تنشئ أداة "تجميع البيانات النقطية المتعددة الأبعاد" طبقة صور متعددة الأبعاد من خلال دمج متغيرات متعددة الأبعاد الحالية على طول بُعد معين.
المخرجات عبارة عن طبقة صور مستضافة.
أمثلة
تتضمن أمثلة السيناريوهات لاستخدام هذه الأداة ما يلي:
- تحتوي العديد من طبقات الصور متعددة الأبعاد على بيانات تغطي أبعادًا متعددة، ولكن سيتعين تنظيم البيانات في بُعد مختلف بالنسبة لبعض التحليلات. على سبيل المثال، إذا كان لديك 30 عامًا من البيانات الشهرية لدرجة حرارة سطح البحر، فيمكنك استخدام أداة تجميع البيانات النقطية متعددة الأبعاد لتنظيم البيانات في شرائح زمنية ربع سنوية.
- لديك بيانات هطول الأمطار لمدة عام والتي يتم تنظيمها في شرائح كل ساعة. لمقارنة البيانات ببيانات هطول الأمطار الموجودة، استخدم أداة تجميع البيانات النقطية متعددة الأبعاد لتجميع البيانات في شرائح يومية.
ملاحظات الاستخدام
تتضمن أداة تجميع البيانات النقطية متعددة الأبعاد عمليات التكوين لطبقة الإدخال وإعدادات التجميع والطبقة الناتجة.
الطبقات المدخلة
تتضمن مجموعة طبقات الإدخال المعلمات التالية:
- طبقة الصور متعددة الأبعاد هي طبقة الصور التي سيتم تجميعها في طبقة صور جديدة متعددة الأبعاد. إذا لم تكن هناك طبقات صور متاحة للتحديد في الأداة، يجب إضافة طبقة صور متعددة الأبعاد إلى الخريطة.
- يشير البعد إلى البعد الموجود في طبقة الصور المحددة والذي سيتم استخدامه للتجميع في طبقة صور جديدة متعددة الأبعاد. إذا لم يكن البعد متاحًا من القائمة المنسدلة، فقد لا تحتوي طبقة الصور التي تم تحديدها على البُعد.
- تحدد المتغيرات المتغير الذي سيتم تجميعه على طول البعد المحدد. إذا لم يتم تحديد المتغير، فسيتم تجميع كل المتغيرات ذات البُعد المحدد.
إعدادات التجميع
تتضمن مجموعة إعدادات التجميع المعلمات التالية:
- تحدد طريقة التجميع الطريقة الرياضية التي سيتم استخدامها لإنشاء طبقة الصور متعددة الأبعاد الجديدة عند تجميع الشرائح. تكون الخيارات على النحو التالي:
- المتوسط—سيتم احتساب متوسط قيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني. هذا هو الوضع الافتراضي.
- الحد الأقصى—سيتم احتساب أقصى قيمة للبكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني.
- الأكثرية—سيتم احتساب قيمة البكسل التي تحدث بشكل متكرر عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني.
- الحد الأدنى—سيتم احتساب أدنى قيمة للبكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني.
- الأقلية—سيتم حساب قيمة البكسل التي حدثت في أقل عدد من المرات عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني.
- الوسيط— سيتم حساب قيمة وسيط البكسل عبر كل الشرائح في الفاصل الزمني.
- القيمة المئوية—سوف تُحتسب القيمة المئوية لقيم البكسل عبر كل الشرائح في الفاصل الزمني. تُحسب القيمة المئوية 90 افتراضيًا. يمكنك تحديد قيم أخرى (من 0 إلى 100) باستخدام معلمة قيمة القيمة المئوية.
- النطاق—سيتم حساب نطاق قيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني.
- الانحراف المعياري—سيتم حساب الانحراف المعياري لقيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني.
- المجموع—سيتم حساب مجموع قيم البكسل عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني.
- التنوع—سيتم حساب عدد قيم البكسل الفريدة عبر جميع الشرائح في الفاصل الزمني.
- مخصص—سيتم حساب قيمة البكسل بناءً على قالب دالة بيانات نقطية مخصص.
- يحدد تعريف التجميع الفاصل الزمني للبعد الذي سيتم تجميع البيانات من أجله. تكون الخيارات على النحو التالي:
- الكل—سيتم تجميع قيم البيانات عبر جميع الشرائح. هذا هو الوضع الافتراضي.
- الكلمة الرئيسية للفاصل الزمني—سيتم تجميع بيانات المتغير باستخدام فاصل زمني معروف.
- قيمة الفاصل الزمني—سيتم تجميع بيانات المتغير باستخدام وحدة وفاصل زمني محددين من قِبل المستخدم.
- نطاق الفاصل الزمني—سيتم تجميع بيانات المتغير بين أزواج القيم أو التواريخ المحددة.
- الكلمة الأساسية للفاصل الزمني يُحدد الفاصل الزمني للكلمة الأساسية التي ستُستخدم عند التجميع على امتداد البُعد. تتوفر هذه المعلمة عند تعيين معلمة تعريف التجميع على الكلمة الأساسية للفاصل الزمني. تكون الخيارات على النحو التالي:
- بالساعة—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية بالساعة وستتضمن النتيجة كل ساعة في التسلسل الزمني.
- يوميًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية يومية وستتضمن النتيجة كل يوم في التسلسل الزمني.
- أسبوعيًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية أسبوعية وستتضمن النتيجة كل أسبوع في التسلسل الزمني.
- شهريًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية شهرية وستتضمن النتيجة كل شهر في التسلسل الزمني.
- ربع سنوي—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية ربع سنوية وستتضمن النتيجة كل ربع سنوي في التسلسل الزمني.
- سنويًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية سنوية وستتضمن النتيجة كل سنة في التسلسل الزمني.
- التكرار يوميًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية يومية وستتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل يوم بالتقويم اليولياني. سيتضمن الإخراج، على الأكثر، 366 شريحة زمنية يومية.
- التكرار أسبوعيًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية أسبوعية وستتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل أسبوع. سيتضمن الإخراج، على الأكثر، 53 شريحة زمنية أسبوعية.
- التكرار شهريًا—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية شهرية وستتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل شهر. سيتضمن الإخراج، على الأكثر، 12 شريحة زمنية شهرية.
- التكرار الربع سنوي—سيتم تجميع قيم البيانات في خطوات زمنية ربع سنوية وستتضمن النتيجة قيمة مجمعة واحدة لكل ربع سنة. سيتضمن الإخراج، على الأكثر، 4 شريحة زمنية ربع سنوية.
- ديكادلي— سيتم تجميع قيم البيانات على 3 فترات كل 10 أيام. يمكن أن تتضمن الفترة الأخيرة أكثر من 10 أيام أو أقل. سيتضمن الإخراج 3 شرائح لكل شهر.
- بنتادلي—سيتم تجميع قيم البيانات على 6 فترات كل 5 أيام. يمكن أن تتضمن الفترة الأخيرة أكثر من 5 أيام أو أقل. سيتضمن الناتج 6 شرائح لكل شهر.
- قيمة الفاصل الزمني هي حجم الفاصل الزمني الذي سيتم استخدامه للتجميع. تتوفر هذه المعلمة عند تعيين معلمة تعريف التجميع على قيمة الفاصل الزمني.
- تحدد وحدة الفاصل الزمني الوحدة المستخدمة لقيمة الفاصل الزمني. تتوفر هذه المعلمة عندما تكون قيمة معلمة البعد عبارة عن حقل زمني ويتم تعيين معلمة تعريف التجميع على قيمة الفاصل الزمني.
- القيمة الدنيا هي أدنى قيمة في نطاق الفاصل الزمني. تتوفر هذه المعلمة عند تعيين معلمة تعريف التجميع على نطاق الفاصل الزمني.
- القيمة القصوى هي أعلى قيمة في نطاق الفاصل الزمني. تتوفر هذه المعلمة عند تعيين معلمة تعريف التجميع على نطاق الفاصل الزمني.
- يحدد تجاهل NoData ما إذا كان سيتم تجاهل القيم المفقودة في التحليل أو اعتبارها جزءًا من التحليل.
طبقة النتيجة
تتضمن مجموعة طبقة النتيجة المعلمات التالية:
- يحدد اسم المخرجات اسم الطبقة التي يتم إنشاؤها وإضافتها إلى الخريطة. يجب أن يكون الاسم فريدًا. إذا كانت هناك طبقة بنفس الاسم موجودة بالفعل في مؤسستك ، فستفشل الأداة وستتم مطالبتك باستخدام اسم مختلف.
- يحدد نوع طبقة الإخراج نوع المخرجات النقطية التي سيتم إنشاؤها. يمكن أن تكون المخرجات عبارة عن طبقة صور متجانبة أو طبقة صور ديناميكية.
- تُحدد أداة حفظ في مجلد اسم المجلد في المحتوى الخاص بي الذي يتم حفظ النتيجة فيه.
بيئات
إعدادات بيئة التحليل هي معلمات إضافية تؤثر على نتائج الأدوات. يمكنك الوصول إلى إعدادات بيئة التحليل الخاصة بالأداة من مجموعة معلمات إعدادات البيئة.
تنفذ هذه الأداة بيئات التحليل التالية:
- النظام الإحداثي الناتج
- معالجة المدى
ملاحظة:
نطاق المعالجة الافتراضي في Map Viewer هو النطاق الكامل. يختلف هذا الإعداد الافتراضي عن Map Viewer Classic والذي يتم فيه تمكين استخدام نطاق الخريطة الحالي افتراضيًا.
- التقاط البيانات النقطية
- حجم الخلية
- طريقة إعادة أخذ العينات
الاعتمادات
تستهلك هذه الأداة الاعتمادات.
استخدم تقدير الاعتمادات لحساب عدد الاعتمادات المطلوبة لتشغيل الأداة. للحصول على مزيد من المعلومات، راجع التعرف على الاعتمادات الخاصة بالتحليل المكاني.
المخرجات
الإخراج عبارة عن طبقة صور متعددة الأبعاد يتم تجميعها وفقًا لإعدادات الأداة بالأبعاد الجديدة المحددة.
متطلبات الاستخدام
تتطلب هذه الأداة نوع المستخدم والتكوينات التالية:
- نوع المستخدم Professional أو Professional Plus
- دور الناشر أو الميسر أو المسؤول، أو دور مخصص مكافئ لديه امتياز تحليل الصور
موارد
استخدم الموارد التالية لمعرفة المزيد:
- تجميع البيانات النقطية متعددة الأبعاد في ArcGIS REST API
- aggregate_multidimensional_raster في ArcGIS API for Python
- تجميع البيانات النقطية متعددة الأبعاد في ArcGIS Pro