예측할 변수 선택 | 분석에서 예측할 변수입니다. 변수가 지정되지 않으면 모든 변수가 사용됩니다. |
예측 디멘전 값을 제공하는 데 사용되는 방법 선택 | 예측 디멘전 값을 제공하는 데 사용되는 방법을 지정합니다.
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예측의 디멘전 값 지정 | 예측에 사용될 디멘전 값입니다. 시간, 깊이, 높이 값의 형식은 추세 래스터를 생성하는 데 사용된 차원 값의 형식과 일치해야 합니다. StdTime 디멘전에 대해 추세 래스터가 생성된 경우 YYYY-MM-DDTHH:MM:SS 형식(예시: 2050-01-01T00:00:00)이어야 합니다. 여러 값은 세미콜론으로 구분됩니다. 해당 매개변수는 예측 값을 제공하는 데 사용되는 방법이 값 기준으로 설정된 경우에 필요합니다. |
예측의 디멘전 간격 지정 | 예측에 사용될 디멘전 간격의 시작일 및 종료일, 높이 또는 깊이입니다. 시간, 깊이, 높이 값의 형식은 추세 래스터를 생성하는 데 사용된 차원 값의 형식과 일치해야 합니다. StdTime 디멘전에 대해 추세 래스터가 생성된 경우 YYYY-MM-DDTHH:MM:SS 형식(예시: 2050-01-01T00:00:00)이어야 합니다. 해당 매개변수는 예측 값을 제공하는 데 사용되는 방법이 간격 기준으로 설정된 경우에 필요합니다. |
예측에 포함할 두 디멘전 값 사이의 단계 수입니다. | 예측에 포함될 2차원 값 간의 단계 수입니다. 기본값은 1입니다. 예를 들어 연간 다차원 데이터셋에 5년마다 온도 값을 예측하려면 값 5를 사용합니다. 해당 매개변수는 예측 값을 제공하는 데 사용되는 방법이 간격 기준으로 설정된 경우에 필요합니다. |
결과 레이어 이름 | 내 콘텐츠에 생성되고 맵에 추가되는 레이어의 이름입니다. 기본 이름은 도구 이름과 입력 레이어 이름을 기반으로 합니다. 레이어가 이미 있는 경우 다른 이름을 입력하라는 메시지가 나타납니다. 결과 저장: 드롭다운 상자를 사용하여 결과가 저장될 내 콘텐츠에서 폴더 이름을 지정할 수 있습니다. |
환경
분석 환경 설정은 도구의 결과에 영향을 주는 추가 매개변수입니다. 도구의 분석 환경 설정은 도구 창 상단에 있는 기어 아이콘 을 클릭하여 접근할 수 있습니다.
이 도구는 다음과 같은 분석 환경을 적용합니다.
- 결과 좌표계 - 결과 레이어의 좌표계를 지정합니다.
- 범위 - 분석에 사용할 영역을 지정합니다.
- 스냅 래스터 - 지정된 스냅 래스터 레이어의 셀 정렬과 일치하도록 결과의 범위를 조정합니다.
- 셀 크기 - 결과 레이어에서 사용할 셀 크기입니다.
- 리샘플링 방법 - 픽셀 값을 보간하는 데 사용할 방법입니다.
- 병렬 처리 계수 - 래스터 처리 CPU 또는 GPU 인스턴스를 제어합니다.
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ArcGIS Enterprise 개발자 리소스
ArcGIS REST API에서 작업하는 경우에는 Predict Using Trend Raster 작업을 사용합니다.
ArcGIS API for Python에서 작업하는 경우 arcgis.raster.analytics 모듈에서 predict_using_trend_raster를 사용합니다.