إعادة المقياس حسب الوظيفة Rescale by Function

القائمة الرئيسية

الصفحات

إعادة المقياس حسب الوظيفة Rescale by Function

لمتابعة موقعنا ليصلك كل جديد إضغط هنا


Rescale by Function Tool

أداة إعادة المقياس حسب الوظيفة

ArcMap ArcGIS

How to use Rescale by Function Tool in Arc Toolbox??

كيفية استخدام أداة إعادة المقياس حسب الوظيفة ؟؟

كيفية استخدام أداة إعادة المقياس حسب الوظيفة ؟؟

Path to access the toolمسار الوصول الى الأداة

:

Rescale by Function Tool, Reclass Toolset, Spatial Analyst Tools Toolbox

 Rescale by Function Tool

Rescale by Function

Rescales the input raster values by applying a selected transformation function and then transforming the resulting values onto a specified continuous evaluation scale.

يعيد قياس قيم المدخلات النقطية عن طريق تطبيق دالة تحويل محددة ثم تحويل القيم الناتجة إلى مقياس تقييم مستمر محدد.

1.    Input raster أدخل البيانات النقطية

The input raster to rescale.

البيانات النقطية لإعادة القياس.

Output raster

The output rescaled raster.

The output will be a floating-point raster with values ranging from (or within) the From scale and the To scale evaluation values.

Transformation function (optional)

Specifies the continuous function to transform the values from the input raster.

The transformation functions are used to specify the function to rescale the input data. A general description of each function and the default values for the functions are detailed in the table below.

The default transformation is MSSmall.

From scale (optional)

The starting value of the output evaluation scale.

The From scale value cannot be equal to the To scale value. The From scale can be lower or higher than the To scale (for example, from 1 to 10, or from 10 to 1).

The value must be positive and it can be either an integer or double.

The default is 1.

To scale (optional)

The ending value of the output evaluation scale.

The To scale value cannot be equal to the From scale value. The To scale can be lower or higher than the From scale (for example, from 1 to 10, or from 10 to 1).

The value must be positive and it can be either an integer or double.

The default is 10.

2.    Output raster البيانات النقطية المخرجة

The output rescaled raster.

The output will be a floating-point raster with values ranging from (or within) the From scale and the To scale evaluation values.

الناتج النقطي المعاد قياسه.

سيكون الناتج عبارة عن نقطية ذات فاصلة عائمة بقيم تتراوح من (أو داخل) من المقياس وقيم التقييم إلى المقياس.

Transformation function (optional)

Specifies the continuous function to transform the values from the input raster.

The transformation functions are used to specify the function to rescale the input data. A general description of each function and the default values for the functions are detailed in the table below.

The default transformation is MSSmall.

From scale (optional)

The starting value of the output evaluation scale.

The From scale value cannot be equal to the To scale value. The From scale can be lower or higher than the To scale (for example, from 1 to 10, or from 10 to 1).

The value must be positive and it can be either an integer or double.

The default is 1.

To scale (optional)

The ending value of the output evaluation scale.

The To scale value cannot be equal to the From scale value. The To scale can be lower or higher than the From scale (for example, from 1 to 10, or from 10 to 1).

The value must be positive and it can be either an integer or double.

The default is 10.

3.    Transformation function (optional) وظيفة التحويل (اختياري)

Specifies the continuous function to transform the values from the input raster.

The transformation functions are used to specify the function to rescale the input data. A general description of each function and the default values for the functions are detailed in the table below.

· Exponential—Rescale input values using an exponential function.Use when the preference increases with an increase in the input values and the preference increases more rapidly as the input values become larger.

oInput shift—The default is derived from the input raster.

oBase factor—The default is derived from the input raster.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· Gaussian—Rescale input values using a Gaussian function.The midpoint of the normal distribution defines the most preferred value and is generally assigned to the To scale. Preference values decrease as the values move from the midpoint until eventually reaching the least preference with the lowest and highest input values generally being assigned to the From scale.

oMidpoint—The default is derived from the input raster.

oSpread—The default is derived from the input raster.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· Large—Used to indicate that the larger values from the input raster have higher preference.The midpoint identifies the crossover point with input values greater than the midpoint having increasing preference and values below having decreasing preference.

