Счетная гладь схемы: Счетная гладь: старинная русская техника вышивания

Счетная гладь: старинная русская техника вышивания

Примеряясь к захватывающим способам сделать своими руками произведение искусства, испокон веков человек искал идеальный способ. Уходит это корнями вглубь времён, когда первобытный прародитель, развив разум, впервые испытал необходимость «принарядиться». А вышивка до сих пор предлагает новые способы работы с украшением ткани, не утрачивая актуальности более “старших” техник. Что интересно – счетная гладь была одной из самых старинных техник вышивания на Древней Руси. Уступала она разве что вышивке крестом и полукрестом.

Гораздо позже была изобретена перевить в цвете, гипюр и прочие уникальные техники. Но, несмотря на развитие новых течений вышивального искусства, счетная гладь не теряет свои уверенные лидирующие позиции и по сей день.

Количество техник в вышивании огромное множество. Это и верхошов, списы, бранки, и цветная перевить, узорная строчка, строчка с ободком, разнообразные гипюры. Ещё – крест, набор, белая мелкая строчка, тамбурная вышивка, белая, цветная, счетная гладь. Также существует достаточно объёмное количество дополнительных под-техник, швов и особенностей этих элементов. Это зависимости от выбранного для работы материала.

Отличие в вышивках гладью

Существует несколько разновидностей гладьевой вышивки, – это верхошовная гладь, белая, художественная, русская, цветная, атласная, счетная.

Верхошовная гладь

В верхошовной глади небеленый холст вышивают красной пряжей с небольшим добавлением дополнительных цветов (например, жёлтого, синего, зелёного). Вышивают стежком, который прокладывается ровными плотными линиями, прорабатывая лицевую сторону изделия. На изнанке такие швы обозначаются мелкими стежками. Другое название такой глади – владимирская. Это связано с возникновением её первых проявлений именно во Владимирской области.

Белая гладь

Также возникла во Владимирской области. Техника была изобретена мастерицами, выполнявшими стежки на тонких отбеленных тканях. Брались тонкие белые нити, в тон основным полотнам. Эта техника включает в себя множество вариантов узора. А отличительная особенность тут не только лишь в цвете, – она богата техниками и разработками. Тут есть и стяги, посыпь, сеточки, дырочки, атласники, узелки, цепочки, и так далее. 

Художественная гладь

Художественная гладь возникла из попытки и желания точно повторять пейзажи, портреты, бытовые сцены жизни. Выполняется шитьё тонкими, чаще всего – шелковыми нитями, на тонких тканях основы.

Русская гладь

Своеобразный вариант вышивки – русская гладь. Весь рисунок работы заполняется односторонним швом по прямой нити ткани основы. Стежки располагаются в шахматном порядке, от края до края, перекрывая и пропуская нити. Но в настоящее время этот вид вышивки почти забыт из-за своей трудоёмкости.

Цветная гладь

Цветная гладь – самая широко применяемая вариация вышивки. Выполняется она стежками, максимально плотно прилегающими друг к другу, идущих в разном направлении. Бывает такая гладь как односторонней, так и двухсторонней. Цветовая гамма и толщина нитей – самая разнообразная и подбирается на вкус мастерицы.

Атласная гладь

Для атласной глади характерны мелкие стежки, выполненные очень тонкими нитями. Каждый стежок начинается в центре предыдущего ряда. На изнаночной стороне это многочисленные короткие дорожки нитей, а на лицевой стороне – гладкий узор.

Ещё на Руси вышивальщицы выполняли счетные швы. В пробелы в редко сотканной ткани вплетались другие цвета. Получался ритмичный геометрический рисунок, который называется счетная гладь. Способ набора при такой работе – шов «вперед иголка». Ещё он называется «бранное шитьё», один из вариантов которого – орловский спис.

Счетная гладь

Если вы решили выбрать фигурную геометрическую вышивку, то техника выполнения достаточно проста.  Работа несомненно принесёт удовольствие и не отнимет слишком много сил на изучение сложных стежков. Стежки идут параллельно нитям основы или утка. Каждый стежок уходит на равное расстояние от предыдущего, чаще всего – на одну нить полотна. То есть рабочая нить, делая свой стежок, уходит обратно рядом с проложенным стежком, пропуская нить основы.

Спектр применения тоже весьма обширен. Вы можете обновить домашний текстиль декоративных наволочек, полотенец. Можете декорировать авторские скатерти, фартуки салфетки. Даже украсить полотна занавесок.

Эффектно сочетается вышивка гладью с дополнительными элементами в других техниках. Это может быть украшение основной работы зигзагом, крестиком, мережками. Можно поиграть с узорами из стебельчатого шва, или шва «вперед иголку». Поле для фантазии – непаханное.

