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模糊叠加
Fuzzy And Fuzzy And 叠加类型将返回单元位置所属集合的最小值。当您需要为所有输入准则的成员确定最小公分母时,此方法十分有用。例如,在房屋适宜性模型中,您可能只需要选择符合所有准则的概率大于或等于 0.5 的那些位置。 Fuzzy And 在评估过程中使用以下函数: fuzzyAndValue = min(arg1, ..., argn)
Fuzzy Or Fuzzy Or 叠加类型将返回单元位置所属集合的最大值。当您需要为所有输入准则确定最大分类值时,此方法十分有用。例如,在房屋适宜性模型中,您可能需要确定至少具有一个准则完全位于合适集合(值 1)内的所有位置。 Fuzzy Or 在评估过程中使用以下函数: fuzzyOrValue = max(arg1, ..., argn)
Fuzzy Product 对于每个单元,Fuzzy Product 叠加类型会将所有输入准则的每个模糊值相乘。所得积将小于输入的任何输入值,而当输入是多个集合的成员时,该值可能会非常小。很难将所有输入准则的积与值的相对关系进行关联。Fuzzy Product 选项不是常用选项。 Fuzzy Product 在评估过程中使用以下函数: fuzzyProductValue = product(arg1, ..., argn)
Fuzzy Sum Fuzzy Sum 叠加类型将添加单元位置所属的各个集合的模糊值。所得和是一个递增的线性组合函数,该函数以输入到分析中的准则的数目为基础。 Fuzzy Sum 不是代数和,不应与加权叠加和加权和工具中使用的附加方法相混淆。这两个叠加方法均假设输入越恰当越好。在Fuzzy Sum 分析中添加所有分类值并不一定 表示位置更合适。Fuzzy Sum 选项不是常用选项。 Fuzzy Sum 在评估过程中使用以下函数: fuzzySumValue = 1 - product(1 - arg1, ..., 1 - argn)
Fuzzy Gamma Fuzzy Gamma 类型是 Fuzzy Product 和 Fuzzy Sum 的代数积,两者均采用 gamma 作为指数。“概化”函数如下: µ(x) = (FuzzySum)γ * (FuzzyProduct)1-γ 此为 Fuzzy Gamma 使用的特定函数: fuzzyGammaValue = pow(1 - ((1 - arg1) * (1 - arg2) * ...), Gamma) * pow(arg1 * arg2 * ..., 1 - Gamma) 如果指定的 gamma 等于 1,则输出与 Fuzzy Sum 相等;如果 gamma 等于 0,则输出与 Fuzzy Product 相等。介于二者之间的值允许您组合这两个极值之间的证据栅格,结果可能不同于 Fuzzy Or 或 Fuzzy And。Fuzzy Gamma 是具有递增效应的 Fuzzy Sum 与具有递减效应的 Fuzzy Product 之间的折衷方法。下图将 gamma 的关系定义为术语“Fuzzy Sum”和“Fuzzy Product”。 Fuzzy Gamma 可建立多个输入准则之间的关系,而不仅仅像 Fuzzy Or 和 Fuzzy And 那样只返回单个成员集合的值。 当需要大于 Fuzzy Product 但小于 Fuzzy Sum 的值时,可使用 Fuzzy Gamma。