transformation_function (Opcional) | Especifica la función continua para transformar el ráster de entrada. Las clases de transformación de función se utilizan para especificar el tipo de función de transformación. Los tipos de clases de funciones de transformación son
- TfExponential, TfGaussian, TfLarge, TfLinear, TfLogarithm, TfLogisticDecay, TfLogisticGrowth, TfMSLarge, TfMSSmall, TfNear, TfPower, TfSmall y TfSymmetricLinear
El uso de una función de transformación u otra depende de la función que mejor capture la interacción de la preferencia del fenómeno con los valores de entrada. Para comprender mejor cómo los valores de entrada se ven afectados por los umbrales inferior y superior, y obtener más información sobre los parámetros que controlan los umbrales, consulte La interacción de los umbrales inferior y superior en los valores de salida. A continuación, se presentan las formas de las clases de funciones de transformación:
- TfExponential({shift}, {baseFactor}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfGaussian({midpoint}, {spread}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfLarge({midpoint}, {spread}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfLinear({minimum}, {maximum}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfLogarithm({shift}, {factor}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfLogisticDecay({minimum}, {maximum}, {yInterceptPercent}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfLogisticGrowth({minimum}, {maximum}, {yInterceptPercent}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfMSLarge({meanMultiplier}, {STDMultiplier}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfMSSmall({meanMultiplier}, {STDMultiplier}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfNear({midpoint}, {spread}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfPower({shift}, {exponent}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfSmall({midpoint}, {spread}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
- TfSymmetricLinear({minimum}, {maximum}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})
La función predeterminada de transformación es TfMSSmall. Los valores predeterminados de los parámetros para las funciones de transformación incluyen los siguientes:
- baseFactor (para TfExponential) se deriva del ráster de entrada.
- exponent (para TfPower) se deriva del ráster de entrada.
- factor (para TfLogarithm) se deriva del ráster de entrada.
- lowerThreshold (para todas las funciones) se establece en el mínimo del ráster de entrada.
- maximum (para TfLinear, TfLogisticDecay, TfLogisticGrowth y TfSymmetricLinear) se establece en el máximo del ráster de entrada.
- meanMultiplier (para TfMSLarge y TfMSSmall) es 1.
- midpoint (para TfGaussian y TfNear) se establece en el punto medio del rango de valor del ráster de entrada.
- midpoint (para TfLarge y TfSmall) se establece en el valor medio del ráster de entrada.
- minimum (para TfLinear, TfLogisticDecay, TfLogisticGrowth y TfSymmetricLinear) se establece en el mínimo del ráster de entrada.
- shift (para TfExponential, TfLogarithm y TfPower) se deriva del ráster de entrada.
- spread (para TfGaussian y TfNear) se deriva del ráster de entrada.
- spread (para TfLarge y TfSmall) es 5.
- STDMultiplier (para TfMSLarge y TfMSSmall) es 1.
- upperThreshold (para todas las funciones) se establece en el máximo del ráster de entrada.
- valueAboveThreshold (para todas las funciones) se establece en el valor to_scale.
- valueBelowThreshold (para todas las funciones) se establece en el valor from_scale.
- yInterceptPercent (para TfLogisticDecay) es 99,0000.
- yInterceptPercent (para TfLogisticGrowth) es 1,0000.
| Transformation function |