Наложение с несколькими критериями (Инструменты Spatial Analyst)
Краткая информация
Объединяет несколько растров с использованием выбранного метода наложения с несколькими критериями, при этом веса важности применяются в соответствии с методом.
Более подробно о том, как работает инструмент Наложение с несколькими критериями
Использование
Многокритерийный анализ принятия решений (MCDA) — это структурированный процесс для принятия пространственных решений. Во-первых, все критерии преобразуются в единую шкалу. Затем преобразованные критерии будут взвешены и объединены с помощью заданного метода наложения. В этом рабочем процессе данный инструмент выполняет наложение тем методом, который задан в параметре Метод наложения.
Ниже описаны опции параметра Метод наложения и когда их следует использовать:
Взвешенная сумма — используйте, когда высокие значения критерия могут сбалансировать низкие значения. Это самый распространённый метод, потому что часто нужно получить общий балл, сложив взвешенные критерии. Этот метод используется по умолчанию.
Взвешенное геометрическое среднее — используйте, когда высокие значения в одном критерии не могут компенсировать низкие значения в других критериях. Одно низкое значение уменьшает итоговую пригодность, поскольку это мультипликативный метод, при котором веса применяются как показатели к каждому критерию.
Максимум — используйте тогда, когда одного высокого значения в критерии достаточно, чтобы сделать местоположение подходящим.
Минимум — используйте, когда одно низкое значение в критерии должно исключить местоположение.
Взвешенное наложение — используйте для того, чтобы присваивать каждому растру процент влияния, который в сумме даёт 100. Результаты масштабируются до выбранной вами шкалы.
Упорядоченное взвешенное усреднение — используйте для изучения различных сценариев принятия решений путём корректировки значения параметра Упорядочивание весов. Это позволяет в большей степени учитывать влияние входных критериев, имеющих более высокие или более низкие значения, на конечный результат.
Решение с использованием идеальной точки (TOPSIS) — используйте для ранжирования мест по степени их близости к заданным целевым показателям идеального и наименее желательного вариантов. Для каждого местоположения метод вычисляет расстояние от идеального и от наименее желательного значений, а затем объединяет эти расстояния в значение выходной ячейки.
Перед использованием всех входных растров убедитесь, что они преобразованы в единую шкалу, например, от 1 до 10 или от 0 до 1. Исключение составляет случай, когда для параметра Метод наложения установлена опция Решение с использованием идеальной точки (TOPSIS).
Каждый преобразованный растр может быть целочисленным или с плавающей точкой. Преобразование критериев в единую шкалу необходимо, поскольку значения растра часто различаются по единицам измерения, диапазонам значений, а также по тому, указывают ли более высокие или более низкие значения на большую пригодность. Этот процесс преобразования можно выполнить с помощью инструментов Пересчет по функции или Переклассифицировать.
Когда значение параметра Метод наложения установлено как Взвешенное геометрическое среднее, значения входного растра не могут быть отрицательными. Поскольку вычисление умножает значения и берет корни, наличие отрицательных значений приводит к недопустимым результатам.
Если в каком-либо из критериев входных растров ячейка имеет значение NoData, соответствующей выходной ячейке присваивается значение NoData.
В параметре Входные растры опция Вес определяет относительную важность каждого критерия входного растра. В большинстве методов веса по умолчанию установлены равными 1. Это означает, что все входные данные одинаково важны.
При использовании в параметре Метод наложения опции Взвешенное наложение веса задаются как Процент, процент влияния, и в сумме Процент должен быть равен 100. По умолчанию значение параметра Процент для первого входного растра равно 100, а остальных входных растров — 0.
Для метода Взвешенное наложение значения входных растров умножаются на их веса и суммируются, а затем результат линейно преобразуется в диапазон, заданный значениями параметров Начальное значение шкалы и Конечное значение шкалы.
Метод Упорядоченное взвешенное усреднение объединяет входные значения растра на основе их ранжированного порядка. Для каждой ячейки значения входных растров будут отсортированы от наибольшего к минимальному. Для контроля комбинирования значений каждому рангу присваивается дополнительный набор весов, которые затем последовательно применяются к ранжированным значениям.
В отличие от весовых коэффициентов важности, которые привязаны к конкретным критериям в параметре Входные растры, значение параметра Порядок весов соответствует позициям ранга взвешенных входных растров. Самому высокому значению в ячейке присваивается первый ранговый вес, следующему по величине — второй, и так далее. Корректируя значение параметра Порядок весов, можно получить более оптимистичный результат, сделав акцент на критериях с наибольшим весом, более консервативно или сбалансировано взвесив входные критерии. Значения параметра
Порядок весов могут быть заданы вручную или получены с помощью параметра Orness. Параметр Orness определяет относительное влияние более высокого и низкого рейтинга критериев на результат.
Опция Решение с использованием идеальной точки (TOPSIS) известен как Метод упорядоченного предпочтения по сходству с идеальным решением. Метод вычисляет значения выходных ячеек на основе расстояния до идеального положительного решения и расстояния от идеального отрицательного решения. Ячейки, которые ближе к идеальному положительному решению и дальше от идеального отрицательного решения, получают более высокие выходные значения.
При выборе этого метода для каждого входного растра появляются столбцы Значение идеальной положительной точки и Значение идеальной отрицательной точки. Эти значения представляют собой лучшие и худшие критерии, используемые для вычисления расстояния. По умолчанию Значение идеальной положительной точки — это максимальное значение входного растра, а Значение идеальной отрицательной точки устанавливается на минимальное значение каждого входного растра на основе его исходного значения.