oMidpoint—The default is derived from the input raster.

oSpread—The default is 5.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· Linear—Rescale the input values using a linear function.When the minimum is less than the maximum the larger values are more preferred.

oMinimum—The default is the Minimum of the input raster.

oMaximum—The default is the Maximum of the input raster.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· Logarithm—Rescale input data using a logarithm function.Used when the preference for the lower input values increases rapidly. As the input values increase, the preference tapers off, with a further increase in the input values.

oInput shift—The default is derived from the input raster.

oFactor—The default is derived from the input raster.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· LogisticDecay—Rescale input data using a logistic decay function.Used when small input values are most preferred. As the values increase, the preferences rapidly decrease, until the preferences taper off at the larger input values.

oMinimum—The default is the Minimum of the input raster.

oMaximum—The default is the Maximum of the input raster.

oY intercept percent—The default is 99.0.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· LogisticGrowth—Rescale input data using a logistic growth function.Used when small input values are least preferred. As the values increase, the preferences rapidly increase, until the preferences taper off at the larger input values.

oMinimum—The default is the Minimum of the input raster.

oMaximum—The default is the Maximum of the input raster.

oY intercept percent—The default is 1.0.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· MSLarge—Rescale input data based on the mean and standard deviation, where larger values in the input raster have higher preference.The result can be similar to the Large function, depending on how the multipliers of the mean and standard deviation are defined.

oMean multiplier—The default is 1.

oStandard deviation multiplier—The default is 1.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· MSSmall—Rescale input data based on the mean and standard deviation, where smaller values in the input raster have higher preference.The result can be similar to the Small function, depending on how the multipliers of the mean and standard deviation are defined.

oMean multiplier—The default is 1.

oStandard deviation multiplier—The default is 1.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· Near—Use when the input values very close to the midpoint are preferred.Near is similar to the Gaussian function but decreases at a faster rate.

oMidpoint—The default is derived from the input raster.

oSpread—The default is derived from the input raster.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· Power—Rescale the input data, applying a power function using a specified exponent.Use when the preference for the input values increases rapidly, with an increase in the input values.

oInput shift—The default is derived from the input raster.

oExponent—The default is derived from the input raster.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· Small—Use to indicate that the smaller values from the input raster have higher preference.The midpoint identifies the crossover point, with input values below the midpoint having increasing preference, and values that are greater having decreasing preference.

oMidpoint—The default is derived from the input raster.

oSpread—The default is 5.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

· SymmetricLinear—Rescale input data by mirroring a linear function around the midpoint of the minimum and maximum.Use when a particular input value is the most preferred, with the preferences decreasing linearly as the input values move from the mirrored point.

oMinimum—The default is the Minimum of the input raster.

oMaximum—The default is the Maximum of the input raster.

oLower threshold—The default is the Minimum of the input raster.

oValue below threshold—The default is the From scale.

oUpper threshold—The default is the Maximum of the input raster.

oValue above threshold—The default is the To scale.

The default transformation is MSSmall.

يحدد الوظيفة المستمرة لتحويل القيم من البيانات النقطية للإدخال.

تُستخدم وظائف التحويل لتحديد وظيفة إعادة قياس بيانات الإدخال. وصف عام لكل وظيفة والقيم الافتراضية للوظائف مفصلة في الجدول أدناه.

• أسي - إعادة قياس قيم المدخلات باستخدام دالة أسية. تُستخدم عندما يزيد التفضيل مع زيادة قيم الإدخال ويزداد التفضيل بسرعة أكبر عندما تصبح قيم الإدخال أكبر.

o إزاحة الإدخال - يتم اشتقاق الإعداد الافتراضي من البيانات النقطية للإدخال.

o عامل الأساس - يُشتق الافتراضي من البيانات النقطية المدخلة.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة - القيمة الافتراضية هي المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o قيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو "إلى".