Так что вооружаемся льном, полу-льном, канвой, мешковиной, хлопком, батистом, сатином, шёлком, или схожим материалом. Выбираем накрученные или слабо накрученные нити. Определяем рисунок работы. Что замечательно в вышивке счетной гладью, так это то, что нити из рисунка сразу отсчитываются на полотно. Не переводятся постепенно.

Главное – следить за нитями, и не допускать их перекручивания во время работы. Тогда результат получится более аккуратный и гладкий.

Счетная гладь: как вышивать

Берясь украшать полотно счетной гладью, рисунок заполняем полностью, для этого нити выкладываем довольно плотно, чтобы было легко набрать форму.
Вести вышивку положено слева направо, вкалывая нить по утку или основе. Промежуток основных нитей  должен быть равный. Не забываем равномерно затягивать нити и направлять их туда, куда требует рисунок.

Итак, для вышивания нам понадобится рисунок, ткань основы, нити, иголка, пяльцы или рамка и ножницы. Вооружаемся материалами и приступаем к работе.

Счетная гладь: техника выполнения

  1. Переносим на ткань основы рисунок.
  2. Закрепив ткань основы на пяльцах (рамке), проверьте, что она хорошо натянута.
  3. Проколите полотно иголкой, выведете нить на лицевую сторону работы, оставив небольшой кусочек нити.  В процессе работы придерживайте его пальцами. Начало вашей работы закрепится будущими стежками, и вы не испортите работу неэстетичными узлами.
  4. Используйте и постоянно высчитывайте схему вашего рисунка. Не поленитесь свериться с ней лишний раз, – ваша работа от этого только выиграет.
  5. Вышиваем слева направо, ведя нить по лицевой стороне или сверху вниз от нитей основы, или под углом.
  6. Стежок на изнаночной стороне должен выкладываться под небольшим наклоном (рис. 1).
  7. Чередуя высоту стежков выводим разнообразные узоры:
  • Валик (рис.2)
  • Зубчики (рис.3)
  • Ступеньки (рис.4)
  • Ромбики (рис 5)


Помните, что выполнять каждый узор нужно отдельно. Потому что на изнаночной стороне могут образоваться слишком длинные протяжки, что может испортить работу.

8. Для высоких узоров используйте одностороннюю счетную гладь (рис. 6; 7). Весь узор будет вырисовываться на лицевой стороне, а на изнанке будут только коротенькие протяжки.

Вот и все нехитрые советы для вышивания техникой счетная гладь. Для начинающих мастериц существует множество схем с орнаментом и даже набором сопутствующих инструментов. Одним словом, всё необходимое, чтобы начать творить.

Главное гореть желанием и любить дело, которым занимаешься, подходя к нему с удовольствием. Стремиться к идеальному результату – не главное, ведь процесс – вот, что самое главное в любой работе.

история, пошаговая техника, схемы, рисунки и примеры

Вышивка счетной гладью известна на Руси издавна. В основном в этой технике вышивали орнаменты или их детали.

 

Содержание

  1. История вышивки гладью
  2. Техника вышивки гладью
  3. Схемы и рисунки вышивки
  4. Орнамент № 1
  5. Орнамент № 2
  6. Орнамент № 3
  7. Орнамент № 4
  8. Орнамент № 5
  9. Орнамент № 6
  10. Орнамент № 7
  11. Орнамент № 8
  12. Орнамент № 9
  13. Орнамент № 10
  14. Орнамент № 11
  15. Орнамент № 12

 

 

 

История вышивки гладью

Для вышивки счетной гладью использовали различные нитки в зависимости от материала основы, назначения изделия, ну и, конечно, достатка мастерицы. Гладь применяли в сочетании с другими техниками. Да и сама счетная гладь, вероятно, явилась развитием старинного двустороннего шва. Особенно часто такие работы можно встретить на Русском Севере. Так, на фрагменте вышивки на рушнике из Афанасьевского музея вышивка счетной гладью дополняет основной орнамент, выполненный двусторонним швом. Вышивка могла быть однотонной, как правило, красными нитками, но существовали и многоцветные орнаменты, со сложным сочетанием красок.

 

Гладью, выполненной шелковыми нитками украшали рукава, подолы и оплечья рубах, вышивали головные уборы в сочетании с золотым шитьем и низаньем жемчугом. Причем в головных уборах применяли в основном одностороннюю гладь. Это понятно: припас дорог, а изнанку все равно закрывали другой тканью.

 

Вышивка гладью различных орнаментов была характерна для южных губерний, особенно для Малороссии.

 

Вышивка орнамента гладью. Рушник из Афанасьевского музея

 

Старинная вышивка гладью на фотографиях начала ХХ в.

