Informationen zu Credits für räumliche Analysen

Credits sind die in ArcGIS verwendete Währung, die für bestimmte Transaktionen wie beispielsweise die Durchführung räumlicher Analysen verbraucht werden. Die Anzahl der bei Ausführung eines Analysewerkzeugs verbrauchten Credits hängt vom Typ des Werkzeugs und von der Größe des Datasets ab (Anzahl der Eingabe-Features oder der verarbeiteten Pixel).

Sie können unten in Werkzeugen auf die Schaltfläche Credit-Anzahl schätzen klicken, um vor der Ausführung des Werkzeugs eine Schätzung der Credit-Anzahl auszuführen. Die Eingabe-Parameter und anderen erforderlichen Parameter müssen festgelegt werden, bevor Sie die Credit-Nutzung schätzen. Die Credit-Schätzung entspricht der Anzahl der maximal für die Analyse erforderlichen Credits. In manchen Fällen ist die tatsächliche Anzahl der für die Analyse verwendeten Credits möglicherweise niedriger als die geschätzte Anzahl. Sie können auch die Analyseeinstellungen für die Webkarte aktualisieren, um eine Warnmeldung für Analyseaufträge anzuzeigen, deren geschätzter Credit-Verbrauch einen angegebenen Schwellenwert überschreitet.

Hinweis:

Credits werden nur für erfolgreiche Analyseaufträge verbraucht. Wenn die Analyse fehlgeschlagen ist oder abgebrochen wurde, werden keine Credits verbraucht.

Wenn die Credit-Budgetierung für Ihre Organisation aktiviert wurde und die erwartete Anzahl der Credits die Anzahl der Ihnen zugewiesenen Credits übersteigt, wird eine Fehlermeldung angezeigt und verhindert, dass Sie den Auftrag senden können.

Hinweis:

Für die folgenden Werkzeuge werden keine Credits verwendet, wenn sie in ArcGIS Online ausgeführt werden:

  • Sichtfelder erstellen
  • Wassereinzugsgebiete erstellen
  • Flussabwärts verfolgen
  • Layer anreichern (wenn ein benutzerdefinierter GeoEnrichment-Service verwendet wird und die Anreicherungsfläche nicht durch einen Reisemodus definiert ist)

Werkzeuge im Toolset "Daten zusammenfassen"

Die folgende Tabelle enthält eine Übersicht über die Credit-Nutzung durch die Werkzeuge in der Kategorie "Daten zusammenfassen":

WerkzeugFunktionCredit-Verbrauch

Punkte aggregieren

Räumliche Analyse

1 Credit je 1.000 Features

Features verbinden

Zentrierung und Verteilung zusammenfassen

Zusammenfassen (innerhalb)

Zusammenfassen (in der Nähe)

Räumliche Analyse (verwendet, wenn für Messtyp eine Linienentfernung ausgewählt wurde)

1 Credit je 1.000 Features

Einzugsgebiete (verwendet, wenn für Messtyp ein Reisemodus ausgewählt wurde)

0,5 Credits pro Einzugsgebiet

Zonenstatistiken ("Raster zusammenfassen (innerhalb)" in Map Viewer Classic)

Bilddatenanalyse

Die Verwendung von Credits für die Bilddatenanalyse hängt von der Anzahl der verarbeiteten Pixel oder Features ab; dazu zählen auch die Anzahl der Bänder in Multiband-Bilddaten und die Anzahl der Ausschnitte in multidimensionalen Daten.

Zonale Statistiken als Tabelle

Werkzeuge im Toolset "Positionen suchen"

Die folgende Tabelle enthält eine Übersicht über die Credit-Nutzung durch die Werkzeuge in der Kategorie "Positionen suchen":

WerkzeugFunktionCredit-Verbrauch

Nach Attributen und Position suchen ("Vorhandene Positionen suchen" und "Neue Positionen ableiten" in Map Viewer Classic)

Räumliche Analyse

1 Credit je 1.000 abgefragte Features

Schwerpunkte suchen

Räumliche Analyse

1 Credit je 1.000 Features

Ähnliche Positionen suchen

Sichtfelder erstellen

Räumliche Analyse

Keine

Abflussgebiete erstellen

Flussabwärts verfolgen

Optimale Einrichtungen auswählen

Location-Allocation

0,1 Credit pro zugewiesenem Bedarfspunkt

Regionen suchen

Bilddatenanalyse

Die Verwendung von Credits für die Bilddatenanalyse hängt von der Anzahl der verarbeiteten Pixel oder Features ab; dazu zählen auch die Anzahl der Bänder in Multiband-Bilddaten und die Anzahl der Ausschnitte in multidimensionalen Daten.

