Empirical Bayesian Kriging Nedir?

Empirical Bayesian Kriging Nedir?

Empirical Bayesian kriging (EBK), geçerli bir kriging modeli oluşturmanın en zor yönlerini otomatikleştiren jeoistatistiksel bir enterpolasyon yöntemidir. Geostatistical Analyst’deki diğer kriging yöntemlerinde doğru sonuçları almak için parametreleri ayarlamanız gerekir, ancak EBK, bu parametreleri bir alt-set ve simülasyon işlemi aracılığıyla otomatik olarak hesaplar.

Empirical Bayesian Kriging’in diğer kriging yöntemlerinden farkı altta yatan semivariogramı tahmin etmesi ve ortaya çıkan hatayı hesaplamasıdır. Diğer kriging yöntemleri bilinen veri konumlarından semivariogramı hesaplar ve bilinmeyen yerlerde tahmin yapmak için bu tek semivariogramı kullanır; Bu süreç, tahmin edilen semivariogramın enterpolasyon bölgesi için doğru semivariogram olduğunu kısmen kabul eder. Semivariogram kestiriminin belirsizliğini dikkate almayan diğer kriging yöntemleri, standart tahmin hatalarını hafife alır.

Empirical Bayesian kriging aracı hem Geostatistical Wizard’da hem de  geoprocessing araçları içerisinde bulunmaktadır.

 

Avantaj ve Dezavantajlar

 

Avantajlar

  • Minimum etkileşimli modelleme gerektirir.
  • Standart tahmin hataları diğer kriging yöntemlerinden daha doğrudur.
  • Orta derecede sabit olmayan verilerin doğru tahminlerini sağlar.
  • Küçük veri kümelerinde diğer kriging yöntemlerinden daha doğrudur.

Dezavantajlar

  • Nokta verileriniz, alt küme boyutu ve üst üste binme sayısı arttıkça işlem süresi etkilenecektir. Bir dönüşüm tipi seçerseniz(Empirical, Log empirical) ve  semivariogram model tipi için de K-Bessel veya K-Bessel Detrended seçilmişse, işlem süresi artacaktır. Bu parametreler  sonraki blog yazılarında açıklanacaktır.
  • İşleme, özellikle raster’e çıktığında, diğer kriging yöntemlerinden daha yavaştır. Aracın sonucunun raster olarak alınması diğer kriging yöntemlerine göre daha yavaştır.
  • Cokriging ve anisotropic düzeltmeler mevcut değildir.
  • Log Empirical dönüşümü bir birinden uzak değerlere özellikle duyarlıdır. Bu dönüşümü, bir birinden uzak değerler içeren verilerle kullanırsanız, giriş noktalarınızın değerlerinden daha büyük veya daha küçük değerleri alabilirsiniz.

Semivariogram Tahmini

Diğer kriging yöntemlerinden farklı olarak , EBK’daki semivariogram parametreleri kısıtlı maksimum olasılık (REML) kullanılarak tahmin edilir. Büyük veri kümeleri için REML’nin hesaplama kısıtlamaları nedeniyle, giriş verileri ilk olarak belirli bir boyutta üst üste binen alt kümelere bölünür (varsayılan olarak her 100 nokta bir alt kümeye bölünür). Her alt kümede, semivariogramlar şu şekilde tahmin edilir:

  1. Semivariogram alt kümedeki verilerden hesaplanır.
  2. Bu semivariogramı model olarak alarak, alt kümedeki giriş konumlarının her birinde koşulsuz olarak yeni veriler simüle edilir.
  3. Simüle edilmiş verilerden yeni bir semivariogram tahmin edilir.
  4. 2. ve 3. adımlar belirtilen sayıda tekrarlanır. 1. adımda tahmin edilen semivariogram girdi verilerinin konumlarında yeni veri kümesini simüle etmek için kullanılır daha sonra simüle edilmiş veriler yeni semivariogramı tahmin etmek için kullanılır.

 

Bu süreç, her bir alt küme için çok sayıda semivariogram oluşturur ve bunlar birlikte çizildiğinde, sonuç, yoğunluk tarafından gölgelenen bir semivariogram dağılımıdır (daha koyu mavi renk, daha fazla semovariogram bu bölgeden geçer). Empirical semivariances mavi (+) ile temsil edilir. Ek olarak, dağılımın medyanı koyu kırmızı bir çizgi ile renklendirilmiş ve 25 ve 75’inci yüzdeler aşağıda gösterildiği gibi kırmızı kesikli çizgilerle renklendirilmiştir.

