Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Инструмент Взвешенное наложение использует стандартный механизм для анализа наложения, для решения задач с учетом нескольких критериев, например, поиск подходящего местоположения и модели пригодности. При анализе взвешенного наложения выполняется каждый из общих этапов анализа наложения.
Как и в случае со всеми анализами наложения, в анализе взвешенного наложения вам необходимо определить проблему, разбить модель на подмодели и определить входные слои.
Поскольку слои входных критериев будут в различных числовых системах с различными диапазонами, чтобы объединить их в один анализ, каждая ячейка для каждого критерия должна быть переклассифицирована по общей шкале пригодности, например, от 1 до 10, где значение 10 соответствует максимальной пригодности. Присвоенное предпочтение по общей шкале означает оценку пригодности для конкретного критерия. Значения пригодности представлены относительными величинами. То есть значение предпочтительности 10 в два раза предпочтительнее, чем значение предпочтительности 5.
Значения предпочтительности должны не только назначаться друг относительно друга внутри слоя, но также иметь одинаковую значимость в разных слоях. Например, если ячейке в слое одного из критериев присвоена пригодность 5, то такое же влияние на явление окажет пригодность 5 в слое другого критерия.
Например, в простейшей модели предпочтительности жилья могут использоваться три входных критерия: уклон, расположение и удаленность от дорожной сети. Уклоны классифицируются по шкале от 1 до 10, причем более плоские участки являются менее затратными; поэтому они более предпочтительны для жилья, и им присваиваются более высокие значения. По мере увеличения крутизны склонов им присваиваются все более низкие значения, самым крутым склонам присваивается значение 1. Такой же процесс классификации по шкале от 1 до 10 выполняется для расположения; более благоприятным расположениям, в нашем случае это – более южные участки, присваиваются более высокие значения. Тот же процесс переклассификации применяется к критерию расстояния до дорог. Местоположения, расположенные ближе к дорогам, более предпочтительны, т.к. они дешевле для застройки, к ним легче подключить источники энергии и легче проложить подъездные пути. Место, которому присвоено значение предпочтительности 5 на классифицированном слое склона, будет в два раза более дорогостоящим для застройки, чем участок склона, получившего значение 10. Место, которому присвоено значение предпочтительности 5 на классифицированном слое склона, будет иметь такую же предпочтительность, что и участок слоя, получивший значение 5 по классификации удаленности от дорожной сети.
Каждый критерий во взвешенном анализе наложения не обязательно равен по важности. Вы можете присвоить веса более важным критериям. Например, в нашей примерной модели предпочтительности жилья вы можете решить, что в долгосрочной перспективе лучшее расположение имеет более важное значение, чем кратковременные затраты, связанные с уклоном и удаленностью от дорог. На этом основании вы можете принять важность значений расположения как в два раза большую, чем весомость двух других критериев – уклона и удаленности от дорог.
Входные критерии умножаются на веса, затем складываются. Например, в модели предпочтительности жилья экспозиция умножается на 2, и три критерия складываются вместе или представляются другим способом (2 * экспозиция) + уклон + удаленность от дорог.
Заключительным этапом процесса анализа наложения является проверка модели, чтобы убедиться в наличии на местности всего того, на что указывает модель. После проверки модели выбирается территория на которой будет построено здание.
Использование инструмента Взвешенное наложение
Инструмент Взвешенное наложение позволяет реализовать в рамках одного инструмента сразу несколько из общих этапов процесса анализа наложения.
Инструмент сочетает в себе следующие шаги:
- Переклассификация значений входного растра по общей шкале оценки пригодности или приоритета, риска или некоторой аналогичной объединяющей шкале
- Умножает значения ячеек каждого входного растра на весомость (коэффициент значимости) этого растра
- Складывает результирующие ячейки для получения результирующего выходного растра
Инструмент в качестве входных данных принимает только целочисленные растры, такие как растры землепользований или типов почв. Непрерывные (с плавающей точкой) растры должны быть переклассифицированы в целочисленные до того, как их можно будет использовать в анализе.