Werkzeuge im Dataset "Daten anreichern"

Die folgende Tabelle enthält eine Übersicht über die Credit-Nutzung durch die Werkzeuge in der Kategorie "Daten anreichern":

WerkzeugFunktionCredit-Verbrauch

Layer anreichern

ArcGIS GeoEnrichment Service

10 Credits pro 1.000 Attribute (Datenvariablen multipliziert mit der Gesamtzahl der Feature-Datensätze)

Einzugsgebiete (verwendet, wenn für Messtyp ein Reisemodus ausgewählt wurde)

0,5 Credits pro Einzugsgebiet

Werkzeuge im Toolset "Muster analysieren"

Die folgende Tabelle enthält eine Übersicht über die Credit-Nutzung durch die Werkzeuge in der Kategorie "Muster analysieren":

WerkzeugFunktionCredit-Verbrauch

Dichte berechnen

Räumliche Analyse

1 Credit je 1.000 Features

Punkt-Cluster suchen

Punkte interpolieren

Berechnen des zusammengesetzten Indexes

Hot-Spots suchen

Räumliche Analyse

1 Credit je 1.000 Features

ArcGIS GeoEnrichment Service (verwendet, wenn Esri Population für Teilen durch ausgewählt wurde)

10 Credits je 1.000 Attribute

Ausreißer suchen

Räumliche Analyse

1 Credit je 1.000 Features

ArcGIS GeoEnrichment Service (verwendet, wenn Esri Population für Teilen durch ausgewählt wurde)

10 Credits je 1.000 Attribute

Dichte berechnen (Raster-Analyse)

Bilddatenanalyse

Die Verwendung von Credits für die Bilddatenanalyse hängt von der Anzahl der verarbeiteten Pixel oder Features ab; dazu zählen auch die Anzahl der Bänder in Multiband-Bilddaten und die Anzahl der Ausschnitte in multidimensionalen Daten.

Punkte interpolieren (Raster-Analyse)

Werkzeuge im Toolset "Nachbarschaftsanalyse verwenden"

Die folgende Tabelle enthält eine Übersicht über die Credit-Nutzung durch die Werkzeuge in der Kategorie "Nachbarschaftsanalyse verwenden":

WerkzeugFunktionCredit-Verbrauch

Puffer erstellen

Räumliche Analyse

1 Credit je 1.000 Features

Reisegebiete generieren ("Fahrzeitgebiete erstellen" in Map Viewer Classic)

Einzugsgebiete

0,5 Credits pro Einzugsgebiet

Entfernungsakkumulation

Bilddatenanalyse

Die Verwendung von Credits für die Bilddatenanalyse hängt von der Anzahl der verarbeiteten Pixel oder Features ab; dazu zählen auch die Anzahl der Bänder in Multiband-Bilddaten und die Anzahl der Ausschnitte in multidimensionalen Daten.

Entfernungsallokation

Optimaler Pfad als Linie

Optimaler Pfad als Raster

Optimale Regionsverbindungen

Routen planen

Routenerstellung für Fahrzeugflotten

1 Credit je Route für Fahrzeuge

Nächstgelegene suchen (ebenfalls "Nächstgelegene suchen" in Map Viewer Classic)

Räumliche Analyse (verwendet, wenn für Messtyp eine Linienentfernung ausgewählt wurde)

1 Credit je 1.000 Features

Routen zur nächstgelegenen Einrichtung (verwendet, wenn für Messtyp ein Reisemodus ausgewählt wurde)

0,5 Credits je Route für nächstgelegene Einrichtungen

Reisekosten berechnen ("Startpunkte mit Zielen verbinden" in Map Viewer Classic)

