추세 래스터를 사용한 예측 도구는 추세 래스터 생성 도구로 생성한 결과 추세 영상 레이어를 통해 예측 다차원 영상 레이어를 계산합니다.
결과는 호스팅 영상 레이어입니다.
예시
이 도구에 대한 사용 예시는 다음과 같습니다.
- 지난 몇 년 간의 해수면 추세 정보를 바탕으로 2040년 북대서양의 해수면 온도를 예측합니다.
- 일일 최대 및 최소 온도 값에 대한 추세 정보가 포함된 추세 래스터를 사용하여 2100년의 생장 온도 일수를 예측합니다. 추세 래스터를 사용한 예측을 통해 범주화하고 계산할 수 있는 일일 최소 및 최대 온도 값이 포함된 다차원 영상 레이어를 계산합니다.
사용 참고사항
추세 래스터를 사용한 예측에는 입력 레이어, 예측 설정, 결과 레이어에 대한 구성이 포함됩니다.
입력 레이어
입력 레이어 그룹에는 다음 매개변수가 포함됩니다.
- 추세 영상 레이어는 추세 래스터 생성 도구를 통해 생성된 입력 다차원 추세 래스터입니다.
- 변수는 예측에 사용될 다차원 추세 영상 레이어의 변수입니다.
예측 설정
예측 설정 그룹에는 다음 매개변수가 포함됩니다.
- 차원 정의는 모든 차원에서 통계가 추출되는 방식을 지정합니다. 옵션은 다음과 같습니다.
- 값 기준은 값 매개변수(Python의 dimension_values)에서 정의된 단일 디멘전 값 또는 디멘전 값의 목록에 대해 예측이 계산됨을 나타냅니다. 이 옵션이 기본 설정입니다. 예를 들어 이 옵션을 사용하여 2050년, 2100년, 2150년의 연간 강수량을 예측할 수 있습니다.
- 간격 기준은 시작 값과 종료 값으로 정의된 차원의 간격에 대해 예측이 계산됨을 나타냅니다. 예를 들어 이 옵션을 사용하여 2050~2150년의 연간 강수량을 예측할 수 있습니다.
값은 차원 정의에 값 기준이 선택된 경우 예측에 사용될 차원 값을 지정합니다.
시간, 깊이, 높이 값의 형식은 추세 래스터를 생성하는 데 사용된 차원 값의 형식과 일치해야 합니다. StdTime 차원에 대해 추세 래스터가 생성된 경우 YYYY-MM-DDTHH:MM:SS 형식(예시: 2050-01-01T00:00:00)이 됩니다. 여러 값은 세미콜론으로 구분됩니다.- 시작은 차원 정의에 간격 기준이 선택된 경우 예측에 사용될 차원 간격의 시작일, 높이, 깊이입니다.
- 종료는 차원 정의에 간격 기준이 선택된 경우 예측에 사용될 차원 간격의 종료일, 높이, 깊이입니다.
- 간격 값은 집계에 사용될 간격 크기입니다. 이 매개변수는 차원 정의에 간격 값이 선택된 경우에 사용할 수 있습니다.
- 간격 단위는 간격 값에 사용될 단위를 지정합니다. 이 매개변수는 차원 값이 시간 필드이며 차원 정의에 간격 값이 선택된 경우에 사용할 수 있습니다. 옵션은 다음과 같습니다.
- 시간 — 예측은 시작, 종료, 간격 값 매개변수에 설명된 시간 범위에서 매시간 계산됩니다.
- 일 — 예측은 시작, 종료, 간격 값 매개변수에 설명된 시간 범위에서 매일 계산됩니다.
- 주 — 예측은 시작, 종료, 간격 값 매개변수에 설명된 시간 범위에서 매주 계산됩니다.
- 월 — 예측은 시작, 종료, 간격 값 매개변수에 설명된 시간 범위에서 매월 계산됩니다.
- 년 — 예측은 시작, 종료, 간격 값 매개변수에 설명된 시간 범위에서 매년 계산됩니다.
결과 레이어
결과 레이어 그룹에는 다음 매개변수가 포함됩니다.
- 결과 이름은 생성되어 표시되는 레이어의 이름을 지정합니다. 이름은 고유해야 합니다. 기관에 동일한 이름의 레이어가 이미 있는 경우 도구를 사용할 수 없으며 다른 이름을 사용하라는 메시지가 표시됩니다.
- 결과 레이어 유형은 생성할 래스터 결과의 유형을 지정합니다. 결과는 타일 영상 레이어 또는 동적 영상 레이어일 수 있습니다.
- 폴더에 저장은 결과가 저장되는 내 콘텐츠의 폴더 이름을 지정합니다.
환경
분석 환경 설정은 도구의 결과에 영향을 주는 추가 매개변수입니다. 환경 설정 매개변수 그룹에서 도구의 분석 환경 설정에 접근할 수 있습니다.
이 도구는 다음과 같은 분석 환경을 적용합니다.
크레딧
이 도구는 크레딧을 사용합니다.
예상 크레딧을 사용하여 도구를 실행하는 데 필요한 크레딧 수를 계산합니다. 자세한 내용은 공간 분석을 위한 크레딧 이해하기를 참고하세요.
결과
결과에는 지정된 기간에 대해 설명된 변수의 예측값이 있는 하나의 다차원 영상 레이어가 포함됩니다.
사용 요구사항
이 도구에는 다음과 같은 사용자 유형 및 구성이 필요합니다.
- Professional 또는 Professional Plus 사용자 유형
- 영상 분석 권한이 있는 Publisher, Facilitator, Administrator 역할 또는 동급의 사용자 설정 역할
리소스
다음과 같은 리소스를 사용하여 자세히 알아보세요.
- ArcGIS REST API의 추세 래스터를 사용한 예측
- ArcGIS API for Python의 predict_using_trend 함수
- ArcGIS Pro의 추세 래스터를 사용한 예측