Существуют разные подходы к взвешиванию и трансформации входных критериев при выполнении оверлея. Каждый подход реализует некоторые перестановки общих шагов анализа наложения.
- Определите проблему.
- Разбейте проблему на подмодели.
- Определите значащие слои.
- Переклассифицируйте или трансформируйте данные в слое.
- Взвесьте входные слои.
- Добавьте или комбинируйте слои.
- Выбрать наилучшие местоположения.
- Проанализируйте.
Для взвешивания и добавления трансформированного входного критерия используются три основных подхода: взвешенное наложение, взвешенная сумма и нечёткое наложение. Каждый подход имеет разные базовые предпосылки и предположения. Выбор наиболее подходящего варианта зависит от конкретной решаемой проблемы наложения. Ниже приведена итоговая информация о каждом.
Взвешенное наложение
В анализе взвешенного наложения, ряд инструментов могут дополнять инструмент Взвешенное наложение, чтобы следовать общим шагам анализа наложения, описанным выше. Инструмент Взвешенное наложение масштабирует входные данные в определённом масштабе (по умолчанию 1 к 9), взвешивает входные данные и объединяет их. Наилучшие местоположения для каждого входного критерия будут переклассифицированы – им будут присвоены высокие значения (например, 9). В инструменте Взвешенное наложение присваиваемые входным растром веса должны в совокупности равняться 100 процентам. 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
Анализ наложения Взвешенная сумма следует тем же общим шагам анализа наложения, описанным выше. При использовании инструмента Взвешенная сумма вместе с другими инструментами Spatial Analyst можно реализовать анализ дополняющего наложения. Значения входных слоёв нужно переклассифицировать до использования инструмента Взвешенная сумма. В отличии от значений веса в инструменте Взвешенное наложение, 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 представляют собой сумму результатов умножения каждого значения на значение веса. В отличии от Взвешенного наложения, значения не переклассифицируются обратно в определённый масштаб; таким образом, он поддерживает атрибутивное разрешение значений, введённых в модель. При использовании Взвешенной суммы предполагается, что более благоприятные факторы приводят к более высоким значениям в конечном выходном растре, тем самым идентифицируя эти местоположения как лучшие.
Нечеткое наложение
Анализ Нечеткое наложение основан на теории наборов. Теория множеств – это математическая дисциплина, определяющая количество отношений принадлежности явлений в конкретным наборам. В Нечетком наложении набор обычно соответствует классу. Инструменты Нечеткое множество и Нечеткое наложениеиспользуются для выполнения этого типа анализа.
Нечеткое наложение 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 набор. Например, значения уклона, трансформированные в возможность принадлежать к благоприятному набору пригодности (от 0 до 1, где 1 безусловно является членом набора). В Взвешенном наложении и Взвешенной сумме, значения находятся на относительном масштабе предпочтения, где большие значения более предпочтительны, что отличается от возможностей принадлежности в Нечетком наложении.
Т.к. трансформированные значения представляют возможности принадлежности к наборам, в анализе нечеткого наложения входной растр не взвешивается. В шаге Добавить и комбинировать общего анализа наложения (см. список выше), Нечеткое наложение отличается от Взвешенного наложения и Взвешенной суммы. Комбинирование шагов в анализе Нечеткого наложения определяет количество возможности каждого местоположения принадлежать заданному набору из разных входных растров.