Как работает инструмент Взвешенное наложение (Weighted Overlay)
Инструмент Взвешенное наложение (Weighted Overlay) использует стандартный механизм для анализа наложения, для решения задач с учетом нескольких критериев, например, поиск подходящего местоположения и модели пригодности. В анализе взвешенного наложения выполняются все общие шаги 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.
Т.к. 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. Т.е. пригодность 10 в два раза предпочтительнее, чем пригодность 5.
Значения пригодности должны быть пересчитаны по одной шкале и относительно друг друга в слое, и между слоями. 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 примерной модели пригодности жилья, может быть три входных критерия: уклон, экспозиция и расстояние до дорог. Уклоны переклассифицируются по шкале от 1 до 10, и чем ровнее плоскость, тем более пригодны участки для жилья, и им присваиваются высокие значения. По мере увеличения крутизны уклонов, им присваиваются более низкие значения, и самым крутым уклонам присваивается значение 1. Тот же процесс переклассификации по шкале от 1 до 10 выполняется для слоя экспозиции, где более благоприятным экспозициям (в данном случае более южным) присваиваются большие значения. Тот же процесс переклассификации применяется к критерию расстояния до дорог. Местоположения ближе к дорогам более предпочтительны, т.к. они дешевле для строительства, потому что они имеют более легкий доступ к степени и им требуются более короткие подъездные пути. Ячейки со значением пригодности 5 на переклассифицированном слое уклона, будут в два раза дороже для строительства, чем ячейки со значением 10. Ячейки со значением пригодности 5 на переклассифицированном слое уклона, будет иметь ту же стоимость, что ячейки со значением 5 на переклассифицированном слое расстояний до дорог.
Каждый критерий во взвешенном анализе наложения не обязательно равен по важности. Вы можете присвоить веса более важным критериям. Например, в примерной модели пригодности жилья, вы можете решить, что лучшая освещенность более важна, чем уклон и расстояния до дорог. Таким образом, вы можете присвоить веса слою экспозиции в два раза больше, чем слоям уклона и расстояния до дорог.
Входные критерии умножаются на веса, затем складываются. Например, в модели пригодности жилья экспозиция умножается на 2, и три критерия складываются, то есть, (2 * экспозиция) + уклон + расстояние до дорог.
Последний шаг процесса анализа наложения - проверить модель, чтобы убедиться, что территория, на которую указывает модель, на месте. После проверки модели выбирается территория на которой будет построено здание.
Использование инструмента Взвешенное наложение (Weighted Overlay)
Инструмент Взвешенное наложение (Weighted Overlay) позволяет реализовать несколько шагов в общем процессе анализа наложения в пределах одного инструмента.
Инструмент сочетает в себе следующие шаги:
- Переклассификация значений входного растра по общей шкале оценки пригодности или приоритета, риска или некоего аналогичного объединяющего масштаба
- Умножает значения ячеек каждого входного растра на вес важности 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 (Reclassify). 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 (Weighted Overlay) позже, либо вы можете присвоить веса во время выполнения переклассификации. Правильно подобрав шкалу, просто добавьте растры в диалоговое окно инструмента Взвешенное наложение (Weighted Overlay). 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 (Weighted Overlay) был использован для моделирования пригодности (для определения подходящих участков), более высокие значения, как правило, указывают на то, что участок является более подходящим. Если для построения поверхности стоимости был использован соответствующий инструмент (чтобы выяснить, сколько будет стоить перемещение по местности, например), высокие значения в общем случае будут указывать на более высокие затраты на перемещение. Вы должны правильно понимать значения шкалы, которые вы применяете к входным растрам, следовательно, вы должны понимать, что означают значения на выходном растре.
Шаги выполнения инструмента Взвешенное наложение (Weighted Overlay)
Шаги выполнения инструмента Взвешенное наложение (Weighted Overlay):
- Выберите шкалу переклассификации.
Значения на концах шкалы представляют крайние точки пригодности (или другого критерия) (наименее пригодные, наиболее пригодные).
По умолчанию используется шкала от 1 до 9 с приращением (шагом) 1 (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 (Weighted Overlay) вводится шкала от 1 до 10 на 1. - Добавьте растры.
Щелкните кнопку Добавить растр (Add Raster). чтобы открыть диалоговое окно Добавить слой взвешенного наложения (Add Weighted Overlay). Щелкните стрелку Входной растр (Input raster) и выберите растр, щелкнув кнопку обзора (browse), чтобы перейти к входному растру, затем щелкните Добавить (Add). Щелкните поле Входные данные (Input), чтобы изменить выбранное поле. Нажмите кнопку ОК. Растр будет добавлен в таблицу Взвешенного наложения. Щелкните кнопку Добавить растр (Add Raster) 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. Использование этого поля взамен предлагаемого по умолчанию поля Value (Значение) упрощает присвоение весов ячейкам этого растра.
Примечание:Могут быть использованы только целочисленные растры. Переклассифицируйте непрерывные растры до добавления их в Взвешенное наложение (Weighted Overlay).
- 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 масштаба: Лес = 3, Вод = 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 (Weighted Overlay).
Значения ячеек каждого входного растра умножаются на вес растра (или процент влияния). Результирующие значения ячеек складываются между собой для получения результирующего выходного растра.
Использование в качестве Значения масштаба значения Ограничено (Restricted) и Нет данных (NoData)
Определение в качестве значения масштаба значения Ограничено (Restricted) приводит к присвоению ячейкам на результирующем растре взвешенного наложения значения, которое равно минимальному значению шкалы оценки минус 1. Если нет входных данных для Взвешенного наложения (Weighted Overlay) с ячейками NoData, вы можете использовать значение NoData как значение масштаба для исключения конкретных значений. Однако, 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 (Weighted Overlay) 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 Ограничено (Restricted). Каждое из них служит определенной цели. Могут существовать участки со значением NoData, для которых значение неизвестно, но которые в действительности являются значимыми. 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 взвешенного наложения с использованием инструмента Взвешенное наложение (Weighted Overlay)
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:
 |
Модель взвешенного наложения |
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 (Restricted), 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.
 |
Выходной растр пригодности |
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.