Generar ráster de tendencia (Herramientas de Image Analyst)
Resumen
Estima la tendencia de cada píxel a lo largo de una dimensión para una o varias variables de un ráster multidimensional.
Uso
Un ejemplo de uso de esta herramienta sería el siguiente: dispone de datos mensuales de la temperatura del océano correspondientes a un periodo de 40 años y desea trazar una línea de tendencia para cada píxel con el fin de ver dónde y cómo ha variado la temperatura a lo largo del tiempo.
Entre los datasets ráster multidimensionales admitidos se incluyen los archivos de formato ráster de nube (CRF), datasets de mosaico multidimensionales o capas ráster multidimensionales generados por archivos de formato netCDF, GRIB o HDF.
Esta herramienta produce un dataset ráster multidimensional en formato de ráster de nube (CRF). En este momento, no se admite ningún otro formato de salida.
De forma predeterminada, la salida del ráster multidimensional se comprimirá con el tipo de compresión LZ77. Sin embargo, se recomienda que cambie el tipo de compresión a LERC y ajuste el valor de error máximo en función de los datos. Por ejemplo, si espera que los resultados del análisis sean precisos hasta tres decimales, use 0,001 como valor de error máximo. Evite requisitos de precisión innecesarios, puesto que aumentarán el tiempo de procesamiento y el tamaño de almacenamiento.
Esta herramienta puede utilizarse para ajustar datos a lo largo de una línea de tendencia lineal, armónica o polinómica, o puede utilizarse para realizar la detección de tendencias usando la prueba Mann-Kendall o Seasonal-Kendall.
Las pruebas Mann-Kendall y Seasonal-Kendall se utilizan para determinar si existe una tendencia monótona en los datos. No son paramétricas, lo que significa que no asumen una distribución específica de los datos. La prueba Mann-Kendall no considera la correlación en serie o efectos estacionales. Si los datos fueran estacionales, la prueba Seasonal-Kendall resulta más apropiada.
Si se utiliza la herramienta para realizar la prueba Mann-Kendall o Seasonal-Kendall, la salida es un ráster de cinco bandas de la siguiente forma:
Banda 1 = Pendiente de Sen
Banda 2 = valor p
Banda 3 = Puntuación de Mann-Kendall (S)
Banda 4 = Varianza S
Banda 5 = Puntuación Z
Las salidas de la prueba Mann-Kendall o Seasonal-Kendall pueden utilizarse para determinar los píxeles en su serie de tiempo multidimensional que tienen una tendencia estadísticamente significativa. Puede utilizar esta información junto con el análisis de tendencia lineal, armónica o polinómica para extraer tendencias significativas en su serie temporal. Puede generar una máscara que incluya píxeles con valores p significativos, aplicar la máscara al ráster multidimensional y utilizar este ráster multidimensional con máscara como la entrada en la herramienta para realizar análisis de tendencia lineal, armónica o polinómica.
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.
Linear—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
Harmonic—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
Polynomial—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, ..., ßn = coeficientes constantes
Si la herramienta se utiliza para realizar análisis de tendencia lineal, armónica o polinómica, el ráster de tendencia de salida se puede utilizar como entrada para la herramienta Predecir con ráster de tendencia. El ráster de tendencia es un ráster multidimensional en el que cada sección es un ráster multibanda que contiene información sobre la línea de tendencia. Si va a analizar la tendencia de una sola variable de un dataset que contiene una sola dimensión (por ejemplo, tiempo), el dataset de salida tendrá una única división. Si va a analizar una sola variable de un dataset que contiene varias dimensiones (por ejemplo, tiempo y profundidad), cada división contendrá información de tendencia de cada valor de dimensión a lo largo de la dimensión que no se incluyó en el análisis.
En el caso del análisis de tendencia lineal, la salida contiene rásteres 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 un ráster de cinco bandas, donde:
Banda 1 = Pendiente
Banda 2 = Interceptar
Banda 3 = Harmonic_sin1
Banda 4 = Harmonic_cos1
Banda 5 = RMSE
Si la frecuencia se establece en 2, la salida será un ráster de siete bandas, donde:
Banda 1 = Pendiente
Banda 2 = Interceptar
Banda 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 un ráster de cuatro bandas, donde:
Banda 1 = Polynomial_2
Banda 2 = Polynomial_1
Banda 3 = Polynomial_0
Banda 4 = RMSE
Un ajuste polinómico de tercer orden produce un ráster de cinco bandas, donde:
Banda 1 = Polynomial_3
Banda 2 = Polynomial_2
Banda 3 = Polynomial_1
Banda 4 = Polynomial_0
Banda 5 = RMSE
El parámetro 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.
