Создать растр тренда (Map Viewer Classic)

Создать растр тренда оценивает тренд для каждого пиксела вдоль измерения для одной или нескольких переменных в многомерном растре.

Примечание:

Теперь этот инструмент доступен в Map Viewer, современный инструмент для создания карт в ArcGIS Online. Более подробно см. в Создать растра тренда (Map Viewer).

Если вы не видите этот инструмент в Map Viewer Classic, свяжитесь с администратором организации. Ваша учетная запись должна иметь тип пользователя Professional или Professional Plus и права на выполнение анализа изображений

Схема рабочего процесса

Пример

• Учитывая ежемесячные данные о температуре океана за 40 лет, рассчитайте линейную линию тренда для каждого пиксела, чтобы увидеть, где и как температура менялась с течением времени.
• Учитывая ежедневные данные об осадках, собранные за 10 лет, используйте опцию гармонической линии тренда и проверьте статистику согласия R-квадрат, чтобы увидеть, присутствует ли в данных сезонный тренд.

Примечания по использованию

Этот инструмент может использоваться для размещения данных вдоль линейной, гармонической или полиномиальной линии тренда, или его можно использовать для определения тренда с помощью теста Mann-Kendall или Seasonal-Kendall.

Выходной растр тренда, созданный с помощью этого инструмента, используется в качестве входных данных для инструмента Прогнозировать с помощью растра тренда.

Тесты Mann-Kendall и Seasonal-Kendall используются для определения наличия монотонного тренда в данных. Они являются непараметрическими, т.е. они не учитывают определенное распределение данных. Тест Mann-Kendall не учитывает корреляцию рядов или сезонные эффекты. Если данные являются сезонными, лучше использовать тест Seasonal-Kendall.

Существует три варианта линии тренда для построения тренда значений переменных в измерении: линейный, гармонический и полиномиальный.

• Линейная – линейная линия тренда является наиболее подходящей прямой линией, которая используется для оценки простых линейных отношений. Линейный тренд выделяет скорость изменения, которая увеличивается или уменьшается с постоянной скоростью. Формула для линейной линии тренда выглядит следующим образом:

• Где:
  • y = значение переменной пиксела
  • х = значение измерения
  • β0 = y-перехват
  • β1 = линейный уклон или скорость изменения
    • β1 > 0 указывает на растущий тренд
    • β1 < 0 указывает на убывающий тренд

• Гармоническая – гармоническая линия тренда – это периодически повторяющаяся криволинейная линия, которая лучше всего используется для описания данных, следующих циклической схеме, например сезонных изменений температуры. Формула для гармонической линии тренда выглядит следующим образом:

• Где:
  • y = значение переменной пиксела
  • t = дата по Юлианскому календарю
  • β0 = y-перехват
  • ß1 = скорость изменения
  • α, γ = коэффициенты межгодовых или внутригодовых изменений
  • ω = 1 / i
  • f = гармоническая частота

• Полиномиальная – полиномиальная линия тренда – это кривая, которая используется для данных с флуктуациями. В этом случае значение полиномиального порядка используется для указания максимального числа возникающих флуктуаций. Формула для полиномиальной линии тренда выглядит следующим образом:

• Где:
  • y = значение переменной пиксела
  • х = значение измерения
  • ß0, ß1, ß2, ß3, ..., ßn = константные коэффициенты

Если вы выполняете построение линейного, гармонического и полиномиального тренда, выходные данные представляют собой многомерный слой изображений, в котором каждый срез является многоканальным растром, содержащим информацию о линии тренда. Если вы анализируете тренд для одной переменной в наборе данных, содержащем одно измерение (например, время), в выходном наборе данных будет один срез. При анализе одной переменной для набора данных, содержащего несколько измерений (например, время и глубина), каждый срез будет содержать информацию о тренде для каждого значения измерения по тому измерению, которое не было включено в анализ.

