Funkcja Nakładanie ważone

Umożliwia nałożenie na siebie wielu rastrów używających wspólnej skali pomiarowej i waży je odpowiednio do ich ważności.

Uwagi

Wszystkie rastry wejściowe muszą być całkowitoliczbowe. Raster zmiennoprzecinkowy należy przed użyciem najpierw przekształcić w raster całkowitoliczbowy.

Każdej klasie wartości w rastrze wejściowym jest przypisywana nowa wartość na podstawie skali oceny. Te nowe wartości są ponownymi klasyfikacjami oryginalnych wartości rastra wejściowego. Wartość ograniczona jest stosowana dla obszarów, które mają być wyłączone z analizy.

Każdy raster wejściowy jest ważony w zależności od jego ważności lub jego wpływu procentowego. Waga jest względną wartością procentową i suma wag wpływów procentowych musi wynosić 100. Wpływy są podawane tylko jako wartości całkowite. Wartości dziesiętne są zaokrąglane w dół do najbliższej liczby całkowitej.

Zmiana skal oceny lub wpływu procentowego może zmienić wyniki analizy nakładek ważonych.

Parametry

Parametr	Opis
Tabela nakładania ważonego	Tabela nakładania ważonego składa się z czterech części: Raster — wszystkie rastry wejściowe muszą być typu całkowitoliczbowego. % — każdy raster wejściowy jest ważony w zależności od jego ważności lub jego wpływu, jako względna wartość procentowa. Suma procentowych wag wpływu musi wynosić 100, a każda waga musi być określona wartościami całkowitoliczbowymi. Pole — pole całkowitoliczbowe lub znakowe w rastrze wejściowym, które będzie używane na potrzeby ważenia. Ponowne przyporządkowanie — do każdej wartości w rastrze wejściowym jest przypisywana nowa wartość na podstawie ponownego przyporządkowania. Wartość ponownego przyporządkowania może być prawidłową wartością lub wartością Brak danych. Format ciągu znakowego używanego do przypisania ponownego przyporządkowania polega na podaniu dotychczasowej wartości, spacji i nowej wartości, po której następuje średnik.
Skale	Zakres nowych wartości, według których zostaną ponownie przyporządkowane stare wartości.
Typ rozmiaru komórki	Wybierz rozmiar komórki do użycia w rastrze wynikowym. Jeśli rozmiar wszystkich komórek wejściowych jest taki sam, wszystkie opcje zwrócą ten sam wynik. Pierwszy — użyj pierwszego rozmiaru komórki spośród rastrów wejściowych. Minimalny — użyj najmniejszego rozmiaru komórki spośród wszystkich rastrów wejściowych. Maksymalny — użyj największego rozmiaru komórki spośród wszystkich rastrów wejściowych. Jest to opcja domyślna. Średni — użyj średniego rozmiaru komórki spośród wszystkich rastrów wejściowych. Ostatni — użyj ostatniego rozmiaru komórki spośród rastrów wejściowych.
Typ zasięgu	Wybierz zasięg do użycia w rastrze wynikowym: Pierwszy — do określenia zasięgu przetwarzania zostanie użyty zasięg pierwszego rastra wejściowego. Iloczyn — do określenia zasięgu przetwarzania zostanie użyty zasięg nakładających się pikseli. Jest to opcja domyślna. Suma — do określenia zasięgu przetwarzania zostanie użyty zasięg wszystkich rastrów. Ostatni — do określenia zasięgu przetwarzania zostanie użyty zasięg ostatniego rastra wejściowego.

Dowiedz się więcej na temat funkcji Nakładanie ważone

Funkcja Nakładanie ważone stosuje jedno z najczęściej stosowanych podejść do analizy nakładania w celu rozwiązania problemów obejmujących wiele kryteriów, takich jak wybór lokalizacji czy modele przydatności. W analizie nakładania ważonego wykonywane są poszczególne etapy ogólnej analizy nakładania. Podobnie jak w przypadku wszystkich analiz nakładania, w analizie nakładania ważonego konieczne jest zdefiniowanie problemu, podzielenie modelu na modele podrzędne i zidentyfikowanie warstw wejściowych.

Ponieważ warstwy kryteriów wejściowych będą w różnych systemach numeracji z różnymi zakresami, aby połączyć je w jednej analizie, każda komórka dla każdego kryterium musi zostać ponownie sklasyfikowana we wspólnej skali preferencji, takiej jak od 1 do 10, gdzie 10 oznacza najbardziej korzystne. Przypisana preferencja na wspólnej skali oznacza preferencję zjawiska dla danego kryterium. Wartości preferencji są w skali względnej. Oznacza to, że wartość preferencji równa 10 jest dwa razy bardziej preferowana niż wartość preferencji równa 5.

Wartości preferencji powinny być nie tylko przypisane względem siebie w obrębie warstwy, ale także mieć takie samo znaczenie między warstwami. Jeśli na przykład lokalizacji dla jednego kryterium przypisano preferencję 5, będzie ona miała taki sam wpływ na zjawisko, jak wartość 5 w drugim kryterium.