Gaussian - إعادة قياس قيم المدخلات باستخدام دالة Gaussian. تحدد نقطة المنتصف للتوزيع الطبيعي القيمة الأكثر تفضيلًا ويتم تخصيصها عمومًا لمقياس To. تنخفض قيم التفضيلات مع انتقال القيم من نقطة الوسط حتى تصل في النهاية إلى أقل تفضيل مع تعيين قيم الإدخال الأدنى والأعلى بشكل عام إلى مقياس من.

o نقطة المنتصف — يتم اشتقاق الإعداد الافتراضي من البيانات النقطية المدخلة.

o الحيز - الافتراضي مشتق من البيانات النقطية المدخلة.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة - القيمة الافتراضية هي المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o قيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو "إلى".

• كبير - يستخدم للإشارة إلى أن القيم الأكبر من البيانات النقطية المدخلة لها تفضيل أعلى. تحدد نقطة الوسط نقطة التقاطع بقيم إدخال أكبر من نقطة الوسط التي لها تفضيل متزايد وقيم أقل لها تفضيل متناقص.

o نقطة المنتصف — يتم اشتقاق الإعداد الافتراضي من البيانات النقطية المدخلة.

o السبريد - الافتراضي هو 5.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من الحد - الافتراضي هو المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o القيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو المقياس "إلى".

• خطي - إعادة قياس قيم الإدخال باستخدام دالة خطية. عندما يكون الحد الأدنى أقل من الحد الأقصى ، يفضل القيم الأكبر.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o الحد الأقصى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخلات البيانات النقطية.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة - القيمة الافتراضية هي المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o القيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو المقياس "إلى".

• اللوغاريتم - إعادة قياس بيانات الإدخال باستخدام وظيفة اللوغاريتم. تُستخدم عندما يزداد التفضيل لقيم الإدخال الأقل بسرعة. مع زيادة قيم الإدخال ، يتناقص التفضيل ، مع زيادة أخرى في قيم الإدخال.

o إزاحة الإدخال - يتم اشتقاق الإعداد الافتراضي من البيانات النقطية للإدخال.

العامل o - الافتراضي مشتق من البيانات النقطية المدخلة.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من الحد - الافتراضي هو المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o القيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو المقياس "إلى".

LogisticDecay - إعادة قياس بيانات الإدخال باستخدام وظيفة الانحلال اللوجستي. تستخدم عندما تكون قيم الإدخال الصغيرة هي الأفضل. كلما زادت القيم ، تقل التفضيلات بسرعة ، حتى تقل التفضيلات عند قيم الإدخال الأكبر.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o الحد الأقصى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخلات البيانات النقطية.

o نسبة التقاطع Y — القيمة الافتراضية هي 99.0.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة - القيمة الافتراضية هي المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o قيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو "إلى".

• النمو اللوجستي - إعادة قياس بيانات الإدخال باستخدام دالة النمو اللوجستي. تُستخدم عندما تكون قيم الإدخال الصغيرة هي الأقل تفضيلاً. مع زيادة القيم ، تزداد التفضيلات بسرعة ، حتى تتناقص التفضيلات عند قيم الإدخال الأكبر.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o الحد الأقصى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخلات البيانات النقطية.

o نسبة التقاطع Y — القيمة الافتراضية هي 1.0.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة - القيمة الافتراضية هي المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o قيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو "إلى".

MSLarge - إعادة قياس بيانات الإدخال بناءً على المتوسط ​​والانحراف المعياري ، حيث يكون للقيم الأكبر في البيانات النقطية للإدخال تفضيل أعلى. يمكن أن تكون النتيجة مماثلة للدالة الكبيرة ، اعتمادًا على كيفية تحديد مضاعفات المتوسط ​​والانحراف المعياري.

o متوسط ​​المضاعف - الافتراضي هو 1.

o مُضاعِف الانحراف المعياري - الافتراضي هو 1.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة

د — الافتراضي هو مقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o قيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو "إلى".

MSSmall - إعادة قياس بيانات الإدخال بناءً على المتوسط ​​والانحراف المعياري ، حيث يكون للقيم الأصغر في البيانات النقطية للإدخال تفضيل أعلى. يمكن أن تكون النتيجة مماثلة للدالة الصغيرة ، اعتمادًا على كيفية تحديد مضاعفات المتوسط ​​والانحراف المعياري.

o متوسط ​​المضاعف - الافتراضي هو 1.

o مُضاعِف الانحراف المعياري - الافتراضي هو 1.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة - القيمة الافتراضية هي المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o قيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو "إلى".

