Полезные инструменты для ArcGIS с сайта USGS: различия между версиями

Материал из GIS-Lab
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 3: Строка 3:
ссылка на загрузку: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/curve_fit/curve_fit_10-1.zip архив]<br>
ссылка на загрузку: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/curve_fit/curve_fit_10-1.zip архив]<br>
установка: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/curve_fit/curve_fit_instructions.pdf инструкция в pdf]<br>
установка: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/curve_fit/curve_fit_instructions.pdf инструкция в pdf]<br>
позволяет проводить регрессионный анализ по ряду растровых данных (изображений с географической привязкой). Пользователь вводит массив значений для независимой переменной (X). Растровые данные, представляющие зависимую переменную  (Y), сопоставляются с каждым значением X, введенным пользователем. Затем используется либо линейный, либо нелинейный методы регрессии (в зависимости от выбора пользователя) для расчета уникальной математическую модели для каждого пикселя входных наборов растровых данных.  Некоторые примеры применения: разнообразие мест обитания в зависимости от масштаба или плотность населения в зависимости от времени.
позволяет проводить регрессионный анализ по ряду растровых данных (изображений с географической привязкой). Пользователь вводит массив значений для независимой переменной (X). Растровые данные, представляющие зависимую переменную  (Y), сопоставляются с каждым значением X, введенным пользователем. Затем используется либо линейный, либо нелинейный методы регрессии (в зависимости от выбора пользователя) для расчета уникальной математическую модели для каждого пикселя входных наборов растровых данных.  Некоторые примеры применения: разнообразие мест обитания в зависимости от масштаба или плотность населения в зависимости от времени.<br>
типы регрессии следующие:
# линейная
# полиномиальная

Версия от 12:24, 29 июля 2014

данная статья являет собой обзор бесплатных расширений для ArcGis 10 с сайта USGS. Все их можно получить здесь

Curve Fit: A Pixel Level Raster Regression Tool

ссылка на загрузку: архив
установка: инструкция в pdf
позволяет проводить регрессионный анализ по ряду растровых данных (изображений с географической привязкой). Пользователь вводит массив значений для независимой переменной (X). Растровые данные, представляющие зависимую переменную (Y), сопоставляются с каждым значением X, введенным пользователем. Затем используется либо линейный, либо нелинейный методы регрессии (в зависимости от выбора пользователя) для расчета уникальной математическую модели для каждого пикселя входных наборов растровых данных. Некоторые примеры применения: разнообразие мест обитания в зависимости от масштаба или плотность населения в зависимости от времени.
типы регрессии следующие:

  1. линейная
  2. полиномиальная