Genera raster di tendenza (Map Viewer classico)

Generare raster di tendenza: lo strumento Generare raster di tendenza stima la tendenza per ogni pixel lungo una dimensione per una o più variabili in un raster multidimensionale.

Nota:

Questo strumento è ora disponibile in Map Viewer, il moderno strumento di creazione mappa di ArcGIS Online. Per ulteriori informazioni, consultare Genera raster di tendenza (Map Viewer).

Se non si visualizza questo strumento in Map Viewer classico, contattare l'amministratore dell'organizzazione. L'account deve avere un tipo di utente Professional o Professional Plus e il privilegio​ Analisi immagini

Diagramma del Workflow

Flusso di lavoro Generare raster di tendenza

Esempio

  • Considerati 40 anni di dati mensili sulla temperatura dell'oceano, calcolare la linea di tendenza lineare per ogni pixel per vedere dove e come la temperatura è cambiata nel tempo.
  • Considerati 10 anni di dati giornalieri sulle precipitazioni, utilizzare l'opzione della linea di tendenza armonica ed esaminare la statistica del grado di idoneità R quadrato per vedere se nei dati è presente una tendenza stagionale.

Note sull'utilizzo

Questo strumento può essere usato per adattare i dati lungo una linea di tendenza lineare, armonica o polinominale o può essere utilizzato per eseguire il rilevamento della tendenza usando il test Mann-Kendall o Seasonal-Kendall.

Il raster di tendenza di output generato con questo strumento viene utilizzato come input per lo strumento Prevedere utilizzando il raster di tendenza.

I test Mann-Kendall e Seasonal-Kendall sono utilizzati per determinare se esiste una tendenza monotonica nei dati. Sono non parametrici, cioè non assumono una specifica distribuzione dei dati. Il test di Mann-Kendall non considera la correlazione seriale o gli effetti stagionali. Se i dati sono stagionali, il test Seasonal-Kendall è più appropriato.

Ci sono tre opzioni di linea di tendenza per adattare una tendenza ai valori variabili lungo una dimensione: lineare, armonica e polinomiale.

Tipi di tendenza lineare, armonica e polinomiale secondaria e terziaria

  • Lineare: la linea di tendenza lineare è una linea retta più adatta che viene utilizzata per stimare semplici relazioni lineari. Una tendenza lineare evidenzia un tasso di variazione che aumenta o diminuisce a un ritmo costante. La formula per la linea di tendenza lineare è la seguente:

Equazione della linea di tendenza lineare

  • Dove:
    • y = valore variabile del pixel
    • x = valore della dimensione
    • ß0 = intercettazione y
    • ß1 = pendenza lineare o tasso di variazione
      • ß1 > 0 indica una tendenza crescente
      • ß1 < 0 indica una tendenza decrescente

  • Armonica: la linea di tendenza armonica è una linea curva che si ripete periodicamente e che viene utilizzata per descrivere i dati che seguono un andamento ciclico, come i cambiamenti di temperatura stagionali. La formula per la linea di tendenza armonica è la seguente:

Equazione della linea di tendenza armonica

  • Dove:
    • y = valore variabile del pixel
    • t = data giuliana
    • ß0 = intercettazione y
    • ß1 = tasso di variazione
    • α, γ = coefficienti di variazione interannuale o intraannuale
    • ω = 1 / i
    • f = frequenza armonica

  • Polinomiale: la linea di tendenza polinomiale è una linea curva utile per i dati fluttuanti. In questo caso viene utilizzato un valore di ordine polinomiale per indicare il numero massimo di fluttuazioni che si verificano. La formula per la linea di tendenza polinomiale è la seguente:

Equazione della linea di tendenza polinomiale

  • Dove:
    • y = valore variabile del pixel
    • x = valore della dimensione
    • ß0, ß1, ß2, ß3, ..., ßn = coefficienti costanti

Se si esegue un adattamento di tendenza lineare, armonica o polinominale, l'output è un layer di immagine multidimensionale nel quale ogni sezione è un raster multibanda contenente informazioni sulla linea di tendenza. Se si sta analizzando la tendenza di una singola variabile per un dataset contenente una singola dimensione (per esempio, il tempo), ci sarà una singola sezione nel dataset di output. Se si sta analizzando una singola variabile per un dataset contenente più dimensioni (ad esempio, tempo e profondità), ogni sezione conterrà informazioni sulla tendenza per ogni valore di dimensione lungo la dimensione che non è stata inclusa nell'analisi.

