استيفاء النقاط

تتنبأ أداة استيفاء النقاط بالقيم عند مواقع جديدة حسب القيم التي تم قياسها عند مجموعة من مواقع النقاط.

والمخرجات عبارة عن خدمة معالم مستضافة تحتوي على طبقة إلى ثلاث طبقات معالم.

تعرّف على المزيد حول كيفية عمل استيفاء النقاط

مثال

محلل نظم المعلومات الجغرافية لديه مجموعة بيانات تحتوي على نقاط جودة الهواء في جميع أنحاء تايلاند. يمكن استخدام أداة استيفاء النقاط لتوقع قيم جودة الهواء في جميع أنحاء البلاد وإنشاء سطح جودة الهواء.

خريطة جودة الهواء في تايلاند

راجع درس استيفاء القيم للتعرف على سير العمل الكامل.

ملاحظات الاستخدام

يتضمن استيفاء النقاط تكوينات للطبقات المدخلة وإعدادات التحليل وطبقات النتيجة والإعدادات الناتجة.

الطبقات المدخلة

تتضمن مجموعة طبقات الإدخال المعلمات التالية:

  • النقاط المدخلة تستخدم لاختيار النقاط التي سيتم استيفاءها.
  • الحقول المقرر استيفاءها تستخدم لاختيار الحقل الذي ترغب في استيفائه، مثل الارتفاع أو درجة الحرارة.
  • قص المضلعات يُستخدم لتحديد منطقة الدراسة التي ستستخدم لقص طبقات التنبؤ ومعيار الخطأ. لن تشمل المخرجات سوى النتائج الموجودة داخل المضلعات. إن كان مضلع القص متوفرًا، ستستخدم الأداة نطاق المضلعات افتراضيًا بحيث تملأ طبقات النتيجة النطاق الكامل لمنطقة الدراسة.

    يمكنك اختيار طبقة باستخدام زر الطبقة، أو يمكنك إنشاء طبقة مخطط لاستخدامها كإدخال باستخدام زر رسم المعالم المدخلة.

إعدادات الاستيفاء

تتضمن مجموعة إعدادات الاستيفاء المعلمات التالية:

  • يستخدم دقة الحساب لاختيار تفضيلاتك بين التنبؤات الدقيقة وسرعة الحساب. تضع هذه المعلمة تلقائيًا خيارات متنوعة وتكوينات للنموذج الإحصائي المستخدم لاستيفاء النقاط. تتوفر الخيارات التالية:
    • السرعة - سيتم تحسين نموذج الاستيفاء لإجراء عمليات حسابية أسرع باستخدام أقل عدد من عمليات المحاكاة واستخدام الخيارات والتكوينات الأكثر كفاءة.
    • موازنة - ستتم موازنة نموذج الاستيفاء بين السرعة والدقة باستخدام الخيارات والتكوينات النموذجية. هذا هو الوضع الافتراضي.
    • الدقة - سيتم تحسين نموذج الاستيفاء لإجراء حسابات دقيقة ومحددة باستخدام أكبر عدد من عمليات المحاكاة وأكثر الخيارات والتكوينات تعقيدًا.
    تعرَف على المزيد حول دقة الحساب
  • يستخدم نوع التصنيف لتحديد القيم الفاصلة للتصنيف عند تحديد طبقات النتيجة. تتوفر الخيارات التالية:
    • المنطقة المتساوية—سيتم احتساب القيم الفاصلة للتصنيف بحيث يكون عدد قيم البيانات المدخلة في كل مضلع متساوٍ.
    • الفاصل المتساوي - سيتم احتساب القيم الفاصلة للتصنيف بحيث يكون نطاق القيم المتوقعة متساويًا لكل مضلع.
    • الفاصل الهندسي—سيتم احتساب فواصل التصنيف حسب التسلسل الهندسي. يضمن هذا الخيار أن كل نطاق فئة له نفس عدد القيم تقريبًا في كل فئة وأن التغيير بين الفواصل الزمنية متسق. هذا هو الوضع الافتراضي.
    • يدوي—ستُحدد فواصل التصنيف باستخدام قيم فواصل مخصصة. تقديم هذه القيم في قيم فواصل التصنيف.
  • عدد التصنيفات يستخدم لتحديد عدد فواصل التصنيف التي ستُستخدم. لا تنطبق هذه المعلمة إلا على منطقة متساوية وفاصل متساوٍ وأنواع تصنيف الفاصل الهندسي. القيمة الافتراضية هي 10. يجب أن تكون القيمة بين 2 و32.
  • تستخدم قيم فواصل التصنيفلتحديد قيم فاصل التصنيف لنوع التصنيف اليدوي. بالنسبة لكل قيمة فاصل تصنيف، أدخل القيمة في مربع الحوار وانقر على إضافة. يجب عليك تقديم قيم مميزة ما بين 2 و32.

طبقات النتيجة

تتضمن مجموعة طبقات النتيجة المعلمات التالية:

  • يحدد اسم المعالم الناتجة اسم خدمة المعالم المشتملة على طبقات النتيجة التي سيتم إنشاؤها وعرضها. يجب أن يكون الاسم فريدًا. إذا كانت هناك طبقة أو خدمة بنفس الاسم موجودة بالفعل في مؤسستك ، فستفشل الأداة وستتم مطالبتك باستخدام اسم مختلف.
  • تستخدم الطبقات الاختياريةلإنشاء مخرجات اختيارية. تتضمن الطبقات الاختيارية المعلمات الفرعية التالية:
    • يستخدم إنشاء طبقة أخطاء قياسية لتحديد ما إذا كان سيتم حساب طبقة أخطاء قياسية للقيم المتوقعة. عند التحديد، سيتم إدراج طبقة مضلع التي يُطلق عليها "PredictionErrors" في خدمة المعالم الناتجة. تمثل هذه الطبقة الأخطاء القياسية للقيم المتوقعة. الوضع الافتراضي غير محدد (لم يتم إنشاء طبقة أخطاء قياسية).