• قريب - يُستخدم عندما تكون قيم الإدخال قريبة جدًا من نقطة الوسط المفضلة. يشبه القريب وظيفة Gaussian ولكنه يتناقص بمعدل أسرع.

o نقطة المنتصف — يتم اشتقاق الإعداد الافتراضي من البيانات النقطية المدخلة.

o الحيز - الافتراضي مشتق من البيانات النقطية المدخلة.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة - القيمة الافتراضية هي المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o قيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو "إلى".

• الطاقة - إعادة قياس بيانات الإدخال ، وتطبيق دالة طاقة باستخدام أس محدد. تُستخدم عندما يزداد تفضيل قيم الإدخال بسرعة ، مع زيادة قيم الإدخال.

o إزاحة الإدخال - يتم اشتقاق الإعداد الافتراضي من البيانات النقطية للإدخال.

o الأس - الافتراضي مشتق من البيانات النقطية المدخلة.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة - القيمة الافتراضية هي المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o قيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو "إلى".

• صغير - يُستخدم للإشارة إلى أن القيم الأصغر من البيانات النقطية المدخلة لها تفضيل أعلى. تحدد نقطة الوسط نقطة التقاطع ، مع قيم الإدخال أقل من نقطة الوسط التي لها تفضيل متزايد ، والقيم الأكبر لها تفضيل متناقص.

o نقطة المنتصف — يتم اشتقاق الإعداد الافتراضي من البيانات النقطية المدخلة.

o السبريد - الافتراضي هو 5.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة - القيمة الافتراضية هي المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o قيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو "إلى".

SymmetricLinear - إعادة قياس بيانات الإدخال عن طريق عكس وظيفة خطية حول نقطة منتصف الحد الأدنى والحد الأقصى. تُستخدم عندما تكون قيمة إدخال معينة هي الأكثر تفضيلاً ، مع تناقص التفضيلات خطيًا حيث تتحرك قيم الإدخال من النقطة المعكوسة.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o الحد الأقصى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخلات البيانات النقطية.

o الحد الأدنى - الافتراضي هو الحد الأدنى من البيانات النقطية المدخلة.

o القيمة أقل من العتبة - القيمة الافتراضية هي المقياس من.

o الحد الأعلى - الافتراضي هو الحد الأقصى لمدخل البيانات النقطية.

o قيمة أعلى من الحد - الافتراضي هو "إلى".

التحول الافتراضي هو MSSmall.

4.    From scale (optional) من المقياس (اختياري)

The starting value of the output evaluation scale.

The From scale value cannot be equal to the To scale value. The From scale can be lower or higher than the To scale (for example, from 1 to 10, or from 10 to 1).

The value must be positive and it can be either an integer or double.

The default is 1.

قيمة البداية لمقياس تقييم المخرجات.

لا يمكن أن تكون قيمة المقياس من "من" مساوية لقيمة "إلى". يمكن أن يكون المقياس "من" أقل أو أعلى من المقياس "إلى" (على سبيل المثال ، من 1 إلى 10 ، أو من 10 إلى 1).

يجب أن تكون القيمة موجبة ويمكن أن تكون عددًا صحيحًا أو مزدوجًا.

الافتراضي هو 1.

5.    To scale (optional) الى مقياس (اختياري)

The ending value of the output evaluation scale.

The To scale value cannot be equal to the From scale value. The To scale can be lower or higher than the From scale (for example, from 1 to 10, or from 10 to 1).

The value must be positive and it can be either an integer or double.

The default is 10.To scale (optional)

القيمة النهائية لمقياس تقييم المخرجات.

لا يمكن أن تكون قيمة المقياس إلى مساوية لقيمة المقياس من. يمكن أن يكون المقياس إلى أقل أو أعلى من المقياس من (على سبيل المثال ، من 1 إلى 10 ، أو من 10 إلى 1).

يجب أن تكون القيمة موجبة ويمكن أن تكون عددًا صحيحًا أو مزدوجًا.

الافتراضي هو 10.

 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

تعليقات

التنقل السريع
    >