إنشاء انحراف متعدد الأبعاد (Map Viewer Classic)

تحسب أداة Generate Multidimensional Anomaly انحراف كل شريحة في البيانات النقطية المتعددة الأبعاد الموجودة لإنشاء بيانات نقطية جديدة متعددة الأبعاد. يُقصد بالانحراف انحراف ملاحظة ما عن قيمتها المتوسطة أو القياسية.

ملاحظة:‏

تتوفر هذه الأداة الآن في Map Viewer، أداة إنشاء الخرائط الحديثة في ArcGIS Online. لمعرفة المزيد، راجع إنشاء انحراف متعدد الأبعاد (Map Viewer).

إذا لم يمكنك رؤية هذه الأداة في Map Viewer Classic، فاتصل بمسؤول المؤسسة. يجب أن يحتوي حسابك على نوع مستخدم Professional أو Professional Plus وامتياز تحليل الصور

مخطط سير العمل

مثال

• بالنظر إلى البيانات الشهرية لدرجة حرارة المحيط، التي تُجمع كل متر واحد على عمق يصل إلى 100 متر، احسب انحرافات درجة الحرارة على أنها انحرافات عن المتوسط السنوي عند كل عمق.
• بالنظر إلى بيانات هطول الأمطار السنوية، التي تُجمع على مدار 50 عامًا، حدد السنوات التي تحتوي على أقل قيم لهطول الأمطار مقارنة بالمتوسط بمرور الوقت.

ملاحظات الاستخدام

تحسب هذه الأداة حالات الانحراف بمرور الوقت لمتغير واحد أو أكثر في بيانات نقطية متعددة الأبعاد. الانحراف هو انحراف ملاحظة ما من قيمتها المتوسطة أو الوسيطة أو القياسية.

للحصول على معلومات حول كيفية نشر طبقات الصور متعددة الأبعاد، راجع نشر طبقات الصور متعددة الأبعاد.

يجب أن تحتوي طبقة الصور المتعددة الأبعاد الخاصة بالإدخال على بُعد زمني. إذا كان لديك بُعد غير زمني بالإضافة إلى البُعد الزمني، فسيتم حساب الانحراف في كل خطوة في البُعد الإضافي.

يمكن حساب الانحرافات باستخدام إما قيم المتوسط أو الوسيط كتعريف للمتوسط. في حال انحراف توزيع البيانات، يمكن أن يتأثر المتوسط بدرجة كبيرة بسبب القيم الشاذة، لذلك يمكن أن تكون طريقة نتيجة z أو القيمة الوسيطة ملائمة بشكل أفضل لهذا النوع من البيانات. فيما يلي أدناه الطرق الرياضية لحساب قيم الانحراف.

• الفارق من المتوسط = x - µ
  • x = قيمة بكسل في شريحة
  • µ = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
• اختلاف النسبة المئوية من المتوسط = |x - µ| / [(x + µ)/2]
  • x = قيمة بكسل في شريحة
  • µ = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
  • |x - µ| = القيمة المطلقة للفارق بين القيمة والمتوسط
• النسبة المئوية للمتوسط = x / µ
  • x = قيمة بكسل في شريحة
  • µ = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
• الاختلاف عن الوسيط = x - ß
  • x = قيمة بكسل في شريحة
  • ß = وسيط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
• اختلاف النسبة المئوية من الوسيط = |x - ß| / [(x + ß)/2]
  • x = قيمة بكسل في شريحة
  • ß = وسيط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
  • |x - ß| = القيمة المطلقة للفارق بين القيمة والوسيط
• النسبة المئوية للوسيط = x / ß
  • x = قيمة بكسل في شريحة
  • ß = وسيط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
• نتيجة Z = (x - µ) / S
  • x = قيمة بكسل في شريحة
  • µ = متوسط قيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد
  • S = الانحراف المعياري لقيمة البكسل تلك خلال فاصل زمني محدد

إذا تم التأشير على استخدام نطاق الخريطة الحالي، فسيتم تحليل متغيرات الطبقة المرئية داخل نطاق الخريطة الحالي. وإذا لم يتم التأشير عليها، فسيتم تحليل متغيرات الطبقة الكاملة، حتى إذا كانت خارج نطاق الخريطة الحالي.

تُدرج معلمات هذه الأداة في الجدول التالي:

