Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Тип используемой системы измерения может оказать значительное влияние на интерпретацию полученных значений. Расстояние в 20 километров вдвое превышает расстояние в 10 километров, а что-либо, весящее 100 фунтов является 1/3 от чего-либо, весящего 300 фунтов. Но победитель гонки необязательно прошел дистанцию в три раза быстрее, чем занявший третье место, почва, имеющая кислотность pH 6, не в два раза кислее, чем почва с pH 6. Продолжая сравнение, человек, которому 60 лет, вдвое старше человека, которому 30. Но, человек 60 лет может быть вдвое старше 30-летного только один раз в жизни.
Смысл этого обсуждения числовых значений – показать, что не все значения можно обрабатывать одинаково. Важно знать тип используемой в наборе растровых данных системы измерений, чтобы применить соответствующие операторы и функции и получить предсказуемый результат. Значения измерений можно разделить на четыре типа: относительные, интервальные, порядковые и номинальные.
Дополнительный модуль Spatial Analyst не делает различия между этими четырьмя различными типами измерений при обработке значений. Большинство математических операций хорошо работают с относительными значениями, но если интервальные, порядковые или номинальные значения умножаются, делятся или возводятся в степень, полученные результаты, как правило, не имеют смысла. С другой стороны, вычитание, сложение и Булевы вычисления могут использоваться с интервальными и порядковыми значениями. Обработка атрибутивных значений внутри и между наборами растровых данных наиболее эффективна при использовании номинальных измерений.
Относительные
Эти значения являются относительными к фиксированной нулевой точке на линейной шкале. С такими значениями можно использовать математические операторы, что позволяет получать предсказуемые и значащие результаты. Примерами таких измерений являются возраст, расстояние, вес и объем.
Интервальные
Время дня, даты, температурная шкала Фаренгейта и значения pH являются примерами интервальных измерений. Это значения калиброванной линейной шкалы, но они не являются относительными к истинной нулевой точке во времени или пространстве. Поскольку истинная нулевая точка отсутствует, между этими значениями можно проводить относительные сравнения, но определение отношений или пропорций не рекомендуется.
Порядковые
Порядковые значения определяют положение. Эти измерения используются для отображения расположения, например, первое, второе или третье, но они не содержат величин или относительных пропорций. Порядковые значения не могут показать, насколько лучше, хуже, сильнее или слабее та или иная вещь или явление. Например, бегун, первый пришедший к финишу, вряд ли бежал вдвое быстрее, чем бегун, пришедший к финишу вторым. Зная победителей только по местам, которые они заняли, вы не сможете определить, насколько быстрее бежал первый по сравнению со вторым.
Номинальные
Значения этой системы измерений используются для отделения одних явлений от других. Также они могут определять группы, классы, членство или категории, с которыми ассоциирован данный объект. Эти значения являются качественными, не количественными, и не имеют привязки к фиксированной точке или к линейной шкале. Коды землепользования, типы почв и другие атрибуты рассматриваются как номинальные значения. Другие номинальные значения – это номер ИНН, почтовый индекс и телефонный номер.
Сравнение дискретных и непрерывных данных
Значения ячеек могут также подразделяться на значения, отображающие дискретные или непрерывные данные.
Дискретные данные
Дискретные данные, иногда называющиеся данными категорий, чаще всего используются для отображения объектов. Эти объекты обычно относятся к классу (например, тип почв), категории (тип землепользования) или к группе (политической партии). Объект категории имеет четко определенные границы.
Как правило, в наборе дискретных растровых данных с каждой ячейкой связано целочисленное значение. Большинство целочисленных наборов растровых данных может иметь таблицу, содержащую дополнительную атрибутивную информацию. Значения с плавающей точкой могут использоваться для отображения дискретных данных, но в довольно редких случаях.
Дискретные данные лучше всего отображаются с использованием порядковых или номинальных значений.
Непрерывные данные
Непрерывный набор растровых данных или поверхность может отображаться в виде растра, использующего значения с плавающей точкой, а иногда – целочисленные значения. Значение каждой ячейки набора данных зависит от фиксированной точки (например, уровень моря), направления или расстояния до явления, и использует особую систему измерений (например, шум аэропорта измеряется в децибелах). Примерами непрерывных поверхностей являются высоты, экспозиции, уклоны, уровень радиации вокруг АЭС, концентрация соли вокруг солончака.
Наборы растровых данных с плавающей точкой не имеют связанной с ними таблицы, поскольку все или почти все значения ячеек являются уникальными, и сама природа непрерывных данных исключает использование связанных атрибутов.
Непрерывные данные лучше всего отображаются с использованием коэффициентов и интервальных значений.
Часто, при попытке комбинирования дискретных и непрерывных данных получаются бессмысленные результаты, например, при добавлении кодов землепользования (дискретные данные) к поверхности высот (непрерывные данные). В получившемся наборе растровых данных значение 104 является суммой кода землепользования 4 и высоты 100 метров.