 

 

 

Техника вышивки гладью

Гладьевые швы в русской вышивке использовали для орнаментов и заполнения фона. В зависимости от назначения изделия подбирали материал основы, нитки и вид шва.

 

При вышивке гладью необходимо определить положение мотива и вышить контур, если вы заполняете фон. Рассмотрим технику вышивки на примере самостоятельных орнаментов и вышивки внутри намеченного контура.

 

Пошаговая техника вышивки для начинающих

​

 

  1. В случае необходимости переведите рисунок вышивки на ткань.
  2. Если гладь используют для заполнения фона, выполните контур по схеме.
  3. Выполните выбранный гладьевой шов в соответствии со схемой.

 

 

Графическая схема. Стрелками обозначено направление вышивки гладью от начальной точки

 

Правило 1. Орнаменты, вышитые гладью, не требуют разметки. Их вышивают по счету нитей.

 

Правило 2. При использовании глади для заполнения фона контур рисунка прошивайте двусторонним швом или швом «роспись».

 

 

 

Схемы и рисунки вышивки

В традиции русской вышивки гладьевые швы использовали для создания несложных орнаментов, напоминающих технику набора. Наиболее распространенные орнаменты вы найдете в этом разделе.

 

Орнамент № 1

Орнамент «Шашечки» использовался как самостоятельный, а также для заполнения фона. Прекрасно сочетается со швом «роспись».

 

Фрагмент орнамента

 

  1. Выполните четыре вертикальных стежка прямого двустороннего гладьевого шва (от точки 1 до точки 5).
  2. Выполните один сдвоенный стежок (от точки 6 до точки 8).
  3. Выполните три обычных стежка согласно схеме (от точки 6 до точки 8).
  4. Снова прошейте сдвоенный стежок (от точки 11 до точки 13).
  5. Продолжайте работу до конца шва.

 

Графическая схема. Стрелками обозначено направление вышивки

 

Орнамент № 2

«Клубочки», «частушка» — этим орнаментом заполняли фон в сюжетных композициях, заменяя шов «набором».

 

 

  1. Выведите иглу в точке 1.
  2. Выполните пять стежков прямого двустороннего гладьевого шва, работая снизу вверх по схеме.
  3. Проведите иглу под стежками на изнанке основы и выведите в точке 2 (11).
  4. Проложите стежок в точку 12 на расстоянии длины стежка и выполните еще четыре стежка двустороннего гладьевого шва, работая сверху вниз.
  5. Проведите иглу под стежками с изнаночной стороны и выведите в точке 12 (21).
  6. Продолжите работу по всей линии шва.

 

Графическая схема. Стрелками обозначено направление вышивки

 

Орнамент № 3

Этот геометрический орнамент вышит прямым двусторонним гладьевым швом. Обратите внимание: при одинаковой длине направление стежков меняется.

 

Фрагмент орнамента

 

  1. Выполните два ряда (на схеме обозначены А и Б) косого двустороннего гладьевого шва, отмечая положение орнамента.
  2. Первый проход. Выведите иглу в точке 1. Выполните двусторонний гладьевой шов до точки 2.
  3. Проведите иглу под стежками с изнаночной стороны и выведите в точке 3. Выполните пять стежков двустороннего гладьевого шва, работая справа налево.
  4. Проведите иглу под стежками с изнаночной стороны, выведите иглу в точке 4 и выполните пять стежков прямого гладьевого шва, работая слева направо.
  5. Проведите иглу под стежками с изнаночной стороны и выведите в точке 5. Продолжайте шить, делая стежки согласно схеме и проводя иглу под ними с изнаночной стороны для перехода к следующей детали орнамента.
  6. Второй проход. Выполните как первый, начав работу в точке 1.

 

Графическая схема. Пунктирной линией обозначен контур рисунка вышивки, розовыми линиями — направление шва (горизонтальное, вертикальное)

 

Орнамент № 4

Для орнамента «Зубчики», или «Атласник», характерно равномерное изменение длины стежка. Этот орнамент можно использовать как самостоятельный или для заполнения фона.

 

Фрагмент орнамента. Вариант А

 

  1. Выведите иглу в точке 1.
  2. Выполните стежок в точку 2, выведите иглу в точке 3, отступив на 1 нить от нижнего прокола первого стежка.
  3. Закончите стежок в точке 4, на одну нить ниже верхнего прокола первого стежка.
  4. Продолжите выполнение прямого двустороннего гладьевого шва по схеме.

 

Графическая схема. Стрелками обозначено направление вышивки

 

Фрагмент орнамента. Вариант Б

 

  1. Выведите иглу в точке 1.
  2. Выполните стежок в точку 2, выведите иглу в точке 3, отступив выше на одну нить от нижнего прокола первого стежка.
  3. Закончите стежок в точке 4, на одну нить ниже верхнего прокола первого стежка.
  4. Продолжите выполнение прямого двустороннего гладьевого шва по схеме.

