La herramienta Predecir con ráster de tendencia calcula una capa de imágenes multidimensional prevista utilizando la capa de imágenes de tendencia de salida creada por la herramienta Generar ráster de tendencia.
La salida es una capa de imágenes alojada.
Ejemplos
Algunos ejemplos de uso de esta herramienta son:
- Predecir la temperatura de la superficie del mar en el océano Atlántico norte en 2040 según la información de tendencia de la superficie del mar a partir de varios años anteriores.
- Predecir los días de aumento de grados para el año 2100 utilizando un raster de tendencia que contenga información de tendencia para los valores de temperatura máxima y mínima diaria. Utilizar la herramienta Predecir con ráster de tendencia para calcular una capa de imágenes multidimensional que contenga los valores de temperatura diarios máximos y mínimos, que se pueden clasificar y contar.
Notas de uso
Predecir con ráster de tendencia incluye configuraciones para la capa de entrada, configuración de predicción y la capa de resultados.
Capa de entrada
El grupo Capa de entrada incluye los siguientes parámetros:
- Capa de imágenes de tendencia es el ráster de tendencia multidimensional de entrada generado a partir de la herramienta Generar ráster de tendencia.
- Variables son las variables de la capa de imágenes de tendencia multidimensional que se usarán para la predicción.
Configuración de predicción
El grupo Configuración de predicción incluye los siguientes parámetros:
- Definición de dimensión especifica cómo se extraerá la estadística de todas las dimensiones. Las opciones son las siguientes:
- Por valor indica que la predicción se calculará para un solo valor de dimensión o una lista de valores de dimensión definidos por el parámetro Valores (dimension_values en Python). Esta es la opción predeterminada. Por ejemplo, utilice esta opción para predecir la precipitación anual de los años 2050, 2100 y 2150.
- Por intervalo indica que la predicción se calculará para un intervalo de la dimensión definido por un valor inicial y un valor final. Por ejemplo, utilice esta opción para predecir la precipitación anual de cada año entre el 2050 y el 2150.
Valores especifica el valor o los valores de dimensión que se van a utilizar en la predicción cuando se elige Por valor para Definición de dimensión.
El formato de los valores de tiempo, profundidad y altura debe coincidir con el formato de los valores de dimensión utilizados para generar el ráster de tendencia. Si el ráster de tendencia se generó para la dimensión StdTime, el formato debería ser AAAA-MM-DDTHH:MM:SS, por ejemplo, 2050-01-01T00:00:00. Varios valores se separan mediante punto y coma.- Inicio es la fecha, altura o profundidad de inicio del intervalo de dimensión que se utilizará en la predicción si se elige Por intervalo para Definición de dimensión.
- Final es la fecha, altura o profundidad final del intervalo de dimensión que se utilizará en la predicción si se elige Por intervalo para Definición de dimensión.
- Valor de intervalo es el tamaño del intervalo que se utilizará para la agregación. Este parámetro está disponible si se elige Valor de intervalo para Definición de dimensión.
- Unidad de intervalo especifica la unidad que se utilizará para el valor de intervalo. Este parámetro está disponible si el valor de Dimensión es un campo de tiempo y se elige Valor de intervalo en Definición de dimensión. Las opciones son las siguientes:
- Horas: la predicción se calculará para cada hora del rango de tiempo descrito por los parámetros Inicio, Fin y Valor de intervalo.
- Días: la predicción se calculará para cada día del rango de tiempo descrito por Inicio, Fin y Valor de intervalo.
- Semanas: la predicción se calculará para cada semana del rango de tiempo descrito por los parámetros Inicio, Fin y Valor de intervalo.
- Meses: la predicción se calculará para cada mes del rango de tiempo descrito por los parámetros Inicio, Fin y Valor de intervalo.
- Años: la predicción se calculará para cada año del rango de tiempo descrito por los parámetros Inicio, Fin y Valor de intervalo.
Capa de resultados
El grupo Capa de resultados incluye los siguientes parámetros:
- Nombre de salida especifica el nombre de la capa que se crea y se visualiza. El nombre debe ser único. Si ya existe una capa con el mismo nombre en su organización, la herramienta fallará y se le pedirá que utilice otro nombre.
- Tipo de capa de salida especifica el tipo de salida ráster que se creará. La salida puede ser una capa de imágenes en teselas o una capa de imágenes dinámicas.
- Guardar en carpeta especifica el nombre de una carpeta de Mi contenido en la que se guardará el resultado.
Entornos
La configuración del entorno de análisis cuenta con parámetros adicionales que afectan a los resultados de una herramienta. Puede acceder a la configuración del entorno de análisis de la herramienta desde el grupo de parámetros Configuración del entorno.
Esta herramienta respeta estos entornos de análisis:
- Sistema de coordenadas de salida
- Transformaciones geográficas
- Extensión de procesamiento
Nota:
La extensión de procesamiento predeterminada en Extensión completa. Este valor predeterminado es diferente de Map Viewer Classic, en donde Usar extensión de mapa actual está habilitado de forma predeterminada.
- Alinear ráster
- Tamaño de celda
- Método de remuestreo
Créditos
Esta herramienta consume créditos.
Utilice Estimar los créditos para calcular el número de créditos que se necesitarán para ejecutar la herramienta. Para obtener más información, consulte Comprender los créditos para el análisis espacial.
Salidas
La salida incluye una capa de imágenes multidimensional con los valores predichos para la variable descrita para el periodo de tiempo especificado.
Requisitos de uso
Esta herramienta requiere los siguientes tipos de usuario y configuraciones:
- Tipo de usuario Professional o Professional Plus
- Rol de publicador, moderador o administrador, o rol personalizado equivalente con el privilegio Análisis de imágenes
Recursos
Utilice los recursos siguientes para más información:
- Predecir con ráster de tendencia en API REST de ArcGIS
- Función predict_using_trend en ArcGIS API for Python
- Predecir con ráster de tendencia en ArcGIS Pro