El parámetro Frecuencia 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.
Se pueden generar estadísticas de idoneidad de ajuste del modelo como salidas opcionales para rásteres de tendencia lineal, armónica o polinómica. El error cuadrático medio (RMSE), R cuadrado y el valor p de pendiente de tendencia se pueden calcular y mostrar en la ventana Propiedades del ráster de salida, en la sección Estadísticas. También puede mostrar las estadísticas simbolizando el ráster de tendencia de salida mediante la simbología RGB y especificando las estadísticas como las bandas roja, verde y azul.
Parámetros
| Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
|---|---|---|
|
Ráster multidimensional de entrada |
El dataset ráster multidimensional de entrada. |
Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File |
|
Dimensión |
La dimensión a lo largo de la cual se extraerá una tendencia para la variable o variables seleccionadas en el análisis. |
String |
|
Variables [Información de dimensión] (Descripción) (Opcional) |
La variable o variables para las que se calcularán tendencias. Si no se especifica ninguna variable, se analizará la primera variable del ráster multidimensional. |
String |
|
Tipo de tendencia (Opcional) |
Especifica el tipo de análisis de tendencia que se realizará sobre los valores de píxel a lo largo de una dimensión.
|
String |
|
Frecuencia/Orden polinómico (Opcional) |
Frecuencia o número de orden polinómico que se utilizará en el ajuste de la tendencia. Si el tipo de tendencia es polinómico, este parámetro especifica el orden del polinomio. Si el tipo de tendencia es armónico, este parámetro especifica el número de modelos que se utilizarán para ajustar la tendencia. Este parámetro solo se incluye en el análisis de tendencia cuando la dimensión que se analiza es el tiempo. Si el valor del parámetro Tipo de tendencia es Armónica, el valor predeterminado es 1, lo que significa que se utiliza una curva armónica de primer orden para ajustar el modelo. Si el valor del parámetro Tipo de tendencia es Polinómica, el valor predeterminado es 2, es decir, un polinomio de segundo orden. |
Long |
|
Ignorar NoData (Opcional) |
Especifica si los valores NoData se ignorarán en el análisis.
|
Boolean |
|
Longitud del ciclo (Opcional) |
La longitud de la variación periódica que se va a modelar. Este parámetro es obligatorio cuando el tipo de tendencia se establece en Armónica. Por ejemplo, el verdor de las hojas tiene con frecuencia un ciclo fuerte de variación en un solo año, por lo que la longitud de ciclo es 1 año. Los datos de temperatura por hora tienen un ciclo fuerte de variación en un solo día, por lo que la longitud de ciclo es 1 día. La longitud predeterminada es 1 año para los datos que varían en un ciclo anual. |
Double |
|
Unidad de ciclo (Opcional) |
Especifica la unidad de tiempo que se utilizará para la longitud del ciclo armónico.
|
String |
|
RMSE (Opcional) |
Especifica si se calculará el error cuadrático medio (RMSE) de la línea de ajuste de tendencia.
|
Boolean |
|
R cuadrado (Opcional) |
Especifica si se calculará la estadística de idoneidad de ajuste de R cuadrado para la línea de ajuste de tendencia.
|
Boolean |
|
Valor P del coeficiente de pendiente (Opcional) |
Especifica si se calculará la estadística del valor p para el coeficiente de pendiente de la línea de tendencia.
|
Boolean |
|
Periodo estacional (Opcional) |
Especifica la unidad de tiempo que se utilizará durante el periodo estacional al realizar la prueba Seasonal-Kendall.
|
String |
Valor de retorno
| Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
|---|---|---|
|
Ráster multidimensional de salida |
El dataset ráster multidimensional de formato de ráster de nube (CRF) de salida. |
Raster |
Entornos
Tamaño de celda, Compresión, Espacio de trabajo actual, Transformaciones geográficas, NoData, Palabra clave CONFIG de salida, Sistema de coordenadas de salida, Extensión, Factor de procesamiento en paralelo, Pirámide, Estadísticas de ráster, Método de remuestreo, Espacio de trabajo temporal, Alinear ráster, Tamaño de tesela
Información de licenciamiento
- Basic: Requiere Image Analyst
- Standard: Requiere Image Analyst
- Avanzado: Requiere Image Analyst