 

Графическая схема.

Стрелками обозначено направление вышивки

 

Орнамент № 5

«Потайнушка», «фигуры» — так этот простенький орнамент называли в бывшем Каргопольском уезде. Орнамент выполняют горизонтальными рядами прямого двустороннего гладьевого шва.

 

Фрагмент орнамента

 

  1. Выведите иглу в точке 1. Выполните стежок в точку 2.          
  2. Выведите иглу в точке 3. Проложите стежок в точку 2.
  3. Выведите иглу в точке 4 и выполните еще четыре сдвоенных стежка.
  4. Выведите иглу в точке 5 и выполните три обычных стежка гладьевого шва по схеме.
  5. Выведите иглу в точке 6 и выполните пять сдвоенных стежков.
  6. Продолжайте работу до конца шва.

 

Графическая схема. Стрелками обозначено направление вышивки

 

Орнамент № 6

Этот орнамент принадлежит марийцам (черемисам) из Нижегородской губернии. Он украшал подол рубахи. Верхний и нижний края рисунка заполнены косой стежкой, а центральные детали выполнены косым и прямым двусторонними гладьевыми швами.

 

Фрагмент орнамента

 

  1. Выполните контур рисунка двусторонним швом.
  2. Вышейте полосы по краям рисунка косой стежкой.
  3. Выполните вертикальные полосы на внутренней части орнамента прямым и косым гладьевы-ми швами, чередуя цвета ниток по схеме.
  4. Заполните фон внутри квадратов прямым гладьевым швом, делая стежки вдоль нитей основы.

 

 

Орнамент № 7

Птица-пава с полотенца из Архангельской губернии вышита двусторонним швом. Фон заполнен рядами прямого двустороннего гладьевого шва, выполненного по диагонали.

 

 

  1. Выполните контур рисунка двусторонним швом.
  2. Первый ряд. Выведите иглу в точке 1 и проложите стежок в точку 2.
  3. Выведите иглу в точке 3, отступив от первого прокола первого стежка на одну нить влево.
  4. Выполните стежок в точку 4, сохраняя длину стежка.
  5. Продолжите работу снизу вверх, начиная каждый стежок на одну нить левее предыдущего. В верхней части шва начинайте стежок у линии контура.
  6. Также вышейте остальные ряды согласно приведенной ниже схеме.

 

Графическая схема. Пунктирной линией обозначен контур рисунка вышивки, розовыми линиями — направление шва (горизонтальное)

 

Орнамент № 8

В этом орнаменте очелья сороки из Владимирской губернии основной рисунок вышит по счету нитей двусторонним гладьевым швом, а орнаментальный фриз в нижней части — по контуру, прошитому двусторонним швом.

 

Фрагмент орнамента

 

  1. Орнаментальный фриз. Выполните контур нижней части рисунка (красные горизонтальные линии на схеме)
    двусторонним швом    .
  2. Выполните заполнение фона по схеме.
  3. Основной орнамент. Выведите иглу в точке 1 и выполните прямой двусторонний гладьевой шов по диагонали по контуру большого ромба красной нитью.
  4. Также выполните контур малого (центрального) ромба.
  5. Продолжайте шить красной ниткой. Выполните маленькие ромбы между контурами.
  6. Выполните внутренний контур малого ромба желтой ниткой.
  7. Выполните треугольники внутри малого ромба, чередуя цвета ниток по схеме.
  8. Прошейте контур больших треугольников желтой ниткой двусторонним гладьевым швом по диагонали.
  9. Выполните малые треугольники (расположены внутри больших треугольников), чередуя цвета согласно схеме.

 

 

Орнамент № 9

Этот рисунок с полотенца из Петербурга выполнен двусторонним швом. Гладьевые швы использованы для заполнения фона внутри контура.

 

Фрагмент орнамента

 

  1. Выполните контур рисунка двусторонним швом.
  2. Выполните перевязи внутри фигуры льва, растительные элементы и львенка прямым и косым двусторонними гладьевыми швами.
  3. Заполните свободные участки фона стежками прямого двустороннего гладьевого шва по диагонали по схеме.

 

 

Орнамент № 10

Этот рисунок взят с заготовки рукава женской рубахи из Олонецкого уезда. Гладьевой шов использован для заполнения фона внутри контура, вышитого двусторонним швом.

 

  1. Выполните контур рисунка двусторонним швом.
  2. Заполните фон внутри контура прямым двусторонним гладьевым швом, чередуя цвета ниток по схеме. Обратите внимание: длина стежков шва меняется по схеме.

 

Фрагмент орнамента

 

Орнамент № 11

Этот орнамент, украшавший подол женской рубахи из Олонецкого уезда, выполнен различными гладьевыми швами как по счету нитей, так и внутри контура швом «роспись».