Для анализа линейного тренда выходные данные содержат трехканальные растры, где:

• Канал 1 = Уклон
• Канал 2 = Пересечение
• Канал 3 = Среднеквадратичная ошибка (RMSE) или ошибка вокруг линии наилучшего соответствия

Для анализа гармонического тренда количество каналов на выходе зависит от порядка гармонической частоты. Когда частота установлена на 1, в результате создается пятиканальный растр, где:

• Канал 1 = Уклон
• Канал 2 = Пересечение
• Канал 3 = Harmonic_sin1
• Канал 4 = Harmonic_cos1
• Канал 5 = RMSE

Когда частота установлена на 2, в результате создается семиканальный растр, где:

• Канал 1 = Уклон
• Канал 2 = Пересечение
• Канал 3 = Harmonic_sin1
• Канал 4 = Harmonic_cos1
• Канал 5 = Harmonic_sin2
• Канал 6 = Harmonic_cos2
• Канал 7 = RMSE

Для анализа полиномиального тренда количество каналов на выходе зависит от порядка полиномов. Полиномиальное выстраивание второго порядка создает четырехканальный растр, где:

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

Полиномиальное выстраивание третьего порядка создает пятиканальный растр, где:

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

Если инструмент используется для расчета критериев Манна-Кендалла или Сезонного Кендалла, выходными данными является пятиканальный растр:

• Канал 1 = склон Сена
• Канал 2 = p-значение
• Канал 3 = оценка Mann-Kendall (S)
• Канал 4 = S-дисперсия
• Канал 5 = Z-оценка

Выходные данные теста Mann-Kendall или Seasonal-Kendall могут использоваться для определения пикселей в многомерных временных рядах, которые имеют статистически значимый тренд. Эту информацию можно использовать вместе с анализом линейного, гармонического или полиномиального тренда для получения значимых трендов во временных рядах. Вы можете сгенерировать маску, включающую пиксели со значимыми p-значениями, применить маску к многомерному растру и использовать этот многомерный растр с маской как входные данные для инструмента, чтобы выполнить анализ линейного, гармонического или полиномиального тренда.

Статистика соответствия модели может быть создана как дополнительные выходные данные для линейного, гармонического и полиномного растра тренда. Среднеквадратичная ошибка (RMSE), R-квадрат и p-значение уклона тренда можно вычислить и отобразить в выходном растре с помощью метода отображения RGB, задавая статистику, как каналы красный, зеленый и синий.

Более подробную информацию о том, как публиковать многомерные слои изображений смотрите в Публикация многомерных слоев изображений.

Если отмечено Использовать текущий экстент карты, будут анализироваться только те пикселы, которые видны в текущем экстенте карты. Если этой отметки нет, будет проанализирован весь слой входных изображений.

Параметры этого инструмента перечислены в следующей таблице:

