Função Gerar Tendência

Disponível com ArcGIS Image for ArcGIS Online.

Estima a tendência de cada pixel ao longo de uma dimensão para um ou mais variáveis em um raster multidimensional.

Notas

Conjuntos de dados raster multidimensionais com suporte incluem Cloud Raster Format (CRF), conjuntos de dados de mosaico multidimensionais ou camadas raster multidimensionais geradas por arquivos de formato netCDF, GRIB ou HDF.

Esta ferramenta pode ser usada para ajustar os dados ao longo de uma linha de tendência linear, harmônica ou polinomial, ou pode ser usada para realizar a detecção de tendência usando o teste de Mann-Kendall ou Sazonal-Kendall.

O raster de tendência de saída gerado com esta função é usado como entrada para a função Prever usando tendência.

Os testes Mann-Kendall e Seasonal-Kendall são usados ​​para determinar se há uma tendência monotônica nos dados. Eles são não paramétricos, o que significa que não assumem uma distribuição específica de dados. O teste de Mann-Kendall não considera correlação serial ou efeitos sazonais. Se os dados forem sazonais, o teste Sazonal-Kendall é mais apropriado.

Se a ferramenta for usada para realizar o teste Mann-Kendall ou Seasonal-Kendall, a saída é um raster de cinco bandas como segue:

• Banda 1 = Declividade do Sen
• Banda 2 = p-value
• Banda 3 = Pontuação Mann-Kendall (S)
• Banda 4 = Variação S
• Banda 5 = Pontuação Z

As saídas do teste Mann-Kendall ou Sazonal-Kendall podem ser usadas para determinar quais pixels em sua série temporal multidimensional têm uma tendência estatisticamente significativa. Você pode usar estas informações em conjunto com a análise de tendência linear, harmônica ou polinomial para extrair tendências significativas em sua série de tempo. Você pode gerar uma máscara incluindo pixels com valores p significativos, aplicar a máscara ao raster multidimensional e usar este raster multidimensional mascarado como entrada para a ferramenta para realizar análises de tendências lineares, harmônicas ou polinomiais.

Há três opções da linha de tendência para ajustar uma tendência para os valores de variável ao longo de uma dimensão: linear, polinomial e harmônica. As três opções de ajuste de tendência são descritas abaixo.

Para análise de tendência linear, a saída é um raster de três bandas da seguinte forma:

• Banda 1 = Declividade
• Banda 2 = Interceptação
• Banda 3 = Erro Quadrático Médio (RMSE) 3 = Erro Quadrático Médio (RMSE) ou o erro em torno da linha de melhor ajuste

Para análise de tendência polinomial, o número de bandas na saída depende da ordem polinomial. O ajuste polinomial de segunda ordem produz um raster de quatro bandas como segue:

• Banda 1 = Polynomial_2
• Banda 2 = Polynomial_1
• Banda 3 = Polynomial_0
• Banda 4 = RMSE

O ajuste polinomial de terceira ordem produz um raster de cinco bandas como segue:

• Banda 1 = Polynomial_3
• Banda 2 = Polynomial_2
• Banda 3 = Polynomial_1
• Banda 4 = Polynomial_0
• Banda 5 = RMSE

Para análise de tendência harmônica, o número de bandas na saída depende da frequência harmônica. Quando a frequência for definida como 1, a saída será um raster de cinco bandas da seguinte forma:

• Banda 1 = Declividade
• Banda 2 = Interceptação
• Banda 3 = Harmonic_sin1
• Banda 4 = Harmonic_cos1
• Banda 5 = RMSE

Quando a frequência for definida como 2, a saída será um raster de sete bandas da seguinte forma:

• Banda 1 = Declividade
• Banda 2 = Interceptação
• Banda 3 = Harmonic_sin1
• Banda 4 = Harmonic_cos1
• Banda 5 = Harmonic_sin2
• Banda 6 = Harmonic_cos2
• Banda 7 = RMSE

The Length of Cycle parameter for harmonic trend analysis is used to indicate the number and length of cycles you expect to see in your data throughout a day or year. For example, if you expect your data to go through two cycles of variation in one year, the length of cycle will be 182.5 days or 0.5 years. If you have temperature data collected every three hours, and there is one cycle of variation per day, the length of cycle is one day.

The Frequency parameter for harmonic trend analysis is used to describe the harmonic model to fit to the data. If the frequency is set to 1, a combination of linear and the first order harmonic curve will be used to fit the model. If the frequency is 2, a combination of linear, first order harmonic curve, and second order harmonic curve will be used to fit the data. If the frequency is 3, an additional third order harmonic curve will be used to model the data, and so on.

As estatísticas de adequação do modelo podem ser geradas como saídas opcionais. A raiz do erro quadrático médio (RMSE), R-quadrado e o valor-p da inclinação da tendência podem ser calculados e simbolizados. Simbolize a camada de raster de tendência de saída usando a simbologia RGB e especifique as estatísticas como as bandas vermelha, verde e azul.

