Generuj raster trendu (Map Viewer)

Dostępne na serwerze Image Server

Narzędzie Generuj raster trendu szacuje trend dla każdego piksela wzdłuż wymiaru dla jednej lub większej liczby zmiennych w wielowymiarowej warstwie zobrazowań.

Danymi wynikowymi jest hostowana warstwa zobrazowań.

Przykłady

Narzędzie Generuj raster trendu może ustalić, czy w dziennych danych o opadach zebranych w ciągu 10 lat występuje trend sezonowy, przy użyciu opcji harmonicznej linii trendu i zbadać statystykę dokładności dopasowania R kwadrat.

Narzędzie Generuj raster trendu może obliczyć liniową linię trendu dla każdego piksela z ponad 40-letnich miesięcznych danych o temperaturze oceanu, aby zobaczyć, gdzie i jak temperatura zmieniała się w czasie.

Uwagi dotyczące korzystania

Narzędzie Generuj raster trendu zawiera konfiguracje warstwy wejściowej, ustawień trendu i warstwy wynikowej.

Warstwa wejściowa

Grupa Warstwa wejściowa zawiera następujące parametry:

• Wielowymiarowa lub wielopasmowa warstwa zobrazowań — wskazuje, która warstwa zobrazowań będzie analizowana. Jeśli w narzędziu nie ma dostępnych do wybrania warstw zobrazowań, do mapy należy dodać wielowymiarową warstwę zobrazowań.
• Wymiar — wskazuje, która statystyka zostanie wyodrębniona. Jeśli raster wejściowy nie jest rastrem wielowymiarowym, ten parametr nie jest wymagany.
• Zmienne — wskazuje, która zmienna będzie agregowana wraz z wybranym wymiarem. Jeśli nie zostanie podana żadna zmienna, będą agregowane wszystkie zmienne z podanym wymiarem.

Ustawienia trendu

Grupa Ustawienia trendu zawiera następujące parametry:

• Typ trendu — wskazuje typ analizy, która zostanie przeprowadzona na wartościach pikseli wzdłuż wymiaru.

  

  Istnieją trzy opcje linii trendu pozwalające dopasować trend do wartości zmiennych wzdłuż wymiaru: liniowa, harmoniczna i wielomianowa. Poniżej opisano trzy opcje dopasowania trendu. Oprócz opcji liniowych dostępne są dwie opcje określania, czy piksele w wielowymiarowej warstwie zobrazowań mają statystycznie istotny trend: test Manna-Kendalla i test sezonowy Manna-Kendalla.

  • Liniowa — taka linia trendu to najlepiej dopasowana linia prosta, która pozwala oszacować proste zależności liniowe. Trend liniowy pokazuje szybkość zmian wartości, która rośnie lub maleje w stałym tempie. Wzór na liniową linię trendu jest następujący:

    

    • y = Wartość zmiennej piksela
    • x = Wartość wymiaru
    • ß₀ = Przecięcie z osią Y

    • ß₁ = Nachylenie linii (szybkość zmian)

      ß₁>0 oznacza trend rosnący

      ß₁<0 oznacza trend malejący
  • Harmoniczna — taka linia trendu to okresowo powtarzająca się krzywa, która pozwala zobrazować dane mające charakter cykliczny, na przykład sezonowe zmiany temperatury. Wzór na harmoniczną linię trendu jest następujący:

    

    • y = Wartość zmiennej piksela
    • t = Data w kalendarzu juliańskim
    • ß₀ = Przecięcie z osią Y
    • ß₁ = Szybkość zmian
    • α, γ = Współczynniki zmian międzyrocznych i w obrębie danego roku
    • ω = i
    • f = Częstotliwość harmoniczna
  • Wielomianowa — taka linia trendu to krzywa, która pozwala zobrazować dane ulegające wahaniom. W tym przypadku kolejność wielomianowa pozwala znaleźć maksymalną liczbę wahań. Wzór na wielomianową linię trendu jest następujący:

    

    • y = Wartość zmiennej piksela
    • x = Wartość wymiaru
    • ß₀, ß₁, ß₂, ß₃, ..., ß_n = Stałe współczynniki

  • Mann-Kendall — piksele zostaną oszacowane za pomocą testu trendu Manna-Kendalla.