Per l'analisi di tendenza lineare, l'output contiene raster a tre bande, dove:

  • Banda 1 = Pendenza
  • Banda 2 = Intercettazione
  • Banda 3 = Errore quadrato media radice (RMSE) o l'errore intorno alla linea più idonea

Per l'analisi di tendenza armonica, il numero di bande di output dipende dalla frequenza armonica. Quando la frequenza è impostata su 1, l'output è un raster a cinque bande, dove:

  • Banda 1 = Pendenza
  • Banda 2 = Intercettazione
  • Banda 3 = Armonica_sin1
  • Banda 4 = Armonica_cos1
  • Banda 5 = RMSE

Quando la frequenza è impostata su 2, l'output è un raster a sette bande, dove:

  • Banda 1 = Pendenza
  • Banda 2 = Intercettazione
  • Banda 3 = Armonica_sin1
  • Banda 4 = Armonica_cos1
  • Banda 5 = Armonica_sin2
  • Banda 6 = Armonica_cos2
  • Banda 7 = RMSE

Per l'analisi di tendenza polinomiale, il numero di bande di output dipende dall'ordine polinomiale. L'adattamento polinomiale di secondo ordine produce un raster a quattro bande, dove:

  • Banda 1 = Polinomiale_2
  • Banda 2 = Polinomiale_1
  • Banda 3 = Polinomiale_0
  • Banda 4 = RMSE

L'adattamento polinomiale di terzo ordine produce un raster a cinque bande, dove:

  • Banda 1 = Polinomiale_3
  • Banda 2 = Polinomiale_2
  • Banda 3 = Polinomiale_1
  • Banda 4 = Polinomiale_0
  • Banda 5 = RMSE

Se lo strumento è usato per eseguire sia il test Mann-Kendall che il test Seasonal-Kendall, l'output è un raster a cinque bande come segue:

  • Banda 1 = Pendenza di Sen
  • Banda 2 = valore p
  • Banda 3 = Punteggio Mann-Kendall (S)
  • Banda 4 = Varianza S
  • Banda 5 = Punteggio Z

I risultati del test di Mann-Kendall o di Seasonal-Kendall possono essere utilizzati per determinare quali pixel nella serie temporale multidimensionale hanno una tendenza statisticamente significativa. È possibile usare questa informazione contestualmente all'analisi di tendenza lineare, armonica o polinominale per estrarre tendenze significative nelle serie temporali. È possibile generare una maschera che includa pixel con valori p significativi, applicarla al raster multidimensionale e usare questo raster multidimensionale mascherato come input per lo strumento per eseguire l'analisi di tendenza lineare, armonica o polinominale.

Le statistiche sulla bontà del modello possono essere generate come output facoltativi per i raster di tendenza lineare, armonica e polinomiale. La radice dell'errore quadratico medio (RMSE), R-quadro, e il valore p di pendenza della tendenza possono essere calcolati e visualizzati nel raster di output utilizzando il renderer RGB e specificando le statistiche come canali rosso, verde e blu.

Per informazioni su come pubblicare layer di immagine multidimensionali, consultare Pubblicare layer di immagine multidimensionali.

Se Utilizza estensione mappa corrente è selezionato, solo i pixel che sono visibili nell'estensione mappa corrente verranno analizzati. Se è deselezionato, l'intero layer di immagine di input sarà analizzato.

I parametri per questo strumento sono elencati nella tabella seguente:

ParametroSpiegazione
Scegliere il layer di immagini multidimensionale per analizzare la tendenza

Il layer di immagine multidimensionale di input da analizzare.