W prostym modelu przydatności pod zabudowę mieszkaniową mogą występować trzy kryteria wejściowe: spadek, ekspozycja i odległość od dróg. Spadki są ponownie klasyfikowane w skali od 1 do 10, przy czym bardziej płaskie tereny są mniej kosztowne, przez co są najkorzystniejsze i przypisywane są im wyższe wartości. W miarę jak spadki stają się coraz bardziej strome, przypisywane są im coraz mniejsze wartości, przy czym najbardziej stromemu nachyleniu przypisywana jest wartość 1. Tę samą ponowną klasyfikację wykonuje się w skali od 1 do 10 dla ekspozycji, przy czym korzystniejszym ekspozycjom — w tym przypadku bardziej w kierunku południowym — przypisuje się wyższe wartości. Ten sam proces ponownej klasyfikacji jest stosowany do kryterium odległości od dróg. Lokalizacje bliżej dróg są bardziej korzystne, ponieważ są mniej kosztowne w budowie, ponieważ mają łatwiejszy dostęp do energii i wymagają krótszych podjazdów. Lokalizacja z przypisaną wartością przydatności 5 na ponownie sklasyfikowanej warstwie spadku będzie dwukrotnie droższa w budowie niż w przypadku spadku z przypisaną wartością 10. Lokalizacja z przypisaną wartością przydatności 5 na ponownie sklasyfikowanej warstwie spadku będzie miała taki sam koszt jak w przypadku wartości 5 przypisanej na ponownie sklasyfikowanej warstwie odległości od dróg.

Każde z kryteriów w analizie nakładania ważonego może nie mieć równego znaczenia. Ważniejszym kryteriom można przypisać większą wagę niż pozostałym kryteriom. Na przykład w naszym przykładowym modelu przydatności pod zabudowę mieszkaniową można zdecydować, że ze względu na długoterminowe cele ochrony przyrody lepsze ekspozycje są ważniejsze niż krótkoterminowe koszty związane z kryteriami dotyczącymi spadku i odległości od dróg. Dlatego można uznać wartości ekspozycji za dwa razy ważniejsze niż kryteria dotyczące spadku i odległości od dróg.

Kryteria wejściowe są mnożone przez wagi, a następnie sumowane. Na przykład w modelu przydatności pod zabudowę mieszkaniową ekspozycja jest mnożona przez 2, a wszystkie trzy kryteria są sumowane lub przedstawiane w inny sposób: (2 * ekspozycja) + spadek + odległość od dróg.

Ostatnim etapem procesu analizy nakładania jest weryfikacja modelu, w celu upewnienia się, że to, co model wskazuje w danej lokalizacji, faktycznie tam jest. Po weryfikacji modelu wybierana jest lokalizacja i budowany jest dom.

Używanie wartości Ograniczone i Brak danych w wartości skali

Ustawienie wartości skali na Ograniczone przypisuje danej komórce w wynikowej nakładce ważonej wynik, który jest minimalną wartością ustawionej skali oceny pomniejszoną o 1. Jeśli nie ma danych wejściowych do narzędzia Nakładanie ważone z komórkami o wartości Brak danych, można użyć wartości Brak danych jako wartości skali, aby wykluczyć określone wartości. Jednak najbezpieczniejsze i niezbędne, jeśli istnieją komórki Brak danych w dowolnych danych wejściowych, jest użycie wartości Ograniczone. Potencjalnie można uzyskać wynik z narzędzia Nakładanie ważone, który zawiera komórki o wartości Brak danych pochodzące z jednych lub większej liczby danych wejściowych (Brak danych w dowolnych danych wejściowych równa się Brak danych w wyniku) i obszarów ograniczonych, które celowo wykluczono. Nie należy mylić wartości Brak danych i Ograniczone. Każda z nich służy konkretnemu celowi. Mogą istnieć obszary o wartości Brak danych, w przypadku których nie jest znana ich wartość, a które w rzeczywistości są odpowiednimi obszarami. Jeśli zostanie użyta wartość Brak danych zamiast wartości Ograniczone, aby wykluczyć określone wartości komórek, a w jednych lub większej liczbie danych wejściowych znajduje się wartości Brak danych, nie będzie wiadomo, czy komórka o wartości Brak danych oznacza, że istnieją ograniczenia w użyciu obszaru, czy też w tej lokalizacji nie były dostępne żadne dane wejściowe.

Należy zachować ostrożność, używając wartości Ograniczone dla wartości skali podczas tworzenia powierzchni kosztów. Ponieważ użycie wartości Ograniczone nadaje komórce wartość równą minimalnej wartości skali oceny pomniejszonej o 1, obszary ograniczone będą wyglądały na obszary o najniższym koszcie, podczas gdy w rzeczywistości są one wyłączone z analizy. Zamiast tego należy przypisać wysoki koszt lub ustawić wartość skali na Brak danych dla obszarów, które mają zostać wykluczone z analizy.