تقدّر أداة Generate Trend Raster اتجاه كل بكسل على طول بُعد لمتغير واحد أو أكثر في بيانات نقطية متعددة الأبعاد.
ملاحظة:
تتوفر هذه الأداة الآن في Map Viewer، أداة إنشاء الخرائط الحديثة في ArcGIS Online. لمعرفة المزيد، راجع إنشاء بيانات نقطية للاتجاه (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 40 عامًا من البيانات الشهرية عن درجة حرارة المحيط، احسب خط الاتجاه الخطي المناسب لكل بكسل لمعرفة مكان تغير درجة الحرارة وكيفيته بمرور الوقت.
- بالنظر إلى البيانات اليومية عن هطول الأمطار التي تم جمعها على مدار 10 سنوات، استخدم خيار خط الاتجاه التوافقي وافحص إحصاء الكفاءة المطابقة لمعامل تحديد R مربع لمعرفة ما إذا كان الاتجاه الموسمي موجودًا في البيانات.
ملاحظات الاستخدام
يمكن استخدام هذه الأداة لملاءمة البيانات على طول خط اتجاه خطي أو متناسق أو خط اتجاه متعدد الحدود أو يمكن استخدامها لإجراء اكتشاف الاتجاه باستخدام اختبار "مان كيندال" (Mann-Kendall) أو "كيندال الموسمي" (Seasonal-Kendall).
تُستخدم بيانات الاتجاه النقطية الناتجة والناشئة بواسطة هذه الأداة كإدخال لأداة التنبؤ باستخدام بيانات الاتجاه النقطية.
يُستخدم اختبارا "مان كيندال" (Mann-Kendall) أو "كيندال الموسمي" (Seasonal-Kendall) لتحديد ما إذا كان هناك اتجاه رتيب في البيانات. وهي لا معلمية، بمعنى أنها لا تفترض توزيعًا محددًا للبيانات. لا يراعي اختبار "مان كيندل" (Mann-Kendall) الارتباط المتسلسل أو التأثيرات الموسمية. إذا كانت البيانات موسمية، يكون اختبار Seasonal-Kendall أكثر ملاءمة.
هناك ثلاثة خيارات لخط الاتجاه لملاءمة اتجاه ما مع القيم المتغيرة على طول البُعد: الخطي والتوافقي ومتعدد الحدود.
- خطي—خط الاتجاه الخطي هو الخط المستقيم الأنسب المستخدم لتقدير العلاقات الخطية البسيطة. يسلط الاتجاه الخطي الضوء على معدل التغيير الذي يزداد أو ينخفض بمعدل ثابت. فيما يلي صيغة خط الاتجاه الخطي:
- حيث:
- y = القيمة المتغيرة للبكسل
- x = قيمة البُعد
- ß0 = تقاطع y
- ß1 = الميل الخطي أو معدل التغيير
- ß1 > 0 يشير إلى اتجاه متزايد
- ß1 > 0 يشير إلى اتجاه متناقص
- متناسق—خط الاتجاه التوافقي هو خط منحنٍ متكرر بشكل دوري يُستخدم بأفضل شكل لوصف البيانات التي تتبع نمطًا دوريًا مثل التغيرات في درجات الحرارة الموسمية. فيما يلي صيغة خط الاتجاه التوافقي:
- حيث:
- y = القيمة المتغيرة للبكسل
- t = التاريخ بالتقويم اليولياني
- ß0 = تقاطع y
- ß1 = معدل التغيير
- α, γ = معاملات التغييرات بين السنوات أو عبرها
- ω = 1 / i
- f = التردد التوافقي
- متعدد الحدود—خط الاتجاه متعدد الحدود هو خط منحنٍ مفيد للبيانات التي تتقلب. وفي هذه الحالة، تُستخدم قيمة ترتيب متعدد الحدود للإشارة إلى الحد الأقصى لعدد التقلبات التي تحدث. فيما يلي صيغة خط الاتجاه متعدد الحدود:
- حيث:
- y = القيمة المتغيرة للبكسل
- x = قيمة البُعد
- ß0, ß1, ß2, ß3, ..., ßn = معاملات ثابتة
إذا قمت بإجراء ملاءمة اتجاه خطي أو توافقي أو متعدد الحدود، فسيكون الناتج عبارة عن طبقة صور متعددة الأبعاد تكون فيها كل شريحة عبارة عن بيانات نقطية متعددة النطاقات تحتوي على معلومات حول خط الاتجاه. إذا كنت تقوم بتحليل الاتجاه لمتغير واحد لمجموعة بيانات تحتوي على بُعد واحد (على سبيل المثال، الوقت)، فسيكون هناك شريحة واحدة في مجموعة البيانات الناتجة. إذا كنت تقوم بتحليل متغير واحد لمجموعة بيانات تحتوي على أبعاد متعددة (على سبيل المثال، الوقت والعمق)، فستحتوي كل شريحة على معلومات الاتجاه لكل قيمة بُعد على طول البُعد غير المضمن في التحليل.