المعلمة	التفسير
اختيار طبقة صور متعددة الأبعاد لتجميع الانحراف	طبقة صور الإدخال متعددة الأبعاد المطلوب تحليلها.
اختيار المتغيرات حيث سيتم إنشاء الانحرافات	سيتم حساب المتغير أو المتغيرات الخاصة بالانحرافات. إذا لم يتم تحديد المتغير، فسيتم تحليل كل المتغيرات ذات بُعد زمني.
اختيار طريقة لإنشاء انحراف	يحدد الطريقة المستخدمة لحساب الانحراف. الفارق من المتوسط—سيتم حساب الفرق بين قيمة بكسل ومتوسط قيمة البكسل عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني. هذا هو الوضع الافتراضي. الفارق بالنسبة المئوية من المتوسط—سيتم حساب الفرق بالنسبة المئوية بين قيمة بكسل ومتوسط قيمة البكسل عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني. نسبة المتوسط—سيتم حساب نسبة المتوسط. نتيجة Z—سيتم حساب نتيجة z لكل بكسل. تشير نتيجة z بقيمة 0 إلى أن قيمة البكسل مساوية للمتوسط. تشير نتيجة z بقيمة 1 إلى أن قيمة البكسل هي 1 انحراف معياري من المتوسط. إذا كانت نتيجة z بقيمة 2، فإن قيمة البكسل تكون 2 انحراف معياري من المتوسط وما إلى ذلك. الفارق من الوسيط—سيتم حساب الفرق بين قيمة بكسل والوسيط الرياضي لقيم البكسل هذه عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني. الفارق بالنسبة المئوية من الوسيط—سيتم حساب الفرق بالنسبة المئوية بين قيمة بكسل والوسيط الرياضي لقيم البكسل هذه عبر الشرائح المحددة حسب الفاصل الزمني. نسبة الوسيط—سيتم حساب نسبة الوسيط الرياضي المئوية.
اختيار الفاصل الزمني لحساب المتوسط	يحدد الفاصل الزمني المؤقت المستخدم لحساب المتوسط. الكل — سيتم حساب المتوسط خلال كل الشرائح لكل بكسل. سنويًا — سيتم حساب المتوسط السنوي لكل بكسل. التكرار شهريًا — سيتم حساب المتوسط الشهري لكل بكسل. التكرار أسبوعيًا — سيتم حساب المتوسط الأسبوعي لكل بكسل. التكرار يوميًا — سيتم حساب المتوسط اليومي لكل بكسل. كل ساعة— سيتم حساب متوسط كل ساعة لكل بكسل. البيانات النقطية الخارجية — ستتم الإشارة إلى مجموعة بيانات نقطية حالية تحتوي على قيمة المتوسط أو الوسيط لكل بكسل.
اختر طبقة الصور للمتوسط كإسناد	تحدد مجموعة البيانات النقطية المرجعية التي تحتوي على متوسط محسوب مسبقًا لكل بكسل. سيتم حساب الانحرافات مقارنة بهذا المتوسط.
تجاهُل القيم المفقودة في الحساب	يحدد ما إذا كان يتم تجاهل القيم المفقودة في التحليل. محدد—يتضمن التحليل كل وحدات البكسل الصالحة في البُعد المحدد ويتجاهل وحدات بكسل NoData. هذا هو الوضع الافتراضي. غير محدد—سينتج عن التحليل NoData إذا كانت هناك أي قيم NoData للبكسل على طول البُعد المحدد.
اسم طبقة النتيجة	اسم الطبقة التي سيتم إنشاؤها في محتواي وإضافتها إلى الخريطة. يستند الاسم الافتراضي إلى اسم الأداة واسم الطبقة المدخلة. إذا وُجدت الطبقة بالفعل، سيطلب منك كتابة اسم آخر. يمكنك تحديد اسم مجلد في محتواي حيث سيتم حفظ النتيجة باستخدام المربع المنسدل حفظ النتيجة في إذا كانت لديك امتيازات لإنشاء طبقات صور متجانبة وديناميكية، فيمكنك أيضًا تحديد نوع الطبقة المراد استخدامها للمخرجات باستخدام المربع المنسدل حفظ النتيجة باسم.

تلميح:

انقر فوق إظهار الاعتمادات قبل تشغيل التحليل للتحقق من عدد الاعتمادات التي سيتم استخدامها.

بيئات

إعدادات بيئة التحليل هي معلمات إضافية تؤثر على نتائج الأدوات. يمكنك الوصول إلى إعدادات بيئة التحليل الخاصة بالأداة عن طريق النقر فوق زر الإعدادات الموجود أعلى جزء الأداة.

تنفذ هذه الأداة بيئات التحليل:

• النظام الإحداثي الناتج—يحدد النظام الإحداثي للطبقة الناتجة.
• المدى—يحدد المساحة المستخدمة للتحليل.
• انطباق البيانات النقطية—يضبط مدى الإخراج، بحيث تتطابق مع محاذاة الخلية لطبقة التقاط البيانات النقطية المحددة.
• حجم الخلية—حجم الخلية المستخدم في الطبقة الناتجة.
• طريقة إعادة التشكيل—الطريقة المستخدمة لاستيفاء قيم البكسل.

أدوات ودوال بيانات نقطية مماثلة

استخدم Generate Multidimensional Anomaly لحساب قيم الانحراف للمتغيرات بمرور الوقت. قد تكون الأدوات الأخرى مفيدة في حل المشاكل المشابهة.

أدوات تحليل Map Viewer Classic ودوال البيانات النقطية

ستحدد أداة Find Outliers ما إذا كانت توجد قيمًا متطرفة في النمط المكاني للمعالم في خدمة المعالم.

أدوات تحليل ArcGIS Pro ودوال البيانات النقطية

أداة المعالجة الجغرافية Generate Multidimensional Anomaly متاحة الآن في مربعي أدوات Image Analyst وSpatial Analyst.

موارد مطوري ArcGIS Enterprise

إذا كنت تعمل في ArcGIS REST API، فاستخدم مهمة Generate Multidimensional Anomaly.

إذا كنت تعمل في ArcGIS API for Python، فاستخدم موقع الويب generate_multidimensional_anomaly من وحدة arcgis.raster.analytics.