Simüle edilmiş semivariogramlar

Alt küme için simule edilen semivariogramların sayısı varsayılan olarak 100’e ayarlanır ve bu semivariogramların her biri, alt küme için gerçek semivariogramın bir tahminidir.

Her bir tahmin konumu için noktanın çevresindeki semivariogram spektrumlarından tekil semivariogram örneklerine dayalı bir örneklemeyle oluşturulan yeni bir semivariogram dağılımı kullanılarak hesaplanır. Örneğin, bir tahmin yerinin üç farklı alt kümede (arama komşuluğunda belirtildiği gibi) komşuları varsa, üç alt kümenin her birinden simüle edilmiş semivariogramlar kullanılarak hesaplanacaktır; Bu semivariogramlar olasılık değerlerine göre seçilmiştir.

Geostatistical Wizard ile Empirical Bayesian Kriging’i çalıştırdığınızda tahmin edilen değeri hesaplamak için kullanılan alt kümeleri görebilirsiniz. Aşağıdaki görselde, tahmin yüzeyindeki imleç merkezdir. İmlecin etrafındaki küçük daire, arama merkezidir ve üst üste binen çokgenler, tahminleri hesaplamak için kullanılan iki alt kümede yer alan noktaları gösterir. Bu örnekte, haritanın ortasındaki noktalar her iki alt kümede de bulunur. Bu görselleştirmeyi mavi okla gösterilen buton ile açıp kapatabilirsiniz:

 

Kaynaklar

http://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/analysis/geostatistical-analyst/what-is-empirical-bayesian-kriging-.htm

 

ArcGIS Pro 2.1 ve ArcMap 10.6’da Spatial Analiz için gelen Yenilikler.

Raster verileriniz ile analizler yaparken Spatial Analiz modülünü kullanıyorsanız yeni gelen araçları ve geliştirilen araçları burada bulabilirsiniz.

Nereden indirebilirim ve neler değişti?

ArcGIS Pro 2.1 ve  ArcMap 10.6 versiyonlarını indirmek için aşağıdaki bağlantıları kullanabilirsiniz.

ArcGIS Pro
ArcGIS Desktop

Genel olarak ArcGIS Pro ve ArcMap için gelen yenilikler ve değişiklikler için aşağıdaki bağlantıları kullanabilirsiniz.

Ayrıntıları dört kategoride inceleyeceğiz.

  1. ArcMap ve ArcGIS Pro’daki Spatial Analiz modülüne yeni eklenen araçlar ve güncellenen araçlar.
  2. Spatial Analiz araçları için performans potansiyelinin geliştirilmesi
  3. ArcGIS Pro’da yeni İmage Analiz modülü
  4. ArcGIS Enterprise’da ölçeklendirilen raster analizleriniz için yeni raster analiz araçları.

Spatial Analiz Modülü

Spatial Analiz araçlarına dört yeni araç ve mevcutta bulunan bazı araçlara parametreler eklendi.

Distance toolset:

  • Yeni bir araç eklendi. Cost Path as Polyline(Pro | ArcMap) Daha önce bulunan Cost Path aracına benzemekte fakat daha önce çıkan sonucu vektör haline getirmek için 2 araca ihtiyaç duyarken artık analiz sonucunu direk vektör olarak almamızı sağlamaktadır.

Generalization toolset:

  • Nibble (Pro | ArcMap)  aracında artık size daha fazla kontrol sağlayabilmek adına 2 adet parametre eklenmiştir.

Yukarıdaki görselde kırmızı ile 1 ve 2 olarak gösterilen parametrelerin kısa açıklamaları aşağıdadır.