 

 

  1. Наметьте положение частей орнамента фризами косым двусторонним гладьевым швом по схеме.
  2. Выполните контур рисунка двойным швом «роспись».
  3. Заполните фон внутри контура гладью, чередуя цвета ниток и меняя длину и направление стежков по схеме.

 

 

Орнамент № 12

Этот орнамент выполнен по мотивам вышивки XIX в. Традиционный рисунок птиц и дерева вышит двусторонним швом, а фон внутри контура заполнен гладью. Гладьевой шов также использован для разделительных фризов между частями орнамента.

 

 

  1. Наметьте положение частей орнамента горизонтальными рядами косого двустороннего гладьевого шва, чередуя цвета ниток по схеме.
  2. Выполните контур рисунка двусторонним швом, чередуя цвета ниток по схеме.
  3. В нижней части орнамента вышейте лепестки цветков внутри контура, чередуя цвета ниток по схеме.
  4. Фриз в центре заполните рядами шва «вперед иголку», располагая стежки в шахматном порядке.
  5. Фон внутри контуров растительных мотивов в верхней части орнамента вышейте прямым двусторонним гладьевым швом, чередуя цвета ниток по схеме.
  6. Фигуры птиц заполните орнаментом «клубочки».

 

Графическая схема. Нижняя часть орнамента

 

Графическая схема. Верхняя часть орнамента

Оптимизированный анализ горячих точек (пространственная статистика) — ArcGIS Pro

Сводка

По заданным точкам инцидента или взвешенным характеристикам (точкам или полигонам) создает карту статистически значимых горячих и холодных точек, используя статистику Getis-Ord Gi*. Он оценивает характеристики входного класса пространственных объектов для получения оптимальных результатов.

Узнайте больше о том, как работает Оптимизированный анализ горячих точек

Иллюстрация

Использование

  • Этот инструмент идентифицирует статистически значимые пространственные кластеры высоких значений (горячие точки) и низких значений (холодные точки). Он автоматически собирает данные об инцидентах, определяет подходящий масштаб анализа и вносит поправки как на множественное тестирование, так и на пространственную зависимость. Этот инструмент исследует ваши данные, чтобы определить настройки, которые обеспечат оптимальные результаты анализа горячих точек. Если вы хотите иметь полный контроль над этими настройками, используйте инструмент «Анализ горячих точек».

    Данные об инцидентах — это точки, представляющие события (преступления, дорожно-транспортные происшествия) или объекты (деревья, магазины), в которых основное внимание уделяется наличию или отсутствию, а не измеренному атрибуту, связанному с каждой точкой.

  • Вычисленные настройки, используемые для получения оптимальных результатов анализа горячих точек, сообщаются в виде сообщений во время выполнения инструмента. Связанные рабочие процессы и алгоритмы объясняются в разделе «Как работает оптимизированный анализ горячих точек».

  • Этот инструмент создает новый выходной класс объектов с z-показателем, p-значением и интервалом уровня достоверности (Gi_Bin) для каждого объекта во входном классе объектов. Он также включает поле (NNeighbors) с количеством соседей для каждого объекта, включенного в его расчеты.

  • Выходные данные этого инструмента включают гистограмму, отображающую значение анализируемой переменной (либо Поле анализа , либо количество инцидентов в каждом полигоне). Доступ к диаграмме можно получить, выбрав вкладку «Список по диаграммам» на панели «Содержание».

  • Поле Gi_Bin идентифицирует статистически значимые горячие и холодные точки, с поправкой на многократное тестирование и пространственную зависимость с использованием метода коррекции False Discovery Rate (FDR). Признаки в интервалах +/-3 (признаки со значением Gi_Bin либо +3, либо -3) являются статистически значимыми на уровне 9.9-процентный уровень достоверности; функции в ячейках +/-2 отражают уровень достоверности 95 процентов; функции в ячейках +/-1 отражают уровень достоверности 90 процентов; и кластеризация признаков с 0 для поля Gi_Bin не является статистически значимой.

  • Поля z-оценки и p-значения не отражают какую-либо коррекцию FDR (коэффициент ложного обнаружения). Дополнительные сведения о z-значениях и p-значениях см. в разделе Что такое z-показатель? Что такое p-значение?

  • Если входной класс объектов не проецируется (т. е. когда координаты заданы в градусах, минутах и ​​секундах) или если в качестве выходной системы координат задана географическая система координат, расстояния вычисляются с использованием хордовых измерений. Измерения хордовых расстояний используются, потому что они могут быть быстро вычислены и обеспечивают очень хорошие оценки истинных геодезических расстояний, по крайней мере, для точек, находящихся в пределах примерно тридцати градусов друг от друга. Хордальные расстояния основаны на сжатом сфероиде. Для любых двух точек на земной поверхности хордовое расстояние между ними — это длина линии, проходящей через трехмерную землю и соединяющей эти две точки. Хордальные расстояния указываются в метрах.