Scegliere la dimensione lungo la quale sarà analizzata la tendenza della variabile

La dimensione lungo la quale una tendenza verrà calcolata per la variabile o le variabili selezionate.

Scegliere le variabili per analizzare la tendenza

La variabile o le variabili per le quali verranno calcolate le tendenze. Se nessuna variabile è specificata, la prima variabile nel layer di immagine multidimensionale verrà analizzata.

Scegliere il tipo di linea che si adatta ai valori variabili lungo una dimensione

Specifica il tipo di linea che verrà usata per adattarsi ai valori di pixel lungo una dimensione.

  • Lineare: i valori dei pixel variabili saranno adattati lungo una linea di tendenza lineare. Si tratta dell'impostazione predefinita.
  • Polinomiale: i valori dei pixel variabili saranno adattati lungo una linea di tendenza polinomiale di secondo ordine.
  • Armonica: i valori dei pixel variabili saranno adattati lungo una linea di tendenza armonica.
  • Mann-Kendall—I valori dei pixel variabili verranno valutati utilizzando il test di tendenza Mann-Kendall.
  • Seasonal-Kendall—I valori dei pixel variabili verranno valutati utilizzando il test di tendenza Seasonal-Kendall.

Specificare l'unità di tempo per la durata di un periodo stagionale

Specifica l'unità di tempo che verrà usata per la lunghezza di un periodo stagionale quando si esegue il test Seasonal-Kendall.

  • Giorni: l'unità per la lunghezza del periodo stagionale sarà espressa in giorni. Si tratta dell'impostazione predefinita.
  • Mesi: l'unità per la lunghezza del periodo stagionale sarà espressa in mesi.

Specificare la lunghezza del ciclo armonico

La lunghezza della variazione periodica che verrà modellata. Ad esempio, il verde delle foglie ha spesso un solo forte ciclo di variazione in un anno, quindi la lunghezza del ciclo è di 1 anno. I dati della temperatura oraria hanno un solo forte ciclo di variazione in un giorno, quindi la lunghezza del ciclo è di 1 giorno. Se ci si aspetta che i dati passino attraverso due cicli di variazione in un anno, la lunghezza del ciclo è di 0,5 anni o 182,5 giorni.

La lunghezza predefinita è di 1 anno per i dati che variano su un ciclo annuale.

Questo parametro è richiesto quando il tipo di linea di tendenza è impostato su Armonica e la dimensione è il tempo.

Scegliere l'unità temporale della lunghezza del ciclo armonico

Specifica l'unità di tempo che verrà usata per la lunghezza di un ciclo armonico.

  • Giorni: l'unità per la lunghezza del ciclo armonico sarà espressa in giorni.
  • Anni: l'unità per la lunghezza del ciclo armonico sarà espressa in anni. Si tratta dell'impostazione predefinita.

Questo parametro è richiesto quando il tipo di linea di tendenza è impostato su Armonica e la dimensione è il tempo.

Specificare il numero di frequenza per l'adattamento della tendenza armonica

La frequenza che verrà usata nell'adattamento della tendenza armonica. Questo parametro specifica la frequenza di cicli in un anno. Se la frequenza è impostata su 1, si utilizzerà una combinazione di curve armoniche lineari e di primo ordine per adattarsi al modello. Se la frequenza è 2, una combinazione di curva lineare, di primo ordine, armonica e una curva di secondo ordine armonica verrà utilizzata per adattare i dati.

Il valore predefinito è 1.

Questo parametro è richiesto quando il tipo di linea di tendenza è impostato su Armonica e la dimensione è il tempo.

Specificare il numero di ordine polinomiale da usare per l'adattamento della tendenza

Il numero di ordine polinominale che verrà usato nell'adattamento della tendenza polinominale.

Il valore predefinito è 2 o polinomiale di secondo ordine.

