Das Toolset "Stichproben" enthält Werkzeuge, mit denen Features erstellt werden, die als Stichprobenpositionen oder Aggregationsflächen verwendet werden.
Mit dem Werkzeug Mosaik generieren beispielsweise kann innerhalb einer bestimmten Ausdehnung ein Netz aus dreieckigen, quadratischen oder sechseckigen Polygonen erstellt werden, das zum Aggregieren anderer Daten genutzt werden kann. Mit dem Werkzeug Zufällige Punkte erstellen werden Punkte erstellt, die als Stichprobenpositionen in der Ausdehnung eines Datasets verwendet werden können.
Werkzeug | Beschreibung |
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Erstellt ein Gitternetz aus rechteckigen Zellen. Die Ausgabe können Polylinien- oder Polygon-Features sein. | |
Erstellt eine bestimmte Anzahl von zufälligen Punkt-Features. Zufällige Punkte können in einem Ausdehnungsfenster, in Polygon-Features, auf Punkt-Features oder entlang von Linien-Features erstellt werden. | |
Erstellt verschiedene Referenzpunkte basierend auf Einschlusswahrscheinlichkeiten, was zu einem räumlich ausgeglichenen Stichprobendesign führt. Dieses Werkzeug wird üblicherweise für die Planung eines Überwachungsnetzwerks verwendet, indem es Positionen für die Erfassung von Stichproben vorschlägt. Mithilfe eines Einschlusswahrscheinlichkeits-Rasters kann eine Voreinstellung für bestimmte Positionen definiert werden. | |
Erstellt Stichprobenpositionen unter Verwendung einfacher zufälliger, stratifizierter, systematischer (Gitternetz) oder Cluster-Stichprobendesigns innerhalb eines kontinuierlichen Untersuchungsgebiets. | |
Erstellt Punkt-Features entlang von Linien oder Polygonen. | |
Erstellt eine Reihe rechteckiger Polygone, die dem Verlauf eines einzelnen oder einer Gruppe von linearen Features folgen. | |
Generiert ein Mosaik aus regelmäßigen Polygonen, um eine angegebene Ausdehnung abzudecken. Das Mosaik kann aus Dreiecken, Quadraten, Rauten, Hexagonen, H3-Hexagonen oder transversalen Hexagonen bestehen. | |
Erstellt rechtwinklige Transekt-Linien in regelmäßigen Abständen entlang von Linien. | |
Die Datensätze einer Feature-Class oder Tabelle werden in zwei Teilmengen unterteilt: Eine Teilmenge dient als Trainingsdaten, und die andere Teilmenge wird als Test-Features verwendet, mit denen die Ausgabe-Oberfläche verglichen und validiert wird. |