  • İşaretli – En yakın komşu değerinin NoData mı yoksa giriş raster’ında başka bir veri değeri mi kullanılacağını belirtir. Giriş raster’ında ki NoData değerleri, en yakın komşu ise maskede tanımlanan alanlara ayrılabilir.(1)
  • İşaretli Değil — Maske raster’ında tanımlanan alanlara yalnızca veri değerlerinin olduğunu belirtir. Giriş raster`ında ki NoData değerlerinin, en yakın komşu olsalar dahi maske raster`ında tanımlanan alanlara girmesine izin verilmez.(1)
  • İşaretli Değil – Girdi raster`ında ki ve maske içindeki NoData hücrelerinin çıkışta NoData olarak kalacağını belirtir. Varsayılan olarak bu seçenek gelir.(2)
  • İşaretli – Giriş raster’ında ki ve maske içindeki NoData hücrelerinin geçerli çıkış hücresi değerlerine eklenebileceğini belirtir.(2)

Hydrology toolset:
Hidroloji araçlarından iki tanesine parametreler ekledi ve bu araç setine yeni bir  araç eklendi. Hidroloji araç kutusundaki araçlar kullanılarak nasıl Drenaj ağı oluşturulabileceğini önceki yazımızdan öğrenebilirsiniz.(DEM verilerini kullanarak, drenaj ağı çıkarmak)

  • Flow Distance (Pro | ArcMap)
    Her hücre için, akış yolunun mesafesini yatay veya dikey bileşenini, akış üzerindeki hücrelere göre hesaplar. İsteğe bağlı olarak Flow Direction raster`ı sağlandığında, aşağı eğim yönlerini Flow Direction raster`ıyla sınırlandıracaktır. Bu araç taşkın modellemeleri için kullanışlıdır.
  • Flow Direction (Pro | ArcMap) Akış yönlerini bulduğumuz Flow Direction aracına yeni eklenen parametre ile akış yönlerini hesaplarken kullanılacak yöntemi seçmenizi sağlar.
    D8 – Bu yöntem hücresel olarak en dik inen  komşuya göre akış yönü atar. Varsayılan olarak bu seçenek gelir.

MFD – Bu yöntem hücresel olarak aynı yön bilgisine sahip komşulara  çoklu akış yönleri atar.

DINF – Üçgen bir fasetin en dik eğimini kullanarak D-Infinity akış yöntemine dayalı bir akış yönü atar.

  • Flow Accumulation (Pro | ArcMap) Flow Drirection oluştururken yeni gelen yöntemlere göre optimize edilmiştir. Ayrıca aracın çalışma performansında iyileştirme yapılmıştır.

Interpolation toolset:

Segmentation and Classification:

2 adet yeni araç eklenmiştir.( Deep Learning Model To Ecd),( Export Training Data For Deep Learning) ayrıca daha önce ArcGIS Pro 2.0’a eklenen (Generate Training Samples From Seed Points) (Inspect Training Samples) araçları da ArcMap 10.6 sürümü ile ArcMap’e eklenmiştir. Araçlarla ilgili detaylı bilgiye araçlar üzerindeki bağlantılardan ulaşabilirsiniz.

Paralel İşlem

ArcMap 10.6’da, Paralel İşlemleri desteklemek için belirli Spatial Analist araçları güncellendi. Bilgisayarınızda birden çok çekirdeğin kullanılmasına izin vererek, daha büyük veri kümelerindeki işlemleri daha hızlı tamamlayabilmenizi sağlar. Bu şekilde geliştirilmiş araçların listesi, araç setlerine göre gruplandırılmıştır.

  • Distance: Cost Allocation, Cost Distance, Euclidean Allocation, Euclidean Distance
  • Generalization: Nibble
  • Hydrology: Fill, Flow Accumulation, Flow Direction, Sink, Stream Link, and Watershed
  • Reclass: Rescale by Function

Lütfen, yukarıdaki araçların paralel işlemesinin ArcGIS Pro 2.1’de desteklenmediğini unutmayın. Ancak, yakında eklenecek. Bu arada, ArcGIS Pro’da Paralel İşleme’yi kapsayan birkaç Spatial Analist aracı: (Reclassify, Weighted Overlay, Weighted Sum, Viewshed 2, Zonal Statistics, Zonal Statistics as Table)

Image Classification Modülü

ArcGIS Pro’da yeni Image Analyst modülü eklendi. Modül, manuel görüntü görselleştirme, gelişmiş uzaktan algılama ve yarı otomatik görüntü işleme özelliği ile çok sayıda yeni işlevsellik ve yetenek sunuyor. Daha önce yalnızca Spatial Analist araç kutusunda bulunan bazı araç setleri artık Image Analyst modülünün de  bir parçası.

