Пространственный анализ позволяет решать сложные задачи, связанные с местоположением, исследовать и понимать данные с географической точки зрения, определять взаимосвязи, обнаруживать и количественно определять закономерности, оценивать тенденции, а также делать прогнозы и принимать решения. Пространственный анализ выходит за пределы только картографии, позволяя изучать характеристики различных местоположений и существующие взаимосвязи. Пространственный анализ добавляет новые возможности для принятия.
С его помощью можно сочетать информацию из различных источников и извлекать качественно новую информацию, применяя комбинации пространственных операций. Коллекция инструментов пространственного анализа помогает найти ответы на сложные вопросы, связанные с пространственными данными. При помощи статистического анализа можно понять, являются ли наблюдаемые закономерности значащими. Можно проанализировать различные слои и рассчитать пригодность места для определенного типа человеческой деятельности, с помощью анализа изображений вы можете увидеть изменения, происходящие с течением времени. Эти инструменты позволяют рассматривать важные вопросы и находить решения, которые были бы не доступы при простом визуальном анализе данных.
Вы можете использовать возможности анализа и геообработки в ArcGIS AllSource, чтобы ответить на многие пространственные вопросы и выполнить пространственный анализ. Пространственный анализ в ArcGIS AllSource может выполняться и в 2D, и в 3D, а также с учетом времени.
Типичный рабочий процесс пространственного анализа включает в себя следующее:
- Сформулируйте вопрос, на который вы хотите ответить.
- Найдите и подготовьте данные с помощью data engineering для анализа.
- Исследуйте данные на карте и с помощью диаграмм, чтобы лучше понять их.
- Выполните пространственный анализ, используя соответствующий инструмент или набор инструментов, чтобы ответить на поставленный вопрос.
- Повторите или автоматизируйте анализ с помощью моделирования и сценариев.
- Поделитесь результатами, чтобы сообщить результаты или позволить другим повторить процесс.
Data Engineering
Используя Data Engineering, можно изучать, визуализировать, очищать и подготавливать данные. Процесс подготовки данных обычно является первым шагом для рабочих процессов пространственного анализа и картографии. Вид и лента Data Engineering помогают лучше понять данные и подготовить их для работы в ГИС.
Визуализация с помощью диаграмм
Визуализация помощью диаграмм помогает увидеть закономерности, тренды, отношения и структуры данных, которые сложно увидеть при изучении числовых значений в таблице. Интерпретируйте результаты анализа и сообщайте результаты с помощью диаграмм.
Пространственный анализ
Используя возможности пространственного анализа в ArcGIS AllSource, вы можете выполнять следующие типы операций с географическими данными:
- Извлечение и наложение данных.
- Добавление и вычисление полей атрибутов.
- Суммирование и агрегация данных.
- Вычисление статистики.
- Моделирование отношение и нахождение закономерностей.
Машинное обучение и искусственный интеллект
Машинное обучение относится к набору управляемых данными алгоритмов и методов, которые автоматизируют прогнозирование, классификацию и кластеризацию данных. Глубокое обучение - это важный поднабор методов машинного обучения, в котором используются искусственные нейронные сети для обучения на основе данных. Машинное обучение и глубокое обучение могут играть важную роль в решении пространственных задач в самых разных областях применения, от классификации изображений до обнаружения пространственных закономерностей и многомерного прогнозирования.
В дополнение к традиционным методам машинного обучения, ArcGIS AllSource включает поднабор методов машинного обучения, которые по своей сути являются пространственными. Эти пространственные методы, которые включают географию непосредственно в свои расчеты, могут привести к лучшему пониманию. Пространственный компонент часто принимает форму измерения формы, плотности, примыкания, пространственного распределения или близости. Как традиционное, так и пространственное машинное обучение, могут играть важную роль в решении пространственных задач и ArcGIS AllSource поддерживает их использование несколькими способами.
Машинное обучение может потребовать больших вычислительных ресурсов и часто включает большие и сложные данные. Достижения в области хранения данных и параллельных и распределенных вычислений делают возможным решение проблем, связанных как с машинным обучением, так и с ГИС.
Следующие возможности и инструменты используют машинное обучение и глубокое обучение:
- Набор инструментов Картографирование кластеров и набор инструментов Моделирование пространственных взаимоотношений в наборе инструментов Пространственная статистика
- Набор инструментов Прогнозирование временных рядов в наборе инструментов Углубленный анализ пространственно-временных закономерностей
- Инструменты функционального, табличного и текстового анализа в наборе инструментов GeoAI
- Набор инструментов Многомерный анализ и набор инструментов Глубокое обучение в наборе инструментов Image Analyst
- Набор инструментов Облако точек в наборе инструментов 3D Analyst
- Интерактивный инструмент обнаружения объектов на основе глубокого обучения
Аналитика больших данных
ArcGIS AllSource включает инструменты, которые могут преобразовывать большие объемы пространственных данных в управляемую информацию. Используя параллельную обработку на одном компьютере или распределенную обработку с многоузловыми серверами, вы можете анализировать и получать ценные сведения из больших объемов данных, которые ранее были слишком большими или сложными.
Вы можете использовать следующие возможности и наборы инструментов для анализа больших данных:
- Инструменты GeoAnalytics Desktop предоставляют среду параллельной обработки для анализа на настольном компьютере с использованием Spark. Благодаря агрегации, регрессии, обнаружению и кластеризации вы можете визуализировать, понимать и взаимодействовать с большими данными объектов и таблиц. Эти инструменты работают с наборами больших данных и позволяют получать новые знания из данных через закономерности, тренды и аномалии.
Узнайте больше о наборе инструментов GeoAnalytics Desktop
Инструменты в наборе инструментов Анализ движения в наборе инструментов AllSource также используют Apache Spark.
- Вы можете выполнять визуальную аналитику и исследование больших данных в облачном хранилище данных или другом многопользовательском источнике с помощью диаграмм.
- Динамически группируйте большие данные и отображайте их на карте, чтобы агрегировать и суммировать данные на лету без предварительной обработки.
Модели и скрипты
Экономьте время на повторяющихся задачах, минимизируйте количество ошибок и эффективно повторяйте анализ, создавая модели или сценарии. Затем превратите модель или скрипт в пользовательский инструмент. Используйте Python для скриптов рабочих процессов или создания моделей рабочих процессов с помощью ModelBuilder.
Вы также можете добавить сторонние библиотеки с помощью Менеджера пакетов для расширения ArcGIS AllSource.
Общий доступ и сотрудничество
Вы можете публиковать методологию анализа, а также данные, которые вы анализируете в ArcGIS AllSource для ваших коллег, организации и сообщества в виде пакетов геообработки или веб-инструментов. Благодаря этим опубликованным инструментам анализа каждый может воспользоваться вашим опытом в области пространственного анализа, выполняя анализ самостоятельно.