    Test Manna-Kendalla i test sezonowy Manna-Kendalla służą do ustalania, czy w danych występuje trend monotoniczny. Są nieparametryczne, co oznacza, że nie zakłada się w nich określonego rozkładu danych. Test Manna-Kendalla nie uwzględnia korelacji szeregowej ani efektów sezonowych. Jeśli dane mają charakter sezonowy, odpowiedniejszy jest test sezonowy Manna-Kendalla.
  • Sezonowy-Kendalla — wartości pikseli zostaną oszacowane przy użyciu testu trendu sezonowego Manna-Kendalla.
• Długość cyklu do analizy trendu harmonicznego służy do wskazania liczby i długości cykli, których można się spodziewać w danych na przestrzeni dnia lub roku. Jeśli oczekujesz, że danych będą dotyczyły dwa cykle zmian w ciągu roku, długością cyklu będzie 182,5 dnia lub 0,5 roku. Jeśli dysponujesz danymi dotyczącymi temperatury zbieranymi co trzy godziny i istnieje jeden cykl zmian w ciągu dnia. Długością cyklu jest jeden dzień.
• Jednostka cyklu — wskazuje jednostkę czasu używaną dla długości cyklu harmonicznego.
• Częstotliwość lub kolejność wielomianowa do analizy trendu harmonicznego opisuje model harmoniczny dopasowywany do danych. Jeśli częstotliwość jest skonfigurowana na wartość 1, do dopasowania modelu zostanie użyta kombinacja następujących krzywych: liniowej i pierwszej składowej harmonicznej. Jeśli częstotliwość ma wartość 2, do dopasowania danych zostanie użyta kombinacja następujących krzywych: liniowej, pierwszej składowej harmonicznej i drugiej składowej harmonicznej. Jeśli częstotliwość ma wartość 3, do modelowania danych zostanie użyta krzywa trzeciej składowej harmonicznej i tak dalej.
• Okres sezonowy — wskazuje jednostkę czasu używaną dla długości okresu sezonowego w przypadku korzystania z testu sezonowego Manna-Kendalla.
• Statystyki modelu — wskazuje statystyki, które zostaną obliczone w danych wynikowych. Opcje parametru Statystyki modelu są następujące:
  • RMSE — wskazuje, czy ma być generowany błąd średniokwadratowy (RMSE) linii dopasowania trendu. Jeśli ta opcja jest wybrana, wartość RMSE zostanie obliczona i uwzględniona jako jedno z pasm warstwy zobrazowań trendu.
  • R kwadrat — wskazuje, czy zostanie obliczona statystyka dokładności dopasowania R kwadrat dla linii dopasowania trendu. Jeśli ta opcja jest wybrana, wartość R kwadrat zostanie obliczona i uwzględniona jako jedno z pasm warstwy zobrazowań trendu.
  • Wartość p współczynnika nachylenia — wskazuje, czy zostanie obliczona statystyka wartości p dla współczynnika nachylenia linii trendu. Jeśli ta opcja jest wybrana, wartość p zostanie obliczona i uwzględniona jako jedno z pasm warstwy zobrazowań trendu.
• Parametr Ignoruj wartości Brak danych wskazuje, czy brakujące wartości są ignorowane w analizie, czy są w niej brane pod uwagę.

Warstwa wynikowa

Grupa Warstwa wynikowa zawiera następujące parametry:

• Nazwa danych wynikowych określa nazwę warstwy, która zostanie utworzona i dodana do mapy. Nazwa musi być unikalna. Jeśli w instytucji istnieje już warstwa o tej samej nazwie, działanie narzędzia zakończy się niepowodzeniem i wyświetlona zostanie prośba o wybór innej nazwy.
• Opcja Zapisz w folderze określa nazwę folderu na stronie Moje zasoby, w którym zostaną zapisane dane wynikowe.

Środowiska

Ustawienia środowiskowe dotyczące analiz to dodatkowe parametry wpływające na wyniki działania narzędzia. Dostęp do ustawień środowiskowych narzędzia dotyczących analiz można uzyskać z poziomu grupy parametrów Ustawienia środowiskowe.