Questo parametro è richiesto quando il tipo di linea di tendenza è impostato su Polinomiale e la dimensione è tempo.

Scegliere le statistiche del modello da includere nel raster di tendenza

Specifica le statistiche che verranno calcolate nell'output.

  • RMSE

    • Selezionato: l'RMSE sarà calcolato e incluso come una delle bande multiple nel raster di tendenza di output. Si tratta dell'impostazione predefinita.
    • Deselezionato: l'RMSE non verrà calcolato.
  • quadrato a R

    • Selezionato: il valore del quadrato a R sarà calcolato e incluso come una delle bande multiple nel raster di tendenza di output.
    • Deselezionato: il valore del quadrato a R non verrà calcolato. Si tratta dell'impostazione predefinita.
  • Valore P del coefficiente di pendenza

    • Selezionato: il valore P sarà calcolato e incluso come una delle bande multiple nel raster di tendenza di output.
    • Deselezionato: il valore P non verrà calcolato. Si tratta dell'impostazione predefinita.

Ignora valori mancanti nei calcoli

Specifica se i valori mancanti vengono ignorati nell'analisi.

  • Selezionato: l'analisi includerà tutti i pixel validi lungo una data dimensione e ignorerà tutti i pixel NoData. Si tratta dell'impostazione predefinita.
  • Deselezionato: l'analisi produrrà NoData se sono presenti valori NoData per i pixel lungo la data dimensione.

Nome layer risultati

Il nome del layer che verrà creato in I miei contenuti e aggiunto alla mappa. Il nome predefinito è basato sul nome dello strumento e sul nome del layer di input. Se il layer esiste già, verrà chiesto di fornire un altro nome.

È possibile specificare il nome di una cartella in I miei contenuti in cui salvare il risultato usando la casella a discesa Salva risultato in. Se si dispone dei privilegi per creare layer immagini sia con tile che dinamiche, è possibile anche specificare il tipo di layer da utilizzare per l'output tramite la casella a discesa Salva risultato come.

Suggerimento:

Fare clic su Mostra crediti prima di eseguire l'analisi, per controllare il numero di crediti che verranno consumati.

Ambienti

Le impostazioni degli ambienti di analisi sono parametri aggiuntivi che influiscono sui risultati dello strumento. È possibile accedere alle impostazioni dell'ambiente di analisi dello strumento facendo clic sul pulsante delle impostazioni Ambienti di analisi nella parte superiore del riquadro dello strumento.

Questo strumento onora gli Ambienti di analisi seguenti:

  • Sistema di coordinate di output: specifica il sistema di coordinate di un layer di output.
  • Estensione: specifica l'area da utilizzare per l'analisi.
  • Snap raster: regola l'estensione dell'output in modo che corrisponda all'allineamento della cella del layer snap raster specificato.
  • Dimensione cella: la dimensione della cella da utilizzare nel layer output.
  • Metodo di ricampionamento: il metodo da utilizzare per interpolare valori di pixel.

Strumenti simili e funzioni raster

Utilizzare lo strumento Generare anomalia multidimensionale per calcolare i valori di anomalia per le variabili nel tempo. Altri strumenti possono essere utili per la risoluzione di problemi simili.

Strumenti di analisi e funzioni raster di Map Viewer classico

Lo strumento Predire utilizzando un raster di tendenza utilizza il raster di tendenza di output dalla funzione Genera raster di tendenza per prevedere valori variabili in una data futura o in un intervallo di date.

Strumenti di analisi e funzioni raster di ArcGIS Pro

Lo strumento di geoprocessing Generare raster di tendenza è disponibile nella casella degli strumenti Image Analyst.

Generare tendenza è disponibile anche come funzione raster.

Risorse per sviluppatori ArcGIS Enterprise

Se si sta lavorando inArcGIS REST API, utilizzare l'attività Generate Trend Raster.

Se si sta lavorando inArcGIS API for Python, utilizzare generate_trend_rasterArcGIS per siti Web Python API dal modulo arcgis.raster.analytics.