Для этого метода входные критерии не нужно преобразовывать в единую шкалу. Вместо этого метод стандартизирует каждый входной растр внутри. Заданные значения положительных и отрицательных идеальных точек стандартизируются по одной формуле, поэтому они находятся на той же шкале, что и стандартизированные входные значения. Затем инструмент вычисляет расстояние каждой ячейки до положительных и отрицательных идеальных точек, используя эти стандартизированные значения.
В методе Решение с использованием идеальной точки (TOPSIS) параметр Метод расстояний предлагает два варианта: Евклидово расстояние и Манхэттенское расстояние. Евклидово расстояние измеряет расстояние по прямой до идеальной точки. Манхэттенское расстояние измеряет общее расстояние, суммируя абсолютные различия между всеми входными растрами.
См. раздел Параметры среды анализа и Spatial Analyst для получения дополнительной информации о настройках среды геообработки, применяемые к данному инструменту.
Параметры
| Подпись | Объяснение | Тип данных |
|---|---|---|
|
Метод наложения |
Указывает метод наложения, который будет использоваться
|
String |
|
Входные растры |
Список входных растров будет объединен с использованием указанных методов наложения. Столбцы таблицы значений:
|
Value Table |
|
Шкала "от" (Дополнительный) |
Начальное значение выходной оценочной шкалы. Этот параметр доступен только в случае, когда для значения параметра Метод наложения установлена опция Взвешенное наложение. Значение параметра Начальное значение шкалы должно быть меньше значения параметра Конечное значение шкалы. Значение должно быть больше или равно нулю. Значение по умолчанию равно 1. |
Double |
|
Шкала до (Дополнительный) |
Конечное значение выходной оценочной шкалы. Этот параметр доступен только в случае, когда для значения параметра Метод наложения установлена опция Взвешенное наложение. Значение параметра Конечное значение шкалы должно быть меньше значения параметра Начальное значение шкалы. Значение должно быть больше или равно нулю. Значение по умолчанию равно 10. |
Double |
|
Метод упорядочивания весов (Дополнительный) |
Указывает, как будут определяться значения параметра Упорядочивание весов. Веса будут применены после того, как входные растры будут взвешены и ранжированы. Этот параметр доступен только в том случае, если выбрано Упорядоченное взвешенное усреднение в качестве значения опции Метод наложения.
|
String |
|
Упорядочивание весов (Дополнительный) |
Набор весов, которые будут использоваться для объединения значений входного растра в каждой входной ячейке. Этот параметр доступен только в том случае, если для параметра Метод наложения установлено значение Упорядоченное взвешенное усреднение. Значения параметра Упорядочивание весов — это веса, которые будут применяться к взвешенным входным значениям после их ранжирования в каждой ячейке (от наибольшего к наименьшему). Эти веса определяют, насколько сильно значения ячеек с наибольшим, средним или наименьшим рангом влияют на конечные выходные значения. Значения порядка веса должны быть больше или равны 0. Количество порядков весов равно количеству входных растров. По умолчанию вес каждого входного растра равен 1. |
Double |
|
Оператор агрегирования (Orness) (Дополнительный) |
Определяет способ вычисления значений параметра Упорядочивание весов, когда для параметра Метод упорядочивания весов установлено значение Управляемый кванторами (Orness). Значения могут варьироваться от 0 до 1. Значение по умолчанию равно 0.5. Значение, близкое к 1, позволит получить набор порядков весов, в котором приоритет отдается наибольшему взвешенному значению входного растра. Близкое к 0 значение позволит получить набор порядков весов, в котором приоритет отдается наименьшему взвешенному значению входного растра. Значение 0,5 обеспечивает сбалансированное распределение больших и малых значений. В этом случае порядки весов одинаковы для всех входных растров, что делает результат эквивалентным Взвешенной сумме. |
Double |
|
Метод расстояний (Дополнительный) |
Определяет, как будут вычисляться расстояния от каждой ячейки до значений параметров Значение идеальной положительной точки и Значение идеальной отрицательной точки, если для параметра Метод наложения задано значение Решение с использованием идеальной точки (TOPSIS).
|
String |
|
Выходной идеальный положительный растр (Дополнительный) |
Идеальный положительный растр показывает общее расстояние от каждой ячейки до Значение идеальной положительной точки, когда для параметра Метод упорядочивания установлено значение Решение с использованием идеальной точки (TOPSIS). Значения выходных растров представляют собой сумму расстояний по всем входным растрам, рассчитанную с использованием выбранного Метода расстояний для каждого входного растра. Более низкие значения указывают на то, что ячейки ближе к идеальному положительному решению. |
Raster Dataset |
|
Выходной идеальный отрицательный растр (Дополнительный) |
Идеальный отрицательный растр показывает общее расстояние от каждой ячейки до Значение идеальной отрицательной точки, когда для параметра Метод упорядочивания установлено значение Решение с использованием идеальной точки (TOPSIS). Значения выходных растров представляют собой сумму расстояний по всем входным растрам, рассчитанную с использованием выбранного Метода расстояний для каждого входного растра. Более высокие значения указывают на то, что ячейки ближе к идеальному положительному решению. |
Raster Dataset |
Производные выходные данные
| Подпись | Объяснение | Тип данных |
|---|---|---|
|
Выходной растр |
Выходной растр, полученный в результате применения выбранного метода наложения с несколькими критериями. Он будет иметь тип с плавающей точкой. |
Raster Dataset |
Параметры среды
Автоподтверждение, Размер ячейки, Метод проецирования размера ячейки, Сжатие, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, Маска, Выходное ключевое слово конфигурации, Выходная система координат, Коэффициент параллельной обработки, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа
Информация о лицензировании
- Basic: Требуется Spatial Analyst
- Standard: Требуется Spatial Analyst
- Advanced: Требуется Spatial Analyst