В общем случае, значения непрерывных растров группируются в диапазоны, например, как для уклонов, или в выходные данные функции Евклидова расстояния. Каждому диапазону должно быть присвоено единственное значение до того, как он будет использоваться в инструменте Взвешенное наложение. Выполнить переклассификацию таких растров позволяет инструмент Переклассификация. Вы можете либо оставить значение, присвоенное каждому диапазону (необходимо помнить о диапазоне значений, которому соответствует новое значение) и присвоить веса значениям ячеек в инструменте Взвешенное наложение позже, либо вы можете присвоить веса во время выполнения переклассификации. Правильно подобрав шкалу оценки, просто добавьте растр в диалоговое окно инструмента Взвешенное наложение. Ячейки на растре будут определены в соответствии с пригодностью или предпочтением, риском или некоей иной аналогичной объединяющей шкалой. Выходные растры могут быть взвешены в соответствии с их важностью и сложены между собой, что в результате даст выходной растр.
Если инструмент Взвешенное наложение был использован для моделирования пригодности (для определения подходящих участков), более высокие значения, как правило, указывают на то, что участок является более подходящим. Когда этот инструмент используется для создания стоимостной поверхности (например, чтобы узнать, сколько будет стоить перемещение по данному ландшафту), высокие значения обычно указывают на более высокие транспортные расходы. Вы должны правильно понимать значения шкалы, которые вы применяете к входным растрам, следовательно, вы должны понимать, что означают значения на выходном растре.
Работа инструмента Взвешенное наложение
Шаги выполнения инструмента Взвешенное наложение:
- Выберите шкалу переклассификации.
Шкала оценки представляет собой диапазон пригодности (или другой критерий); значения на одном конце шкалы соответствуют одному пределу пригодности (или другого критерия), а значения на другом конце – другому пределу.
По умолчанию используется шкала от 1 до 9 с приращением (шагом) 1 (например, наименее пригодные – это 1, наиболее пригодные – это 9). Если ваши входные растры уже переклассифицированы по общей шкале измерений с использованием инструмента Переклассификация, важно выбрать шкалу оценки, которая соответствует шкале, использованной при переклассификации. Например, если растры были переклассифицированы по шкале от 1 до 10 (1 соответствует наименее пригодным участкам, а 10 - наиболее подходящим участкам), в качестве шкалы оценки в инструменте Взвешенное наложение вводится шкала от 1 до 10 на 1.
- Добавить входные растры.
Выберите слои в содержании карты или найдите наборы растровых данных в файле, используя значки (v) или (+), соответственно, во входной таблице взвешенного наложения. Выберите строку растра в таблице и в случае необходимости измените поле. Щелкните кнопку Добавить растр еще раз, чтобы ввести следующий растр и т.д.
Примечание:
Если один из растров входных данных – растр землепользования, этот растр должен содержать поле описания, в котором охарактеризован каждый тип землепользования. Когда это поле используется взамен поля со значением по умолчанию, становится проще назначить веса для этого растра.
Примечание:
Могут быть использованы только целочисленные растры. Переклассифицируйте непрерывные растры до добавления их в Взвешенное наложение.
- Установите значения шкалы.
Ячейкам каждого входного растра для анализа присваиваются значения шкалы оценки. Такой подход позволяет выполнять арифметические операции над растрами, которые изначально содержат разнородные значения. Вы можете изменить присвоенные каждой ячейке по умолчанию значения в соответствии с их важностью или пригодностью. Например, добавленный растр землепользований имеет значения, представляющие тип землепользования (Лес = 7, Вода = 3, Пустоши = 1, Кустарник = 10). Для поиска подходящих участков под строительство, вы присваиваете значения шкалы, которые определяют пригодность того или иного типа землепользования для строительства. Например, при использовании шкалы от 1 до 9 на 1, вы можете присвоить следующие значения шкалы: Лес = 3, Вода = Ограничено, Пустоши = 9, Кустарник = 7.
- Присвойте веса входным данным.