    Предупреждение:

    Обязательно спроецируйте данные, если изучаемая область выходит за пределы 30 градусов. Хордальные расстояния не являются хорошей оценкой геодезических расстояний за пределами 30 градусов.

  • Входными объектами могут быть точки или полигоны. Для полигонов требуется Поле анализа.

  • Если вы предоставляете поле анализа, оно должно содержать различные значения. Математика для этой статистики требует некоторого изменения анализируемой переменной; например, он не может решить, если все входные значения равны 1,9.0005

  • С полем анализа этот инструмент подходит для всех данных (точек или полигонов), включая выборочные данные. На самом деле, этот инструмент эффективен и надежен даже в тех случаях, когда имеет место передискретизация. Благодаря множеству функций (передискретизация) инструмент имеет больше информации для расчета точных и надежных результатов. С небольшим количеством функций (недостаточная выборка) инструмент по-прежнему будет делать все возможное для получения точных и надежных результатов, но будет меньше информации для работы.

    Поскольку базовая статистика Getis-Ord Gi*, используемая этим инструментом, является асимптотически нормальной, даже если поле анализа содержит искаженные данные, результаты являются надежными.

  • При работе с точечными данными вам иногда будет интересно проанализировать значения данных, связанные с каждым точечным объектом, и, следовательно, вам будет предоставлено Поле анализа. В других случаях вас будет интересовать только оценка пространственного паттерна (кластеризации) точечных местоположений или точечных происшествий. Решение предоставить поле анализа или нет, будет зависеть от вопроса, который вы задаете.

    • Анализ точечных объектов с помощью поля анализа позволяет ответить на такие вопросы, как Где группируются высокие и низкие значения?
    • Выбранное поле анализа может представлять следующее:
      • Подсчеты (например, количество дорожно-транспортных происшествий на перекрестках улиц)
      • Показатели (например, безработица в городе, где каждый город представлен точечной характеристикой)
      • Средние значения ( например, средний балл по тестам по математике среди школ)
      • Показатели (например, оценка удовлетворенности клиентов автосалонами по всей стране)
    • Анализ точечных объектов при отсутствии поля анализа позволяет определить, где скопление точек является необычно (статистически значимым) интенсивным или редким. Этот тип анализа отвечает на такие вопросы, как Где много точек? Где очень мало точек?

  • Если вы не укажете Поле анализа, инструмент агрегирует ваши точки, чтобы получить количество точек для использования в качестве поля анализа. Возможны три схемы агрегации:

    Во многих случаях вы захотите попробовать Привязать близлежащие инциденты для создания взвешенных точек, Подсчитать инциденты в пределах ажурной сетки и Подсчитать инциденты в шестиугольной сетке, чтобы увидеть, какой результат лучше всего отражает пространственную структуру исходных точечных данных. Решения в виде сетки и шестиугольника могут искусственно разделять кластеры точечных инцидентов, но вывод может быть легче для некоторых людей интерпретировать, чем вывод взвешенных точек. Хотя сетка в виде сетки является наиболее распространенной формой агрегирования, шестиугольники могут быть лучшим вариантом для некоторых анализов.

    Предостережение:

    Анализ точечных данных без указания поля анализа имеет смысл только в том случае, если у вас есть все известные точечные инциденты, и вы можете быть уверены, что в анализируемом распределении точек нет систематической ошибки. С выборочными данными вы почти всегда будете включать поле анализа (если вас конкретно не интересует пространственная структура вашей схемы выборки).

  • Когда вы выбираете Подсчет происшествий в ажурной сетке или Подсчет происшествий в шестиугольной сетке для Метода агрегирования данных о происшествии, вы можете дополнительно предоставить векторный слой Ограничивающие полигоны, определяющие, где возможны инциденты. Если ограничивающие полигоны не предоставлены, инструмент не может знать, должно ли место без инцидента быть нулем, чтобы указать, что инцидент возможен в этом месте, но не произошел, или следует удалить местоположение из анализа, потому что инциденты никогда не произойдет в этом месте. Следовательно, когда ограничивающие полигоны не предоставлены, для анализа сохраняются только ячейки с хотя бы одним инцидентом. Если это не то поведение, которое вам нужно, вы можете предоставить векторный слой Ограничивающие полигоны, определяющие, где возможны инциденты, чтобы гарантировать сохранение всех местоположений в пределах ограничивающих полигонов. Ячейкам ажурной сети или шестиугольника без базовых инцидентов будет присвоен нулевой счетчик инцидентов.