Portal üzerinde Raster Servislerin Analizi

ArcGIS Enterprise kullanıyor ve ArcGIS Image Server lisansınız varsa. Raster Analiz araçlarıyla (ilk olarak ArcGIS Pro 1.4 için piyasaya sürüldü), Portal ve Server üzerinden bazı ek raster analiz yeteneklerine sahipsiniz. Bu sürümle, analiz yeteneklerinize on bir yeni araç ekledi.

New Raster Analysis Portal tools for ArcGIS Pro 2.1

Ayrıca Analysis > Tools > Geoprocessing yolunu izleyerek de araçlara ulaşabilirsiniz.

New Raster Analysis geoprocessing tools for ArcGIS Pro 2.1

Her bir araç kısa açıklamaları ile aşağıda listelenmiştir.Ayrıca araçların servis ve Araç referanslarına bağlantıları kullanarak ulaşabilirsiniz.

Generalize toolset:

  • Nibble (Pro | REST API) Nibble, bir maskeye karşılık gelen giriş hücrelerini, en yakın komşuların değerleriyle değiştirir.Birkaç ayrı hücrenin yerini yakınlardaki değerlerle değiştirmek için kullanılabilir. Daha büyük maske alanları ile daha büyük hücrelerin yerini alabilir.

Hydrology toolset:

Bu araç setinde bir yüzey boyunca suyun akışını modellemek için kullanabileceğiniz araçlar bulunmaktadır.

  • Fill (Pro | REST API) Verilerdeki küçük kusurları gidermek için bir yüzey raster’ında ki boşlukları doldurur.
  • Flow Accumulation (Pro | REST API) Her hücreye birikmiş akışı gösteren bir raster oluşturur.
  • Flow Direction (Pro | REST API) Her hücrenin akış yönünü farklı yöntemlere göre (D8,DINF,MFD) en dik olacak şekilde oluşturur.
  • Flow Distance (Pro | REST API) Her hücre için, akış yolunu içine aktığı bir akış üzerindeki hücrelere göre hesaplar.
  • Stream Link (Pro | REST API) Kesişen noktalar arasındaki raster doğrusal ağın bölümlerine eşsiz değerler atar.
  • Watershed (Pro | REST API) Raster’da ki hücre kümesinin üzerindeki katkı alanını belirler.

Use Proximity toolset:

Bu araç seti, mesafeyi ve yakınlığı analiz etmenize yardımcı olacak araçlar içerir.

  • Calculate Distance (Pro | REST API) Tekli veya çoklu kaynaklardan Öklid mesafesini hesaplar.
  • Calculate Travel Cost (Pro | REST API) Tekli veya çoklu kaynaklardan maliyet mesafesini hesaplar.
  • Determine Optimum Travel Cost Network (Pro | REST API) Optimum maliyet ağını hesaplar.
  • Determine Travel Cost Paths to Destinations (Pro | REST API) Bilinen kaynaklar ve hedefler arasındaki yolları hesaplar.

Not:Tanıtılan yeni işlevler bu sürümde Map Viewer’da mevcut değildir.

ArcGIS Enterprise’da Raster Analizi hakkında

ArcGIS Enterprise ile raster analizleri gerçekleştirebilmek için ArcGIS Enterprise kurulduktan sonra, ArcGIS Image Server’ın  yüklenmesi ve etkinleştirilmesi gerekir. Bu hizmetlerin yapılandırılması ve kullanımı hakkında daha fazla bilgi için lütfen aşağıdaki kaynakları inceleyin.

Server

Portal

 

Özet

Spatial Analist modülünü kullanan biri olarak sizin için ArcGIS Pro 2.1 ve ArcMap 10.6’da raster analizleri için önemli değişiklikleri ve geliştirmeleri ele aldım. Ayrıca, Portal ve Server aracılığıyla ArcGIS Enterprise ile kullanılabilen işlevselliğe de değinmiş bulunuyoruz. Yeni sürümleri indirdikten sonra, yeni yetenekleri deneyin. Ve her zaman olduğu gibi, lütfen karşılaştığınız sorunları bize bildirin.