Каждый входной растр можно взвесить, или присвоить влияние в процентах на основе ее важности. Совокупное влияние для всех растров должно быть равно 100 процентам. Например, важнее может оказаться потребность строительства торгового центра на прочных грунтах, чем расположение его в популярном торговом районе.
- Запустите инструмент Взвешенное наложение.
Значения ячеек каждого входного растра умножаются на вес растра (или процент влияния). Результирующие значения ячеек складываются между собой для получения результирующего выходного растра.
Использование Ограничено и NoData для значений шкалы
Задав значение шкалы Ограничено, этой ячейке в результате взвешенного наложения присваивается значение, которое является минимальным значением заданной шкалы оценки, минус 1. Если в инструмент Взвешенное наложение не введены исходные данные с ячейками NoData, то вы можете использовать NoData как значение шкалы для исключения определенных значений. Но, если у вас есть ячейки со значениями NoData на любом из входных растров, безопаснее и проще работать со значением Ограничено. Потенциально, результат от запуска инструмента Взвешенное наложение может содержать ячейки со значением NoData, которые унаследованы от одного или нескольких входных растров (значение NoData на любом из входных растров и на результирующем растре будет сохранено как значение NoData), а участки со значением Ограничено будут соответствовать тем территориям, которые вы намеренно исключили из анализа. Следует различать значения NoData и Запрещено. Каждое из них служит определенной цели. Могут существовать участки со значением NoData, для которых значение неизвестно, но которые в действительности являются пригодными. Если для исключения определенных значений ячеек вы вместо значения Ограничено используете значение NoData, и ячейки со значением NoData есть на одном или нескольких входных растрах, вы не будете знать, соответствует ли значение NoData участкам, использование которых ограничено, или тем участкам, для которых недостаточно информации.
Будьте внимательны при использовании значения Ограничено для значения шкалы при создании поверхности стоимости. Поскольку использование значения Ограничено присваивает ячейке значение, равное минимальному значению шкалы оценки минус 1, участкам со значением Ограничено будет присвоена минимальная стоимость, хотя, в действительности, они исключены из анализа. Тем участкам, которые вы хотите исключить из анализа, в таком случае, должно быть присвоено очень высокое значение стоимости, или таким ячейкам должно быть присвоено значение NoData.
Пример инструмента Взвешенное наложение
В следующем примере выбрано местоположение для нового городского парка. Будут рассмотрены три фактора: землепользование: плотность населения и расстояние до существующих парков. Цель состоит в том, чтобы найти подходящее землепользование, например, свободные земли, в окрестности с высокой плотностью населения, чтобы обеспечить зеленые насаждения в местах большого скопления людей, которые еще не заняты существующим парком.
Входные данные для взвешенного наложения отображаются на рисунке выше. Слева направо: землепользование, плотность населения и расстояние до парков.
Модель взвешенного наложения отображается на рисунке ниже как процесс в ModelBuilder:
Каждому классу в каждом входном растре присваивается новое, переклассифицированное значение по шкале 1 к 5, где 1 представляет наименьшую пригодность, а 5 – наибольшую. Например, в растре землепользования свободная земля наиболее пригодна, а земля под коммерческую застройку – нет. В растре плотности населения значения пригодности большие для областей с высокой плотностью и маленькие для низкой плотности. В растре расстояния до парков пригодность возрастает с увеличением расстояния от существующих парков, т.к. области, расположенные далеко от существующих парков обслуживаются неадекватно.
Любому классу также может быть присвоено значение Ограничено, которое означает, что соответствующие области неприемлемы или не могут использоваться. Ограниченные области исключаются из анализа. В растре землепользования, например, аэропорты и водные массивы ограничены.
Каждый из трех входных растров затем взвешивается. В этом взвешенном наложении землепользование имеет 50-процентное влияние, плотность населения – 15-процентное влияние и расстояние от парков – 35-процентное влияние.
Наиболее пригодные области показаны красным. Следующие области – оранжевые, за ними идут зеленые. Синие и пурпурные области наименее пригодны, а белые области – ограниченные. Изменение значений пригодности или процентного соотношения влияния даст другие результаты.