Создать растр тренда

Лицензия:

Доступно с Image Server

Инструмент Создать растр тренда оценивает тренд для каждого пиксела вдоль измерения для одной или нескольких переменных в многомерном слое изображений.

Выходными данными является размещенный слой изображений.

Примеры

Вот примеры применения этого инструмента:

• Определите, присутствует ли сезонный тренд в суточных данных об осадках, собранных за 10 лет, с помощью гармонической линии тренда и изучите статистику R-квадрата соответствия действительности.

• Рассчитайте линейную линию тренда для каждого пиксела ежемесячных данных о температуре океана за более чем 40 лет, чтобы увидеть, где и как температура менялась с течением времени.

Примечания по использованию

Инструмент Создать растр тренда содержит конфигурации входного слоя, настроек тренда и итогового слоя.

Входной слой

Группа Входной слой включает в себя следующие параметры:

• Многомерный или многоканальный слой изображений - этот слой изображений будет анализироваться. Если в инструменте для выборки недоступны слои изображений, добавьте на карту многомерный слой изображений.

• Измерение - это статистика, которая будет извлекаться. Этот параметр не требуется, если входной растр не является многомерным.

• Переменные - переменные, которые будут агрегированы вдоль выбранного измерения. Если не указано конкретных переменных, будут агрегированы все переменные в пределах заданного измерения.

Настройки тренда

Группа Настройки тренда включает в себя следующие параметры:

• Тип тренда определяет тип анализа, который будет выполнен для значений пикселов вдоль измерения.

  

  Существует три варианта линии тренда для построения тренда значений переменных в измерении: линейный, гармонический и полиномиальный. Три варианта выстраивания тренда описаны ниже. В дополнение к вариантам линий есть еще два варианта, позволяющих определить, есть ли в значениях пикселов многомерного слоя изображений статистически значимый тренд: Манна-Кендалла и Сезонный Манна-Кендалла.

  • Линейная – линейная линия тренда является наиболее подходящей прямой линией, которая используется для оценки простых линейных отношений. Линейный тренд выделяет скорость изменения, которая увеличивается или уменьшается с постоянной скоростью. Формула для линейной линии тренда выглядит следующим образом:

    

    • y = значение переменной пиксела

    • х = значение измерения

    • β₀ = y-перехват

    • β₁ = линейный уклон или скорость изменения

      β₁ > 0 указывает на растущий тренд

      β₁ < 0 указывает на убывающий тренд

  • Гармоническая – гармоническая линия тренда – это периодически повторяющаяся криволинейная линия, которая лучше всего используется для описания данных, следующих циклической схеме, например сезонных изменений температуры. Формула для гармонической линии тренда выглядит следующим образом:

    

    • y = значение переменной пиксела

    • t = дата по Юлианскому календарю

    • β₀ = y-перехват

    • ß₁ = скорость изменения

    • α, γ = коэффициенты межгодовых или внутригодовых изменений

    • ω = i

    • f = гармоническая частота

  • Полиномиальная – полиномиальная линия тренда – это кривая, которая используется для данных с флуктуациями. В этом случае значение полиномиального порядка используется для указания максимального числа возникающих флуктуаций. Формула для полиномиальной линии тренда выглядит следующим образом:

    

    • y = значение переменной пиксела

    • х = значение измерения

    • ß₀, ß₁, ß₂, ß₃, ..., ß_n = константные коэффициенты

  • Манн-Кендалл – значения пикселов будут оцениваться с помощью критерия тренда Манна-Кендалла.

    Тесты Манна-Кендалла и Сезонный Манна-Кендалла используются для определения наличия монотонного тренда в данных. Они непараметрические, то есть не предполагают определенного распределения данных. Критерий Манна-Кендалла не учитывает серийную корреляцию или сезонные эффекты. Если данные являются сезонными, лучше использовать тест Сезонный Манна-Кендалла.

  • Сезонный Манна-Кендалла - значения пикселов будут оцениваться с помощью критерия тренда Сезонный Манна-Кендалла.

• Длина цикла гармонического тренда используется для указания количества и длины циклов, которые вы ожидаете увидеть в данных в течение дня или года. Например, если вы ожидаете, что данные будут проходить через два цикла изменения в течение одного года, то продолжительность цикла составит 182,5 дня или 0,5 года. Если у вас есть данные о температуре, собранные через каждые три часа, и есть один цикл изменения в день, то продолжительность цикла будет составлять 1 день.

• Единица цикла - единица времени, которая будет использоваться для длины гармонического цикла.

• Частота или полиномиальный порядок гармонического тренда используется для описания гармонической модели, чтобы соответствовать данным. Если частота установлена на 1, то для подгонки модели будет использоваться комбинация линейной и гармонической кривой первого порядка. Если частота равна 2, то для подгонки данных будет использоваться комбинация линейных гармонических кривых первого порядка и гармонических кривых второго порядка. Если частота равна 3, то для моделирования данных будет использоваться дополнительная гармоническая кривая третьего порядка и т. д.

