Skip to main content

Пространственный анализ в ArcGIS AllSource

Пространственный анализ позволяет решать сложные задачи, связанные с местоположением, исследовать и понимать данные с географической точки зрения, определять взаимосвязи, обнаруживать и количественно определять закономерности, оценивать тенденции, а также делать прогнозы и принимать решения. Пространственный анализ выходит за пределы только картографии, позволяя изучать характеристики различных местоположений и существующие взаимосвязи. Пространственный анализ добавляет новые возможности для принятия.

С его помощью можно сочетать информацию из различных источников и извлекать качественно новую информацию, применяя комбинации пространственных операций. Коллекция инструментов пространственного анализа помогает найти ответы на сложные вопросы, связанные с пространственными данными. При помощи статистического анализа можно понять, являются ли наблюдаемые закономерности значащими. Можно проанализировать различные слои и рассчитать пригодность места для определенного типа человеческой деятельности, с помощью анализа изображений вы можете увидеть изменения, происходящие с течением времени. Эти инструменты позволяют рассматривать важные вопросы и находить решения, которые были бы не доступы при простом визуальном анализе данных.

Карта интенсивности преступлений в городе Сан-Франциско

Вы можете использовать возможности анализа и геообработки в ArcGIS AllSource для ответа на многие пространственные вопросы и выполнения пространственного анализа. Пространственный анализ в ArcGIS AllSource может выполняться и в 2D, и в 3D, а также с учетом времени.

Типичный рабочий процесс пространственного анализа включает в себя следующее:

  • Сформулируйте вопрос, на который вы хотите ответить.

  • Найдите и подготовьте данные с помощью data engineering для анализа.

  • Исследуйте данные на карте и с помощью диаграмм, чтобы лучше понять их.

  • Выполните пространственный анализ, используя соответствующий инструмент или набор инструментов, чтобы ответить на поставленный вопрос.

  • Повторите или автоматизируйте анализ с помощью моделирования и сценариев.

  • Поделитесь результатами, чтобы сообщить результаты или позволить другим повторить процесс.

Проектирование данных

Используя Data Engineering, можно изучать, визуализировать, очищать и подготавливать данные. Процесс подготовки данных обычно является первым шагом для рабочих процессов пространственного анализа и картографии. Вид и лента Data Engineering помогают лучше понять данные и подготовить их для работы в ГИС.

Более подробно о Data Engineering

Визуализация с помощью диаграмм

Визуализация помощью диаграмм помогает увидеть закономерности, тренды, отношения и структуры данных, которые сложно увидеть при изучении числовых значений в таблице. Интерпретируйте результаты анализа и сообщайте результаты с помощью диаграмм.

Точечная диаграмма показывает отношения между двумя переменными.

Более подробно о диаграммах

Пространственный анализ

Используя возможности пространственного анализа в ArcGIS AllSource, вы можете выполнять следующие типы операций с географическими данными:

  • Извлечение и наложение данных.

  • Добавление и вычисление полей атрибутов.

  • Суммирование и агрегация данных.

  • Вычисление статистики.

  • Моделирование отношение и нахождение закономерностей.

Более подробно о геообработке

Более подробно об функциях растра

Компьютерное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение относится к набору управляемых данными алгоритмов и методов, которые автоматизируют прогнозирование, классификацию и кластеризацию данных. Глубокое обучение - это важный поднабор методов машинного обучения, в котором используются искусственные нейронные сети для обучения на основе данных. Машинное обучение и глубокое обучение могут играть важную роль в решении пространственных задач в самых разных областях применения, от классификации изображений до обнаружения пространственных закономерностей и многомерного прогнозирования.

В дополнение к традиционным методам машинного обучения, ArcGIS AllSource включает поднабор методов машинного обучения, которые по своей сути являются пространственными. Эти пространственные методы, которые включают географию непосредственно в свои расчеты, могут привести к лучшему пониманию. Пространственная составляющая часто выражается в виде измерений формы, плотности, смежности, пространственного распределения или близости. Как традиционное, так и пространственное машинное обучение, могут играть важную роль в решении пространственных задач, и ArcGIS AllSource поддерживает их использование несколькими способами.

Машинное обучение может потребовать больших вычислительных ресурсов и часто включает большие и сложные данные. Достижения в области хранения данных и параллельных и распределенных вычислений делают возможным решение проблем, связанных как с машинным обучением, так и с ГИС.

Следующие возможности и инструменты используют машинное обучение и глубокое обучение:

Аналитика больших данных

ArcGIS AllSource включает инструменты, которые могут трансформировать большие объемы пространственных данных в управляемую информацию. Используя параллельную обработку на одном компьютере или распределенную обработку с многоузловыми серверами, вы можете анализировать и получать ценные сведения из больших объемов данных, которые ранее были слишком большими или сложными.

Вы можете использовать следующие возможности и наборы инструментов для анализа больших данных:

  • Набор инструментов GeoAnalytics Desktop предоставляет среду параллельной обработки для анализа на настольном компьюьере с использованием Spark. Благодаря агрегации, регрессии, обнаружению и кластеризации вы можете визуализировать, понимать и взаимодействовать с большими данными объектов и таблиц. Эти инструменты работают с наборами больших данных и позволяют получать новые знания из данных через закономерности, тренды и аномалии.

    Узнайте больше о наборе инструментов GeoAnalytics Desktop

    Инструменты в наборе инструментов Анализ движения в наборе инструментов AllSource также используют Apache Spark.

  • Вы можете выполнять визуальную аналитику и исследование больших данных в облачном хранилище данных или другом многопользовательском источнике с помощью диаграмм.

    Подробнее о создании диаграмм с источником больших данных

  • Динамически группируйте большие данные и отображайте их на карте, чтобы агрегировать и суммировать данные на лету без предварительной обработки.

    Узнайте больше о биннинге объектов

Моделирование и создание сценариев

Экономьте время на повторяющихся задачах, минимизируйте количество ошибок и эффективно повторяйте анализ, создавая модели или сценарии. Затем превратите модель или скрипт в пользовательский инструмент. Используйте Python для написания сценариев рабочих процессов или создания моделей рабочих процессов с помощью ModelBuilder.

Модель ModelBuilder, которая запускает множество инструментов геообработки

Модель ModelBuilder запускает множество инструментов геообработки, используя выходные данные одного инструмента в качестве входных данных для другого инструмента.

Вы также можете добавлять сторонние библиотеки с помощью Диспетчера пакетов для расширения ArcGIS AllSource.

Общий доступ и сотрудничество

Вы можете публиковать методологию анализа, а также данные, которые вы проанализировали в ArcGIS AllSource, для своих коллег, организации или сообщества в виде пакетов геообработки или веб-инструментов. Благодаря этим опубликованным инструментам анализа каждый может воспользоваться вашим опытом в области пространственного анализа, выполняя анализ самостоятельно.

Более подробно об публикации результатов анализа

[!include[alert-arcgis-pro-help](../includes/alert-arcgis-pro-help.md)]