صندوق أدوات الوقت Space Time Pattern Mining Toolbox

القائمة الرئيسية

الصفحات

تعديل المشاركة

صندوق أدوات الوقت Space Time Pattern Mining Toolbox

Husam Jubeh
(0)

لمتابعة موقعنا ليصلك كل جديد إضغط هنا


نظرة عامة على صندوق أدوات الوقت والزمن ToolboxSpace  Time Pattern Mining 

أدوات (ArcGIS و ArcToolbox)

نظرة عامة على صندوق أدوات الوقت ToolboxSpace Time Pattern Mining

  • The Space Time Pattern Mining toolbox contains statistical tools for analyzing data distributions and patterns in the context of both space and time. It includes a toolset that can be helpful for visualizing the data stored in the space-time netCDF cube in both 2D and 3D and filling missing values in your data prior to cube creation.
  • تحتوي مجموعة أدوات تعدين أنماط الزمان والمكان على أدوات إحصائية لتحليل توزيعات وأنماط البيانات في سياق كل من المكان والزمان. يتضمن مجموعة أدوات يمكن أن تكون مفيدة لتصور البيانات المخزنة في مكعب netCDF الزمكان في كل من 2D و 3D وملء القيم المفقودة في بياناتك قبل إنشاء المكعب.
  • Create Space Time Cube By Aggregating Points takes point datasets and builds a multidimensional cube data structure (netCDF) for analysis. Emerging Hot Spot Analysis then takes the cube as input and identifies statistically significant hot and cold spot trends over time.
  • You might use the Emerging Hot Spot Analysis tool to analyze crime or disease outbreak data in order to locate new, intensifying, persistent, or sporadic hot spot patterns at different time-step intervals. The Local Outlier Analysis tool takes the cube as input to identify statistically significant clusters of high or low values as well as outliers that have values that are statistically different than their neighbors in space and time.
  • The Utilities toolset enables you to visualize the data and analysis results stored in the space-time cube in two and three dimensions. These visualization tools can be used to understand the structure of the cube,
  • how the cube aggregation process works, and to visualize the analytical results added to the cube by other Space Time Pattern Mining tools. See Visualizing the Space Time Cube for strategies to allow you to look at cube contents.
  • إنشاء مكعب الوقت من خلال تجميع النقاط يأخذ مجموعات البيانات النقطية ويبني بنية بيانات مكعب متعددة الأبعاد (netCDF) للتحليل. ثم يأخذ Emerging Hot Spot Analysis المكعب كمدخل ويحدد اتجاهات النقاط الساخنة والباردة ذات الدلالة الإحصائية بمرور الوقت.
  • يمكنك استخدام أداة Emerging Hot Spot Analysis لتحليل بيانات الجريمة أو تفشي الأمراض من أجل تحديد أنماط النقاط الساخنة الجديدة أو المكثفة أو المستمرة أو المتفرقة في فترات زمنية مختلفة. تأخذ أداة التحليل الناشز المحلي المكعب كمدخل لتحديد مجموعات ذات دلالة إحصائية من القيم العالية أو المنخفضة بالإضافة إلى القيم المتطرفة التي لها قيم مختلفة إحصائيًا عن جيرانها في المكان والزمان. تتيح لك مجموعة الأدوات المساعدة تصور البيانات ونتائج التحليل المخزنة في مكعب الزمكان في بعدين وثلاثة أبعاد.
  • يمكن استخدام أدوات التصور هذه لفهم بنية المكعب ، وكيفية عمل عملية تجميع المكعب ، وتصور النتائج التحليلية المضافة إلى المكعب بواسطة أدوات أخرى لتعدين نمط الزمكان. راجع تصور مكعب وقت الفضاء للاستراتيجيات التي تتيح لك إلقاء نظرة على محتويات المكعب.

  • مجموعة أدوات مربع أدوات تعدين نمط الزمان والمكان:

أ. Utilities toolset مجموعة أدوات المرافق

This toolset contains tools for visualizing the variables stored in a netCDF cube.

  • تحتوي مجموعة الأدوات هذه على أدوات لتصور المتغيرات المخزنة في مكعب netCDF.أدوات من صندوق أدوات تعدين نمط الزمان والمكان:

1. Create Space Time Cube By Aggregating Points تكوين مكعب وقت الفضاء عن طريق تجميع النقاط

Summarizes a set of points into a netCDF data structure by aggregating them into space-time bins. Within each bin, the points are counted and specified attributes are aggregated. For all bin locations, the trend for counts and over time and summarized attributes are evaluated.

يلخص مجموعة من النقاط في بنية بيانات netCDF عن طريق تجميعها في صناديق الزمكان. داخل كل سلة ، يتم حساب النقاط وتجميع السمات المحددة. بالنسبة لجميع مواقع الحاويات ، يتم تقييم اتجاه الأعداد وبمرور الوقت والسمات الملخصة.

2. Emerging Hot Spot Analysis تحليل النقاط الساخنة الناشئة

Identifies trends in the clustering of point counts or attributes in a netCDF space-time cube. Categories include new, consecutive, intensifying, persistent, diminishing, sporadic, oscillating and historical hot and cold spots.

يحدد الاتجاهات في تجميع عدد النقاط أو السمات في مكعب زمكان netCDF. تشمل الفئات الجديدة ، المتتالية ، المكثفة ، المستمرة ، المتناقصة ، المتقطعة ، المتأرجحة والتاريخية الساخنة والباردة.

4. Local Outlier Analysis التحليل الناشر المحلي

Identifies statistically significant clusters of high or low values as well as outliers that have values that are statistically different than their neighbors in space and time.
يحدد مجموعات ذات دلالة إحصائية من القيم العالية أو المنخفضة وكذلك القيم المتطرفة التي لها قيم مختلفة إحصائيًا عن جيرانها في المكان والزمان.

مشاهدة فيديو شرح جميع أدوات الوقت Space Time Pattern Mining Toolbox

 اليك صفحه ومجموعة على الفيس بوك لتعلم أكثر بما يخص نظم المعلومات الجغرافية (GIS) و برنامج ArcGIS Pro من خلال هذه الروابط:


مجموعة على الفيس بوك ArcGIS Pro من هنا.
مجموعة على الفيس بوك GIS for WE - ArcGIS Pro من هنا.
صفحة الفيس بوك GIS for WE من هنا.

 

GIS for WE

أخر المواضيع من قسم : ArcToolbox

تعليقات

إرسال تعليق

التنقل السريع
    >