بالنسبة إلى تحليل الاتجاه الخطي، يحتوي الناتج على بيانات نقطية ثلاثية النطاق حيث:
- النطاق 1 = الميل
- النطاق 2 = التقاطع
- النطاق 3 = خطأ مربع المتوسط الجذري (RMSE) أو الخطأ حول الخط الأكثر ملاءمة
بالنسبة إلى تحليل الاتجاه التوافقي، يعتمد عدد النطاقات في الناتج على التردد التوافقي. عند تعيين التردد على 1، يكون الناتج عبارة عن بيانات نقطية خماسية النطاق حيث:
- النطاق 1 = الميل
- النطاق 2 = التقاطع
- النطاق 3 = Harmonic_sin1
- النطاق 4 = Harmonic_cos1
- النطاق 5 = RMSE
عند تعيين التردد على 2، يكون الناتج عبارة عن بيانات نقطية ذات سبعة نطاقات حيث:
- النطاق 1 = الميل
- النطاق 2 = التقاطع
- النطاق 3 = Harmonic_sin1
- النطاق 4 = Harmonic_cos1
- النطاق 5 = Harmonic_sin2
- النطاق 6 = Harmonic_cos2
- النطاق 7 = خطأ مربع المتوسط الجذري (RMSE)
بالنسبة إلى تحليل الاتجاه متعدد الحدود، يعتمد عدد النطاقات في الناتج على الترتيب متعدد الحدود. تنتج التركيبات متعددة الحدود من المرتبة الثانية بيانات نقطية رباعية النطاق حيث:
- النطاق 1 = Polynomial_2
- النطاق 2 = Polynomial_1
- النطاق 3 = Polynomial_0
- النطاق 4 = خطأ مربع المتوسط الجذري (RMSE)
تنتج التركيبات متعددة الحدود من المرتبة الثالثة بيانات نقطية خماسية النطاق حيث يحدث ما يلي:
- النطاق 1 = Polynomial_3
- النطاق 2 = Polynomial_2
- النطاق 3 = Polynomial_1
- النطاق 4 = Polynomial_0
- النطاق 5 = RMSE
إذا تم استخدام الأداة لإجراء اختبار Mann-Kendall أو اختبار Seasonal-Kendall، يكون الناتج عبارة عن خطوط نقطية بخمس نطاقات كما يلي:
- النطاق 1 = انحدار Sen
- النطاق 2 = قيمة-p
- النطاق 3 = نقاط مان-كيندال (S)
- النطاق 4 = تنوع S
- النطاق 5 = نتيجة z
يمكن استخدام مخرجات اختبار Mann-Kendall أو Seasonal-Kendall لتحديد وحدات البكسل في سلسلتك الزمنية متعددة الأبعاد التي لها اتجاه مهم إحصائيًا. يمكنك استخدام هذه المعلومات بالاقتران مع تحليل الاتجاه الخطي أو التوافقي أو متعدد الحدود لاستخراج الاتجاهات المهمة في سلسلة الوقت الخاصة بك. يمكنك إنشاء قناع بما في ذلك وحدات بكسل مع قيم p مهمة، وتطبيق القناع على البيانات النقطية متعددة الأبعاد، واستخدام هذه البيانات النقطية متعدد الأبعاد المخفية كمدخل إلى الأداة لتنفيذ تحليل الاتجاه الخطي أو التوافقي أو متعدد الحدود.
يمكن إنشاء إحصاءات ملاءمة النموذج كمخرجات اختيارية للبيانات النقطية للاتجاه الخطية والتوافقية ومتعددة الحدود. يمكن حساب جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) و معامل تحديد R مربع وقيمة P لمعامل الميل للاتجاه وعرضها في البيانات النقطية الناتجة باستخدام عارض RGB وتحديد الإحصائيات كقنوات حمراء وخضراء وزرقاء.
للحصول على معلومات حول كيفية نشر طبقات الصور متعددة الأبعاد، راجع نشر طبقات الصور متعددة الأبعاد.
إذا تم التأشير على استخدام نطاق الخريطة الحالي، فسيتم فقط تحليل وحدات البكسل المرئية داخل نطاق الخريطة الحالي. إذا لم يتم التأشير، فسيتم تحليل طبقة الصور المدخلة بالكامل.