  • Любые инциденты, выходящие за пределы ограничивающих полигонов, определяющих, где возможны инциденты, или полигонов для объединения инцидентов в подсчеты, будут исключены из анализа.

  • Вместо того, чтобы позволять инструменту выбирать оптимальные значения по умолчанию для размера ячейки сетки и масштаба анализа, можно использовать параметры переопределения для установки размера ячейки или диапазона расстояний для анализа.

  • Параметр «Размер ячейки» позволяет установить размер сетки, используемой для агрегирования точечных данных. Например, вы можете решить сделать каждую ячейку в сетке размером 50 на 50 метров. Если вы агрегируете в шестиугольники, размер ячейки представляет собой высоту каждого шестиугольника, а ширина результирующих шестиугольников будет в 2 раза больше высоты, деленной на квадратный корень из 3.

  • Если вы хотите определить горячие точки пространства-времени, вам следует использовать инструменты «Создать матрицу пространственных весов и анализ горячих точек» (Getis-Ord Gi*) или инструменты анализа пространственно-временных паттернов. Дополнительные сведения о пространственно-временном кластерном анализе см. в разделе «Пространственно-временной кластерный анализ» и в документации «Изучение пространственно-временных паттернов».

  • Слои карты можно использовать для определения Входного класса объектов. При использовании слоя с выборкой в ​​анализ включаются только выбранные объекты.

  • Слой выходных объектов автоматически добавляется в таблицу содержания с рендерингом по умолчанию, примененным к полю Gi_Bin. Визуализация «горячий-холодный» определяется файлом слоя в \Resources\ArcToolBox\Templates\Layers. При необходимости можно повторно применить визуализацию по умолчанию с помощью инструмента «Применить символы из слоя».

    • Предостережение:

    При использовании шейп-файлов помните, что они не могут хранить нулевые значения. Инструменты или другие процедуры, которые создают шейп-файлы из входных данных, не являющихся шейп-файлами, могут сохранять или интерпретировать нулевые значения как нулевые. В некоторых случаях нули сохраняются в виде очень больших отрицательных значений в шейп-файлах. Это может привести к неожиданным результатам. Дополнительную информацию см. в разделе Рекомендации по геообработке для вывода шейп-файла.

Параметры

Метка Объяснение Тип данных

Функция входных функций.

 Слой объектов

Выходные объекты

Выходной класс пространственных объектов для получения результатов z-score, p-value и Gi_Bin.

 Класс объектов

Поле анализа

(необязательно)

Числовое поле (количество происшествий, уровень преступности, результаты тестов и т. д.) для оценки.

 Поле

Метод агрегирования данных об инцидентах

(необязательно)

Метод агрегирования, используемый для создания взвешенных признаков для анализа на основе данных инцидентных точек.

  • Подсчет инцидентов в ажурной сетке — полигональная ажурная сетка будет накладываться на данные точки инцидента, и будет подсчитываться количество инцидентов в каждой ячейке полигона. Если в параметре Ограничивающие полигоны, определяющие, где возможны инциденты, не указан ограничивающий полигон, в анализе будут использоваться только ячейки с хотя бы одним инцидентом; в противном случае будут проанализированы все ячейки внутри ограничивающих полигонов.
  • Подсчет инцидентов в шестиугольной сетке — шестиугольная полигональная сетка будет накладываться на данные точки инцидента, и будет подсчитываться количество инцидентов в каждой ячейке полигона. Если в параметре Ограничивающие полигоны, определяющие, где возможны инциденты, не указан ограничивающий полигон, в анализе будут использоваться только ячейки с хотя бы одним инцидентом; в противном случае будут проанализированы все ячейки внутри ограничивающих полигонов.
  • Подсчет происшествий в полигонах агрегации — вы предоставляете полигоны агрегации для наложения данных точек происшествий в параметре «Полигоны для агрегирования происшествий в подсчеты». Инциденты внутри каждого полигона подсчитываются.
  • Привязка ближайших происшествий для создания взвешенных баллов — Близлежащие происшествия будут объединены вместе для создания одной взвешенной точки. Весом для каждой точки является количество агрегированных инцидентов в этом месте.
 Строка

Ограничивающие многоугольники, определяющие, где возможны инциденты

(Необязательно)

Класс полигональных объектов, определяющий, где могут возникнуть инцидентные Входные объекты.

 Слой объектов

Полигоны для агрегирования инцидентов в подсчеты

(Необязательно)

Полигоны, используемые для агрегирования инцидентных входных объектов, чтобы получить количество инцидентов для каждого полигонального объекта.

 Слой признаков

Поверхность плотности

(дополнительно)

Параметр Плотность поверхности отключен; это остается в качестве параметра инструмента только для поддержки назад совместимость. Инструмент Плотность ядра можно использовать, если вы хотите визуализировать поверхность плотности взвешенных точек.