Parâmetros

Parâmetro	Descrição
Raster	O raster multidimensional de entrada.
Nome da dimensão	A dimensão em que uma tendência será extraída para a variável ou variáveis selecionadas na análise.
Tipo de Tendência	Especifica o tipo de linha a ser utilizado para ajustar os valores de pixels ao longo de uma dimensão. Linear—Ajusta os valores de pixel para uma variável ao longo de uma linha de tendência linear. Este é o padrão. Harmônica—Ajusta os valores de pixel para uma variável ao longo de uma linha de tendência harmônica. Polinomial—Ajusta os valores de pixel de uma variável ao longo de uma linha de tendência polinomial de segunda ordem. Mann-Kendall—Os valores de pixel da variável serão avaliados usando o teste de tendência de Mann-Kendall. Sazonal-Kendall—Os valores de pixel da variável serão avaliados usando o teste de tendência Sazonal-Kendall.
Frequência Harmônica	O número de frequência para utilizar no ajuste da tendência. Este parâmetro especifica a frequência de ciclos em um ano. O valor padrão é 1 ou um ciclo harmônico por ano. Este parâmetro é somente incluído na análise de tendência para uma regressão harmônica.
Comprimento do Ciclo	O comprimento do modelo de variação periódico. A unidade é em dias, independentemente da unidade de tempo dos dados de entrada. Por exemplo, o verde da folha geralmente tem um forte ciclo de variação em um único ano; portanto, a duração do ciclo é 365.25, mesmo que os dados de entrada sejam de verde mensal. Os dados de temperatura por hora têm um forte ciclo de variação ao longo de um único dia, portanto, a duração do ciclo é 1. A duração padrão é 365.25 dias para dados que variam em um ciclo anual.
Unidade de Ciclo	Especifica a unidade de tempo a ser utilizada para o comprimento de um ciclo harmônico. Dias—A unidade do comprimento do ciclo harmônico é de dias. Anos—A unidade do comprimento do ciclo harmônico é de anos. Este é o padrão.
Ordem Polinomial	O número de ordem polinomial para utilizar no ajuste da tendência. Este parâmetro especifica a ordem de polinômio. O valor padrão é 2 ou polinômio de segunda ordem. Este parâmetro é somente incluído na análise de tendência para uma regressão polinomial.
Ignorar NoData	Especifica se os valores de NoData são ignorados na análise. Marcado—A análise incluirá todos os pixels válidos ao longo de uma dimensão fornecida e ignorará quaisquer pixels de NoData. Este é o padrão. Desmarcado--A análise resultará em NoData se houver quaisquer valores de NoData dos pixels ao longo da dimensão fornecida.
RMSE	Especifica se gerar o erro quadrático médio raiz (RMSE) da linha de ajuste da tendência. Marcado—O RMSE será calculado e exibido nos detalhes quando a função for concluída. Este é o padrão. Desmarcado—O RMSE não será calculado.
R-Quadrada	Especifica se é necessário calcular a estatística de ajuste da R-quadrada para a linha de ajuste da tendência. Marcado—A R-quadrada será calculada e exibida nos detalhes quando a função for concluída. Desmarcado—A R-quadrada não será calculada. Este é o padrão.
Valor P do Coeficiente de Declividade	Especifica se é necessário calcular a estatística do valor p para o coeficiente de declividade da linha de tendência. Marcado—O valor p será calculado e exibido nos detalhes quando a função for concluída. Desmarcado—O valor p não será calculado. Este é o padrão.
Período Sazonal	Especifica a unidade de tempo a ser usada para a duração de um período sazonal ao realizar o teste Sazonal-Kendall. Dias—A unidade para a duração do período sazonal é dias. Este é o padrão. Meses—A unidade para a duração do período sazonal é meses.

Tipos de regressão

A equação de regressão para cada opção de tendência está listada abaixo.

• Linear—A linha de tendência linear é uma linha reta de melhor ajuste que é utilizada para estimar relacionamentos lineares simples. Uma tendência linear destaca uma taxa de alteração que está aumentando ou diminuindo em uma taxa fixa. A fórmula para a linha de tendência linear é a seguinte:

  

  • y = o valor de variável do pixel
  • x = o valor de dimensão
  • ß0 = o intercepto y
  • ß1 = declividade linear ou taxa de alteração

    ß1 > 0 indica uma tendência crescente

    ß1 > 0 indica uma tendência decrescente

• Polinomial—A linha de tendência polinomial é uma linha curva que é útil para dados que flutuam. Neste caso, um valor de ordem de polinômio é utilizado para indicar o número máximo de flutuações que ocorram. A fórmula para a linha de tendência polinomial é a seguinte:

  

  • y = o valor de variável do pixel
  • x = o valor de dimensão
  • ß0, ß1, ß2, ß3, ..., ßn = coeficientes constantes
• Harmônica—A linha de tendência harmônica é uma linha curvada repedida periodicamente que é melhor utilizada para descrever dados que seguem um padrão cíclico, tal como, alterações sazonais de temperatura. A fórmula para a linha de tendência harmônica é a seguinte:

  

  • y = o valor de variável do pixel
  • t = a data do Juliano
  • ß0 = o intercepto y
  • ß1 = a taxa de alteração
  • α, γ = coeficientes de alteração inter-anuais ou intra-anuais
  • ω = i
  • f = a frequência harmônica