تُدرج معلمات هذه الأداة في الجدول التالي:
| المعلمة | التفسير |
|---|---|
| اختيار طبقة صور متعددة الأبعاد لتحليل الاتجاه | طبقة صور الإدخال متعددة الأبعاد المطلوب تحليلها. |
| اختيار البُعد الذي سيتم تحليل الاتجاه المتغير على طوله | البُعد الذي سيتم حساب اتجاه للمتغير أو المتغيرات المحددة على طوله. |
| اختيار المتغير (المتغيرات) لتحليل الاتجاه | المتغير أو المتغيرات التي سيتم حساب الاتجاهات لها. إذا لم يتم تحديد متغير، فسيتم تحليل المتغير الأول في طبقة الصور متعددة الأبعاد. |
| اختيار نوع الخط لملاءمة القيم المتغيرة على طول أحد الأبعاد | يحدد نوع الخط الذي سيُستخدم ليلائم قيم البكسل على طول أحد الأبعاد.
|
| يحدد الوحدة الزمنية لطول الفترة الموسمية | يحدد الوحدة الزمنية التي سيتم استخدامها لطول الفترة الموسمية عند إجراء اختبار Seasonal-Kendall.
|
| حدد طول الدورة التوافقية | طول التباين الدوري الذي سيتم نمذجته. على سبيل المثال، غالبًا ما يمر اخضرار الأوراق بدورة تغير قوية واحدة في عام واحد، ولذلك تكون مدة الدورة عامًا واحدًا. تحتوي بيانات درجة الحرارة لكل ساعة على دورة تغير قوية خلال يوم واحد، ولذلك تبلغ مدة الدورة يومًا واحدًا. إذا كنت تتوقع أن تمر بياناتك بدورتين من التغيير في عام واحد، فإن طول الدورة هو 0.5 سنة أو 182.5 يومًا. يبلغ الطول الافتراضي سنة واحدة للبيانات التي تختلف في دورة سنوية. يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين نوع خط الاتجاه على توافقي ويكون البعد هو الوقت. |
| اختيار الوحدة الزمنية لطول الدورة التوافقية | يحدد الوحدة الزمنية التي سيتم استخدامها لطول الدورة التوافقية.
يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين نوع خط الاتجاه على توافقي ويكون البعد هو الوقت. |
| حدد رقم التردد لملاءمة الاتجاه التوافقي | التكرار الذي سيتم استخدامه في ملاءمة الاتجاه التوافقي. تحدد هذه المعلمة تردد الدورات في السنة. إذا تم تعيين التردد على 1، فسوف تُستخدم توليفة من منحنى توافقي الخطي ومن الدرجة الأولى لملاءمة النموذج. إذا تم تعيين التردد على 2، فسوف تُستخدم مزيج من منحنى توافقي خطي من الدرجة الأولى ومنحنى توافقي من الدرجة الثانية لملاءمة البيانات. القيمة الافتراضية هي 1. يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين نوع خط الاتجاه على توافقي ويكون البعد هو الوقت. |
| حدد رقم ترتيب متعدد الحدود لملاءمة الاتجاه | رقم الترتيب متعدد الحدود الذي سيتم استخدامه في ملاءمة الاتجاه متعدد الحدود. القيمة الافتراضية هي 2، أو متعددة الحدود من المرتبة الثانية. يلزم وجود هذه المعلمة عند تعيين نوع خط الاتجاه على متعدد الحدودويكون البعد هو الوقت. |
| اختيار إحصائيات النموذج المراد تضمينها في بيانات الاتجاه النقطية | يحدد الإحصائيات التي سيتم حسابها في الإخراج.
|
| تجاهُل القيم المفقودة في الحساب | يحدد ما إذا كان يتم تجاهل القيم المفقودة في التحليل.
|
| 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
تستخدم أداة التنبؤ باستخدام البيانات النقطية للاتجاه المخرجات من أداة Generate Trend Raster للتنبؤ بالقيم المتغيرة لتاريخ مستقبلي أو نطاق من التواريخ.
أدوات تحليل ArcGIS Pro ودوال البيانات النقطية
تتوفر أداة المعالجة الجغرافية Generate Trend Raster في صندوق أدوات Image Analyst.
تتوفر إنشاء اتجاه أيضًا كدالة بيانات نقطية.
موارد مطوري ArcGIS Enterprise
إذا كنت تعمل في ArcGIS REST API، فاستخدم مهمة Generate Trend Raster.
إذا كنت تعمل في ArcGIS API for Python، فاستخدم موقع الويب generate_trend_raster
من وحدة arcgis.raster.analytics.