• Сезонный период — единица измерения времени, использующаяся для продолжительности сезонного периода при расчете критерия Сезонный Манна-Кендалла.

• Статистика модели определяет статистику, которая будет рассчитываться в выходных данных. Можно выбрать следующие опции:

  • RMSE — указывает, следует ли вычислить среднеквадратичную ошибку (RMSE) линии тренда. Если опция отмечена, RMSE вычисляется и включается в качестве одного из каналов выходного растра тренда.

  • R-квадрат — определяет, следует ли вычислять статистику пригодности R-квадрата для линии тренда. Если опция отмечена, R-квадрат вычисляется и включается в качестве одного из каналов выходного растра тренда.

  • P-значение коэффициента уклона — указывает, следует ли вычислять статистику p-значения для коэффициента уклона линии тренда. Если опция отмечена, p-значение вычисляется и включается в качестве одного из каналов выходного растра тренда.

• Игнорировать значения NoData — определяет, будут ли пропущенные значения игнорироваться в анализе или считаться его частью.

Слой результата

Группа Слой результата включает в себя следующие параметры:

• Выходное имя определяет имя слоя, который создается и отображается. Имя должно быть уникальным. Если слой с таким же именем уже существует в вашей организации, инструмент завершится ошибкой, и вам будет предложено указать другое имя.

• Сохранить в папке — указывает имя папки в Мои ресурсы, в которой будет сохранен результат.

Параметры среды

Настройки среды анализа — это дополнительные параметры, которые влияют на результаты работы инструмента. Вы можете получить доступ к настройкам среды анализа инструмента из группы параметров Настройки среды.

Этот инструмент поддерживает следующие параметры среды анализа:

• Выходная система координат

• Географические преобразования

• Экстент обработки

  Примечание:

  Экстент обработки по умолчанию для инструментов анализа растров и растровых функций — Экстент отображения. Эта настройка по умолчанию отличается от настройки по умолчанию для других видов анализа.

• Растр привязки

• Размер ячейки

• Метод пересчета

• Коэффициент параллельной обработки

Выходные данные

Этот инструмент содержит следующие выходные данные:

• Один слой изображений, который содержит значения, оценивающие тренд для всех пикселов, если был выбран вариант линии тренда.

  Для анализа линейного тренда выходные данные содержат слой трехканальных изображений:

  • Канал 1 = Уклон

  • Канал 2 = Пересечение

  • Канал 3 = RMSE или ошибка вокруг линии наилучшего соответствия

  Для анализа гармонического тренда количество каналов на выходе зависит от порядка гармонической частоты. Если установлена частота 1, в результате создается слой пятиканальных изображений, где:

  • Канал 1 = Уклон

  • Канал 2 = Пересечение

  • Канал 3 = Harmonic_sin1

  • Канал 4 = Harmonic_cos1

  • Канал 5 = RMSE

  Если установлена частота 2, в результате создается слой семиканальных изображений, где:

  • Канал 1 = Уклон

  • Канал 2 = Пересечение

  • Канал 3 = Harmonic_sin1

  • Канал 4 = Harmonic_cos1

  • Канал 5 = Harmonic_sin2

  • Канал 6 = Harmonic_cos2

  • Канал 7 = RMSE

  Для анализа полиномиального тренда количество каналов на выходе зависит от степени полинома. Полиномиальное выстраивание второго порядка создает слой четырехканальных изображений, где:

  • Канал 1 = Polynomial_2

  • Канал 2 = Polynomial_1

  • Канал 3 = Polynomial_0

  • Канал 4 = RMSE

  Полиномиальное выстраивание третьего порядка создает слой пятиканальных изображений, где:

  • Канал 1 = Polynomial_3

  • Канал 2 = Polynomial_2

  • Канал 3 = Polynomial_1

  • Канал 4 = Polynomial_0

  • Канал 5 = RMSE

• Если инструмент используется для выполнения теста Манна-Кендалла или Сезонного Манна-Кендалла, выходными данными является пятиканальный растр:

  • Канал 1 = склон Сена

  • Канал 2 = p-значение

  • Канал 3 = оценка Манна-Кендалла (S)

  • Канал 4 = S-дисперсия

  • Канал 5 = Z-оценка

Требования к использованию

Для этого инструмента требуются следующий тип пользователя и конфигурации:

• Тип пользователя Creator, Professional или Professional Plus

• Роль Издатель или Администратор или эквивалентная пользовательская роль

• ArcGIS Image Server, настроенный для растрового анализа

Ресурсы

Для дополнительной информации см. следующие ссылки:

• Создать растр тренда в ArcGIS REST API

• generate_trend_raster в ArcGIS API для Python

• Создать растр тренда в ArcGIS Pro