Параметр	Объяснение
Выбор многомерного слоя изображений для анализа тренда	Входной многомерный слой изображений для анализа
Выбор измерения, в котором будет анализироваться тренд переменных	Измерение, по которому будет вычислен тренд для выбранной переменной или переменных.
Выбор переменной (переменных) для анализа тренда	Переменная или переменные, для которых будут рассчитываться тренды. Если переменная не задана, анализу будет подвергнута первая переменная многомерного слоя изображений.
Выбор типа линии, пригодной для значений переменных в измерении	Задает тип линии, которая будет использоваться для подгонки к значениям пикселов вдоль измерения. Линейная – значения пикселов переменных будут построены по линейной линии тренда. Используется по умолчанию. Полиномиальная – значения пикселов переменных подгоняются для полиномиальной линии тренда второго порядка. Гармоническая – значения пикселов переменных подгоняются для гармонической линии тренда. Манн-Кендалл – переменные значения пикселов будут оцениваться с помощью критерия тренда Mann-Kendall. Сезонный Кендалл – переменные значения пикселов будут оцениваться с помощью критерия тренда Сезонного Кендалла.
Задайте единицы времени для длины сезонного периода	Задает единицы измерения времени, которые будут использоваться для продолжительности сезонного периода при расчете критерия Сезонного Кендалла. Дни – единицей измерения продолжительности для сезонного периода будет день. Используется по умолчанию. Месяцы – единицей измерения продолжительности для сезонного периода будет месяц.
Выбор длины гармонического цикла	Длина периодической вариации, которая будет моделироваться. Например, зеленый цвет листьев обычно имеет один сильный цикл изменения в течение одного года, поэтому продолжительность этого цикла составляет 1 год. Почасовые данные температуры имеют один сильный цикл изменения в течение одного дня, поэтому длина этого цикла равна 1 дню. Если вы ожидаете, что ваши данные будут проходить через два цикла изменения в течение одного года, то продолжительность цикла составит 182,5 дня или 0,5 года. Для данных, изменяющихся на основе годового цикла, продолжительность по умолчанию составляет 1 год. Этот параметр необходим, если выбран тип линии тренда Гармоническая и измерение это время.
Выбор единицы времени длины гармонического цикла	Устанавливает единицу времени, которая будет использоваться для длины гармонического цикла. Дни - единицами измерения гармонического цикла будут дни. Годы - единицами измерения гармонического цикла будут годы. Используется по умолчанию. Этот параметр необходим, если выбран тип линии тренда Гармоническая и измерение это время.
Установка значения частоты для подгонки гармонического тренда	Частота, которая будет использоваться в подгонке гармонического тренда. Этот параметр определяет частоту циклов в году. Если частота установлена на 1, то для подгонки модели будет использоваться комбинация линейной и гармонической кривой первого порядка. Если частота равна 2, то для подгонки данных будет использоваться комбинация линейных гармонических кривых первого порядка и гармонических кривых второго порядка. Значение по умолчанию равно 1. Этот параметр необходим, если выбран тип линии тренда Гармоническая и измерение это время.
Установка полиномиального порядкового номера для подгонки тренда	Полиномиальный порядковый номер, который будет использоваться для подгонки полиномиального тренда. Значение по умолчанию – 2, или полином второго порядка. Этот параметр необходим, если выбран тип линии тренда Полиномиальный и измерение это время.
Выбор статистики модели, которая будет включена в растр тренда	Определяет статистику, которая будет рассчитываться в выходных данных. RMSE Отмечено – RMSE вычисляется и включается в качестве одного из нескольких каналов в выходном растре тренда. Используется по умолчанию. Не отмечено – RMSE не вычисляется. R-квадрат Отмечено – Значение R-квадрата вычисляется и включается в качестве одного из нескольких каналов в выходном растре тренда. Не отмечено – Значение R-квадрата не вычисляется. Используется по умолчанию. P-значение коэффициента уклона Отмечено – P-значение вычисляется и включается в качестве одного из нескольких каналов в выходном растре тренда. Не отмечено – p-значение не вычисляется. Используется по умолчанию.
Игнорировать пропущенные значения при вычислениях	Определяет, будут ли игнорироваться пропущенные значения в анализе. Отмечено – анализ будет включать все действительные пикселы по данному измерению и игнорировать любые пикселы NoData. Используется по умолчанию. Не отмечено – Результатом анализа будет значение NoData, если для этого пиксела по данному измерению есть хотя бы одно значение NoData.
Имя слоя результата	Имя слоя, который будет добавлен в Мои ресурсы и на карту. Имя слоя по умолчанию зависит от имени инструмента и имени входного слоя. Если имя слоя уже используется, появится запрос ввести новое имя. Вы можете указать имя папки в Моих ресурсах, где будет сохранен результат, с помощью ниспадающего списка Сохранить результат в. При наличии прав на создание слоев листов изображений и слоев динамических изображений, также можно выбрать тип слоя для выходных данных, используя ниспадающий список Сохранить результат как.

Подсказка:

Щелкните Показать кредиты до запуска анализа, чтобы узнать, сколько сервисных кредитов будет потрачено.

Параметры среды

Параметры среды анализа - это дополнительные параметры, которые влияют на результаты работы инструмента. Вы можете получить доступ к настройкам среды анализа инструмента, щелкнув кнопку шестеренки сред анализа в верхней части панели инструментов.

Этот инструмент поддерживает следующие Параметры среды анализа:

• Выходная система координат - Задает систему координат выходного слоя.
• Экстент - указывает область, которая будет использоваться для анализа.
• Растр привязки - настраивает экстент выхода таким образом, чтобы он соответствовал выравниванию ячеек указанного растрового слоя привязки.
• Размер ячейки - размер ячейки для использования в выходном слое.
• Метод пересчета - метод, используемый для интерполяции значений пикселей.

Сходные инструменты и функции растра

Используйте Генерировать многомерную аномалию, чтобы вычислить аномальные значения для переменных во времени. Другие инструменты могут применяться для решения похожих задач.

Инструменты анализа Map Viewer Classic и функции растра

Инструмент Прогнозировать, используя растр, использует результат работы инструмента Создать растр тренда, чтобы предсказать значения переменных для будущих дат или диапазонов дат.

Инструменты анализа ArcGIS Pro и функции растра

Инструмент геообработки Создать растр тренда доступен в наборе инструментов Image Analyst.

Создать тренд также доступен в виде фукнции растра.

Ресурсы для разработчиков ArcGIS Enterprise

Если вы работаете в ArcGIS REST API, используйте задачу Generate Trend Raster.

Если вы работаете в ArcGIS API for Python, используйте generate_trend_raster из модуля arcgis.raster.analytics.