Räumliche Analyse (verwendet, wenn für Messtyp eine Linienentfernung ausgewählt wurde)

1 Credit je 1.000 Features

Routenanalyse (verwendet, wenn für Messtyp ein Reisemodus ausgewählt wurde)

0,005 Credits je Route

Werkzeuge im Toolset "Daten verwalten"

Die folgende Tabelle enthält eine Übersicht über die Credit-Nutzung durch die Werkzeuge in der Kategorie "Daten verwalten":

WerkzeugFunktionCredit-Verbrauch

Raster extrahieren (verfügbar in Map Viewer Classic)

Bilddatenanalyse

Die Verwendung von Credits für die Bilddatenanalyse hängt von der Anzahl der verarbeiteten Pixel oder Features ab; dazu zählen auch die Anzahl der Bänder in Multiband-Bilddaten und die Anzahl der Ausschnitte in multidimensionalen Daten.

Werte neu zuordnen (verfügbar in Map Viewer Classic)

Feature in Raster konvertieren

Raster in Feature konvertieren

Nibble

Stichprobe

Grenzen zusammenführen

Räumliche Analyse

1 Credit je 1.000 Features

Daten extrahieren

Mosaike generieren

Layer zusammenführen

Layer überlagern

Werkzeuge im Toolset "Terrain analysieren"

Die folgende Tabelle enthält eine Übersicht über die Credit-Nutzung durch die Werkzeuge in der Kategorie "Terrain analysieren":

WerkzeugFunktionCredit-Verbrauch

Kontinuierlichen Fluss ableiten

Bilddatenanalyse

Die Verwendung von Credits für die Bilddatenanalyse hängt von der Anzahl der verarbeiteten Pixel oder Features ab; dazu zählen auch die Anzahl der Bänder in Multiband-Bilddaten und die Anzahl der Ausschnitte in multidimensionalen Daten.

Wasserlauf als Linie ableiten

Wasserlauf als Raster ableiten

Füllung

Abflussakkumulation

Fließrichtung

Fließentfernung

Geodätisches Sichtfeld ("Sichtfelder erstellen" in Map Viewer Classic)

Wasserlauf-Abschnitte

Oberflächenparameter

Abflussgebiet

Deep-Learning-Werkzeuge

Die folgende Tabelle enthält eine Übersicht über die Credit-Nutzung durch die Werkzeuge in der Kategorie "Deep Learning verwenden":

WerkzeugFunktionCredit-Verbrauch

Objekte mit Deep Learning klassifizieren

Bilddatenanalyse

Die Verwendung von Credits für die Bilddatenanalyse hängt von der Anzahl der verarbeiteten Pixel oder Features ab; dazu zählen auch die Anzahl der Bänder in Multiband-Bilddaten und die Anzahl der Ausschnitte in multidimensionalen Daten.

Pixel mit Deep Learning klassifizieren

Veränderung mit Deep Learning erkennen

Objekte mit Deep Learning erkennen

Werkzeuge im Toolset "Multidimensionale Analyse verwenden"

Die folgende Tabelle enthält eine Übersicht über die Credit-Nutzung durch die Werkzeuge in der Kategorie "Multidimensionale Analyse verwenden":

WerkzeugFunktionCredit-Verbrauch

Multidimensionales Raster aggregieren

Bilddatenanalyse

Die Verwendung von Credits für die Bilddatenanalyse hängt von der Anzahl der verarbeiteten Pixel oder Features ab; dazu zählen auch die Anzahl der Bänder in Multiband-Bilddaten und die Anzahl der Ausschnitte in multidimensionalen Daten.

Argumentstatistiken suchen

Multidimensionale Abweichung generieren

Trend-Raster generieren

Multidimensionale Hauptkomponenten

Mit Trend-Raster vorhersagen

Raster-Funktionen

Für Raster-Funktionen wird die Funktion "Bilddatenanalyse" verwendet.

Die Verwendung von Credits für die Bilddatenanalyse hängt von der Anzahl der verarbeiteten Pixel oder Features ab; dazu zählen auch die Anzahl der Bänder in Multiband-Bilddaten und die Anzahl der Ausschnitte in multidimensionalen Daten.