Narzędzie to obsługuje następujące środowiska analiz:

• Wynikowy układ współrzędnych
• Zasięg przetwarzania

  Notatka:

  Domyślny zasięg przetwarzania w przeglądarce map Map Viewer to Pełny zasięg. To ustawienie domyślne jest inne niż w przeglądarce map Map Viewer Classic, w której domyślnie włączona jest opcja Użyj zasięgu bieżącej mapy.

• Raster dociągania
• Rozmiar komórki
• Metoda ponownego próbkowania
• Czynnik przetwarzania równoległego

Dane wynikowe

To narzędzie udostępnia następujące dane wynikowe:

• Jedna warstwa zobrazowań zawierająca wartości z oszacowaniem trendu dla wszystkich pikseli, jeśli wybrano opcję linii trendu.

  W przypadku analizy trendu liniowego dane wynikowe zawierają trzypasmową warstwę zobrazowań, gdzie:

  • Pasmo 1 = Nachylenie
  • Pasmo 2 = Przecięcie
  • Pasmo 3 = Błąd średniokwadratowy (RMSE) lub błąd wzdłuż linii najlepszego dopasowania

  W przypadku harmonicznej analizy trendu liczba pasm w danych wynikowych zależy od częstotliwości harmonicznej. Gdy częstotliwość wynosi 1, dane wynikowe zawierają pięciopasmową warstwę zobrazowań, gdzie:

  • Pasmo 1 = Nachylenie
  • Pasmo 2 = Przecięcie
  • Pasmo 3 = Harmonic_sin1
  • Pasmo 4 = Harmonic_cos1
  • Pasmo 5 = Błąd średniokwadratowy (RMSE)

  Gdy częstotliwość wynosi 2, dane wynikowe zawierają siedmiopasmową warstwę zobrazowań, gdzie:

  • Pasmo 1 = Nachylenie
  • Pasmo 2 = Przecięcie
  • Pasmo 3 = Harmonic_sin1
  • Pasmo 4 = Harmonic_cos1
  • Pasmo 5 = Harmonic_sin2
  • Pasmo 6 = Harmonic_cos2
  • Pasmo 7 = Błąd średniokwadratowy (RMSE)

  W przypadku wielomianowej analizy trendu liczba pasm w danych wynikowych zależy od stopnia wielomianu. Dopasowanie wielomianowe drugiego stopnia daje czteropasmową warstwę zobrazowań, gdzie:

  • Pasmo 1 = Polynomial_2
  • Pasmo 2 = Polynomial_1
  • Pasmo 3 = Polynomial_0
  • Pasmo 4 = Błąd średniokwadratowy (RMSE)

  Dopasowanie wielomianowe trzeciego stopnia daje pięciopasmową warstwę zobrazowań, gdzie:

  • Pasmo 1 = Polynomial_3
  • Pasmo 2 = Polynomial_2
  • Pasmo 3 = Polynomial_1
  • Pasmo 4 = Polynomial_0
  • Pasmo 5 = Błąd średniokwadratowy (RMSE)

• Jeśli to narzędzie jest używane do przeprowadzania testu Manna-Kendalla lub testu sezonowego Manna-Kendalla, wynikiem jest pięciopasmowa warstwa zobrazowań:

  • Pasmo 1 = Nachylenie Sena
  • Pasmo 2 = Wartość p
  • Pasmo 3 = Wskaźnik Manna-Kendalla (S)
  • Pasmo 4 = Wariancja S
  • Pasmo 5 = Wskaźnik z

Wymagania dotyczące użytkowania

To narzędzie wymaga następujących licencji i konfiguracji:

• Typ użytkownika Creator lub GIS Professional
• Rola Publikujący lub Administrator albo rola niestandardowa odpowiadająca tym rolom
• Serwer ArcGIS Image Server skonfigurowany pod kątem analizy rastrowej

Zasoby

Aby dowiedzieć się więcej, skorzystaj z następujących zasobów:

• Generuj raster trendu w aplikacji ArcGIS REST API
• generate_trend_raster w interfejsie ArcGIS API for Python
• Generuj raster trendu w aplikacji ArcGIS Pro