      تستخدم الأخطاء القياسية لتحديد دقة وموثوقية القيم المُتوقعة. والقاعدة الشائعة هي أن 95% من الوقت، القيمة الصحيحة في موقع جديد ستقع ضمن خطأين قياسيين للقيمة المتوقعة. على سبيل المثال، تبلغ القيمة المتوقعة لأحد المواقع الجديدة 50 والأخطاء القياسية 5. ويعني ذلك أن أفضل تقدير للقيمة الصحيحة عند ذلك الموقع هو 50، ولكن قد يكون بشكل معقول منخفض كـ 40 أو مرتفع كـ 60. ولحساب هذا النطاق للقيم المعقولة (المعروفة بفاصل الثقة 95%)، يمكنك مضاعفة الأخطاء القياسية في 2، وإضافة هذه القيمة إلى القيمة المتوقعة للحصول على النهاية القصوى للنطاق وطرحها من القيمة المتوقعة للحصول على النهاية الأدنى للنطاق.
    • تستخدم مواقع التنبؤ بالنقاط لتحديد مواقع النقاط التي ستُستخدم لحساب القيم المتوقعة والأخطاء القياسية. وفي حالة توفر القيمة، ستُدرج طبقة النقاط المعروفة باسم "PredictedPointLayer" في خدمة المعالم الناتجة. هذه الطبقة نسخة من مواقع التنبؤ بالنقاط مع كون القيم المتوقعة والأخطاء القياسية مدرجة في صورة حقول جديدة. يمكنك اختيار طبقة باستخدام زر الطبقة، أو يمكنك إنشاء طبقة مخطط لاستخدامها كإدخال باستخدام زر رسم المعالم المدخلة.

      يعتبر التنبؤ بمواقع النقاط أمرًا مفيدًا حين تمثل قيم مواقع معينة الأهمية الأكبر، مثل التنبؤ بمستويات جودة الهواء في مواقع المدارس أو المستشفيات.
  • تُحدد أداة حفظ في مجلد اسم المجلد في المحتوى الخاص بي الذي يتم حفظ النتيجة فيه.

قيود

تطبق القيود التالية على الأداة:

  • يلزم وجود 10 نقاط مدخلة على الأقل.
  • لا بد أن تكون قيم النقاط متواصلة مكانيًا، بمعنى أن القيم تتغير بسلاسة وعلى نحو مستمر عبر منطقة الدراسة. لا تلائم هذه الأداة بيانات الحساب، مثل التعداد السكاني أو البيانات التي تتغير بشكل مفاجئ عبر مسافات قصيرة مثل متوسط الدخل.
  • إن كنت تستخدم مضلع القص، قد يكون لدى طبقات النتيجة فئات أقل من القيمة المتوفرة لدى عدد التصنيفات. قد يحدث ذلك عندما يكون التصنيف خارج مضلع القص بالكامل ومقصوصًا في طبقة النتيجة.
  • وتتشارك طبقات التنبؤ والأخطاء القياسية الناتجة نوع التصنيف ذاته وعدد الفئات. ومع ذلك، في حالة استخدام قيم فاصل تصنيف يدوية، ستستخدم طبقة الأخطاء القياسية بدلاً من ذلك تصنيف فاصل متساوٍ. ويرجع ذلك إلى قياس التنبؤات والأخطاء القياسية على نطاقات مختلفة، لذلك عليك عدم استخدام القيم الأولية نفسها لفواصل التصنيف.
  • لا يتوفر زر رسم المعالم المدخلة في Scene Viewer.

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 هو النطاق الكامل. يختلف هذا الإعداد الافتراضي عن Map Viewer Classic والذي يتم فيه تمكين استخدام نطاق الخريطة الحالي افتراضيًا.

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

تتضمن هذه الأداة المخرجات التالية:

  • ResultLayer—طبقة المضلع حيث يمثل كل مضلع نطاق القيم المتوقعة (المعروفة باسم خطوط الكونتور المعبأة). وتلك هي النتيجة الأولية للاستيفاء ويتم إنشاءها دائمًا. وتتضمن الطبقة حقول تعرض الحد الأدنى والحد الأقصى لقيم كل نطاق للتصنيف.
  • PredictionError (اختياري)—طبقة مضلع حيث يمثل كل مضلع نطاق قيم الأخطاء القياسية للتنبؤات. يتم إنشاء الطبقة إن كانت معلمة الأخطاء المتوقعة الناتجة محددة.
  • PredictedPointLayer (اختياري)—طبقة نقاط تحتوي على القيم المتوقعة والأخطاء القياسية عند مجموعة معينة من مواقع النقاط، مثل طبقة المدارس أو المستشفيات. يتم إنشاء هذه الطبقة إذا كانت طبقة النقاط متوفرة لمعلمة مواقع التنبؤ بالنقاط.

متطلبات الترخيص

تتطلب هذه الأداة نوع المستخدم والتكوينات التالية:

  • نوع المستخدم Creator أو Professional أو Professional Plus
  • دور الناشر أو الميسر أو المسؤول أو دور مخصص مكافئ

موارد

استخدم الموارد التالية لمعرفة المزيد: