تعمل أداة "المكونات الأساسية متعددة الأبعاد" على تحول طبقات الصور متعددة الأبعاد إلى عدد أقل من المكونات التي تحسب لتباين البيانات، بحيث يمكن تحديد الأنماط المكانية والزمانية بسهولة.
المخرجات عبارة عن طبقة صور مستضافة.
أمثلة
استخدم هذه الأداة لتقليل التعقيد وتركيز تحليل 30 عامًا من بيانات ملوحة سطح البحر. يمكن استخدام نتائج الأداة لتركيز المزيد من التحليل على نطاقات البيانات النقطية التي تمثل أكبر قدر من التباين.
ملاحظات الاستخدام
تشتمل أداة المكونات الأساسية متعددة الأبعاد على تكوينات للطبقة المُدخلة وإعدادات المكونات وطبقة النتائج.
الطبقة المدخلة
تتضمن مجموعة طبقة الإدخال المعلمات التالية:
- طبقة الصور متعددة الأبعاد هي طبقة الصور التي سيتم تحليلها. إذا لم تكن هناك طبقات صور متاحة ليتم تحديدها في الأداة، يجب إضافة طبقة صور متعددة الأبعاد إلى الخريطة. تقوم الأداة بمعالجة البيانات على طول بُعد واحد، مثل البيانات النقطية لسلسلة زمنية أو مكعب بيانات محدد بواسطة بُعد غير زمني [X، Y، Z]. إذا كان متغير الإدخال يتضمن أبعادًا متعددة، مثل العمق والوقت، فسيتم استخدام قيمة البعد الأول بشكل افتراضي.
- البعد هو الإحصاء الذي سيتم استخراجه. إذا لم تكن بيانات الإدخال النقطية متعددة الأبعاد، فلن يلزم وجود هذه المعلمة.
- المتغير هو المتغير الذي سيتم تجميعه على طول البعد المحدد. إذا لم يتم تحديد متغير، فسيتم تحليل جميع المتغيرات ذات البُعد المحدد.
إعدادات المكونات
تتضمن مجموعة إعدادات المكونات المعلمات التالية:
- الوضع يحدد الطريقة التي سيتم استخدامها لإجراء تحليل المكون الرئيسي. تكون الخيارات على النحو التالي:
- تقليل البعد - سيتم التعامل مع بيانات السلسلة الزمنية المدخلة كمجموعة من الصور. سيتم حساب المكونات الأساسية التي تستخرج الأنماط السائدة مع مرور الوقت. هذا هو الوضع الافتراضي.
- التخفيض المكاني - سيتم التعامل مع بيانات السلسلة الزمنية المدخلة كمجموعة من وحدات البكسل. سيتم حساب المكونات الأساسية التي تستخرج أنماط الانتشار والمواقع مع مرور الوقت كمجموعة من المصفوفات أحادية البعد المخزنة في الجدول.
يحدد عدد المكونات الأساسية عدد المكونات الأساسية التي سيتم حسابها، وعادةً ما يكون أقل من عدد البيانات النقطية المدخلة.
تأخذ هذه المعلمة أيضًا شكل نسبة مئوية (%). على سبيل المثال، تعني القيمة 90% أنه سيتم حساب عدد المكونات التي يمكن أن تفسر 90% من التباين في البيانات.
طبقات النتيجة
تتضمن مجموعة طبقات النتيجة المعلمات التالية:
المكونات الأساسية الناتجة هي اسم البيانات الناتجة.
عند تعيين معلمة الوضع على تقليل البعد، سيكون الناتج عبارة عن طبقة صور متعددة النطاقات وبها المكونات كنطاقات. النطاق الأول هو المكون الأساسي الأول ذو القيمة الذاتية الأكبر، والنطاق الثاني لديه المكون الأساسي ذو ثاني أكبر قيمة ذاتية، وهكذا.
عند تعيين معلمة الوضع على التخفيض المكاني، يكون الناتج عبارة عن طبقة جدول تحتوي على مجموعة من بيانات السلاسل الزمنية التي تمثل المكونات الأساسية.جدول التحميلات الناتجة هو اسم البيانات المساهمة في المكونات الأساسية.
عند تعيين معلمة الوضع على تقليل البعد، سيكون الناتج عبارة عن طبقة جدول تحتوي على الترجيحات التي ساهمت بها كل بيانات نقطية مدخلة في المكونات الأساسية. تحدد هذه الأوزان الارتباطات بين البيانات المدخلة والمكونات الأساسية الناتجة.
عند تعيين معلمة الوضع على التخفيض المكاني، يكون الناتج عبارة عن طبقة صور تكون فيها قيم وحدات البكسل هي الترجيحات التي تساهم في المكونات الأساسية. ترتبط وحدات البكسل ذات القيم الأكبر بالمكونات الأساسية بشكل أكبر. قد يكون لهذا الناتج حجم خلية أكبر من البيانات النقطية المدخلة لأنه يتم تطبيق إعادة الإسقاط العشوائي لتقليل تعقيد الحساب.- جدول القيم الذاتية الناتجة هو اسم طبقة جدول القيم الذاتية الناتجة. القيم الذاتية هي قيم تشير إلى نسبة التباين لكل مكون. تساعدك القيم الذاتية على تحديد عدد المكونات الأساسية اللازمة لتمثيل مجموعة البيانات.
- 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
- التحويلات الجغرافية
- 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.
- التقاط البيانات النقطية
- حجم الخلية
- إخفاء
- 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
تتضمن هذه الأداة المخرجات التالية:
- طبقة صور واحدة متعددة الأبعاد تحتوي على نطاقات بيانات نقطية أو طبقة جدول واحدة من مصفوفات أحادية البعد تعرض الأنماط الزمنية السائدة بناءً على قيمة معلمة الوضع.
- طبقة جدول واحدة توضح البيانات الداعمة لاختيار المكونات الأساسية تسمى جدول التحميلات.
- اختياريًا، طبقة جدول واحدة تعرض القيم الذاتية التي تشير إلى نسبة التباين لكل مكون.
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:
- كيف تعمل أداة "المكونات الأساسية متعددة الأبعاد"
- المكونات الأساسية متعددة الأبعاد في ArcGIS REST API
- المكونات الأساسية متعددة الأبعاد في ArcGIS API for Python
- المكونات الأساسية متعددة الأبعاد في ArcGIS Pro