Подходы анализа наложения

Есть несколько подходов для выполнения анализа наложения. Каждый подход реализует некоторые перестановки общих шагов анализа наложения.

  1. Определите проблему.
  2. Разбейте проблему на подмодели.
  3. Определите значащие слои.
  4. Переклассифицируйте или трансформируйте данные в слое.
  5. Взвесьте входные слои.
  6. Добавьте или комбинируйте слои.
  7. Проанализируйте.

Более подробно об анализе наложения

Для наложения используются три основных подхода: взвешенное наложение, взвешенная сумма и нечёткое наложение. Каждый подход имеет разные базовые предпосылки и предположения. Наиболее целесообразный подход зависит от решаемой проблемы наложения. Пиже приведена итоговая информация о каждом.

Взвешенное наложение (Weighted Overlay)

В анализе взвешенного наложения, ряд инструментов могут дополнять инструмент Взвешенное наложение (Weighted Overlay), чтобы следовать общим шагам анализа наложения, описанным выше. Инструмент Взвешенное наложение (Weighted Overlay) масштабирует входные данные в определённом масштабе (по умолчанию 1 к 9), взвешивает входные данные и объединяет их. Наиболее благоприятные местоположения для каждого входного критерия будут переклассифицированы на более высокие значения, например, 9. В инструменте Взвешенное наложение (Weighted Overlay) значения веса, присвоенные входным растрам, должны в сумме давать 100 процентов. Слои умножаются на соответствующий множитель, и для каждой ячейки объединяются результирующие значения. Взвешенное наложение предполагает, что более благоприятные факторы приводят к большим значениям в выходном растре,таким образом определяя эти местоположения как лучшие.

Взвешенная сумма (Weighted Sum)

Анализ наложения Взвешенная сумма (Weighted Sum) следует тем же общим шагам анализа наложения, описанным выше. При использовании инструмента Взвешенная сумма (Weighted Sum), дополненного другими инструментами Spatial Analyst, можно реализовать анализ дополняющего наложения. Значения входных слоёв нужно переклассифицировать до использования инструмента Взвешенная сумма (Weighted Sum). В отличии от значений веса в инструменте Взвешенное наложение (Weighted Overlay), присвоенные входным растрам значения веса могут иметь любое значение, и к их сумме нет никаких требований. При добавлении входных растров, выходные значения инструмента Взвешенная сумма (Weighted Sum) представляют собой сумму результатов умножения каждого значения на значение веса. В отличии от Взвешенного наложения (Weighted Overlay), значения не переклассифицируются обратно в определённый масштаб; таким образом, он поддерживает атрибутивное разрешение значений, введённых в модель. При использовании Взвешенной суммы (Weighted Sum) предполагается, что более благоприятные факторы приводят к более высоким значениям в конечном выходном растре, тем самым идентифицируя эти местоположения как лучшие.

Нечеткое наложение (Fuzzy Overlay)

Анализ Наложение неразличимости (Fuzzy Overlay) основан на теории наборов. Теория множеств - это математическая дисциплина, определяющая количество отношений принадлежности явлений в конкретным наборам. В Наложении неразличимости (Fuzzy Overlay), набор обычно соответствует классу.

Наложение неразличимости (Fuzzy Overlay) свободно следует общим шагам анализа наложения, описанным выше, но отличается значением переклассифицированных значений и результатами объединения нескольких критериев. Первые три шага такие же: определить проблему, разбить на подмодели и определить значимые слои. Аналогично Взвешенному наложению и Взвешенной сумме анализ Нечеткого наложения переклассифицирует или трансформирует значения данных в общий масштаб. При этом трансформированные значения определяют возможность принадлежности к определённому набору. Например, значения уклона, трансформированные в пригодность (от 0 до 1, где 1 пригодно). В Взвешенном наложении (Weighted Overlay) и Взвешенной сумме (Weighted Sum), значения находятся на относительном масштабе предпочтения, где большие значения более предпочтительны, что отличается от возможностей принадлежности в Наложении неразличимости (Fuzzy Overlay).

Т.к. трансформированные значения представляют возможности принадлежности к наборам, в анализе Наложение неразличимости (Fuzzy Overlay) входной растр не взвешивается. В шаге "Добавить и комбинировать" общего анализа наложения, Наложение неразличимости (Fuzzy Overlay) отличается от Взвешенного наложения (Weighted Overlay) и Взвешенной суммы (Weighted Sum). Комбинирование шагов в анализе Наложение неразличимости (Fuzzy Overlay) определяет количество возможности каждого местоположения принадлежать заданному набору из разных входных растров.

Связанные темы

6/5/2014