 Набор растровых данных

Размер ячейки

(Необязательно)

Размер ячеек сетки, используемых для агрегирования Входных объектов. При объединении в шестиугольную сетку это расстояние используется в качестве высоты для построения шестиугольных полигонов.

 Блок линейного перемещения

Дистанционная лента

(необязательно)

Пространственная протяженность анализируемой окрестности. Это значение определяет, какие функции анализируются вместе для оценки локальной кластеризации.

 Linear Unit
 arcpy.stats.OptimizedHotSpotAnalysis(Input_Features, Output_Features, {Analysis_Field}, {Incident_Data_Aggregation_Method}, {Bounding_Polygons_Defining_Where_Incidents_Are_Possible}, {Polygons_For_Aggregating_Incidents_Into_Counts}, {Density_Surface}, {Cell_Size}, {Distance_Band})
Имя Объяснение Тип данных

Input_Features

Класс точечных или полигональных объектов, для которого будет выполняться анализ горячих точек.

 Слой объектов

Output_Features

Выходной класс пространственных объектов для получения результатов z-score, p-value и Gi_Bin.

 Feature Class

Analysis_Field

(необязательно)

Числовое поле (количество происшествий, уровень преступности, результаты тестов и т. д.), которое необходимо оценить.

 Поле

Incident_Data_Aggregation_Method

(Необязательно)

Метод агрегирования, используемый для создания взвешенных признаков для анализа на основе данных точек инцидентов.

  • COUNT_INCIDENTS_WITHIN_FISHNET_POLYGONS — полигональная сетка ажурной сети будет накладываться на данные точки инцидента, и будет подсчитываться количество инцидентов в каждой ячейке полигона. Если в параметре Bounding_Polygons_Defining_Where_Incidents_Are_Possible не указан ограничивающий полигон, в анализе будут использоваться только ячейки с хотя бы одним инцидентом; в противном случае будут проанализированы все ячейки внутри ограничивающих полигонов.
  • COUNT_INCIDENTS_WITHIN_HEXAGON_POLYGONS — Шестиугольная полигональная сетка будет накладываться на данные точки инцидента, и будет подсчитываться количество инцидентов в каждой ячейке полигона. Если в параметре Bounding_Polygons_Defining_Where_Incidents_Are_Possible не указан ограничивающий полигон, в анализе будут использоваться только ячейки с хотя бы одним инцидентом; в противном случае будут проанализированы все ячейки внутри ограничивающих полигонов.
  • COUNT_INCIDENTS_WITHIN_AGGREGATION_POLYGONS — вы предоставляете полигоны агрегации для наложения данных точек инцидента в параметре Polygons_For_Aggregating_Incidents_Into_Counts. Инциденты внутри каждого полигона подсчитываются.
  • SNAP_NEARBY_INCIDENTS_TO_CREATE_WEIGHTED_POINTS — инциденты поблизости будут объединены для создания единой взвешенной точки. Весом для каждой точки является количество агрегированных инцидентов в этом месте.
 Строка

Bounding_Polygons_Defining_Where_Incidents_Are_Possible

(Необязательно)

A

 Слой объектов

Polygons_For_Aggregating_Incidents_Into_Counts

(Необязательно)

Полигоны, используемые для агрегирования инцидентных Input_Features для получения количества инцидентов для каждого полигона.

 Слой объектов

Density_Surface

(необязательно)

Параметр Density_Surface отключен; это остается в качестве параметра инструмента только для поддержки назад совместимость. Инструмент Плотность ядра можно использовать, если вы хотите визуализировать поверхность плотности взвешенных точек.

 Набор растровых данных

Cell_Size

(Необязательно)

Размер ячеек сетки, используемых для агрегирования Input_Features. При объединении в шестиугольную сетку это расстояние используется в качестве высоты для построения шестиугольных полигонов.

 Линейная единица

Distance_Band

(дополнительно)

Пространственная протяженность анализируемой окрестности. Это значение определяет, какие функции анализируются вместе для оценки локальной кластеризации.

 Линейная единица

Пример кода

OptimizedHotSpotAnalysis, пример 1 (окно Python)

Следующий оконный сценарий Python демонстрирует, как использовать функцию OptimizedHotSpotAnalysis.

 импорт дуги
arcpy.env.workspace = r"C:\OHSA"
arcpy.OptimizedHotSpotAnalysis_stats("911Count.shp", "911OptimizedHotSpots.shp",
                                     "#", "SNAP_NEARBY_INCIDENTS_TO_CREATE_WEIGHTED_POINTS")
OptimizedHotSpotAnalysis, пример 2 (автономный скрипт Python)

Следующий автономный скрипт Python демонстрирует, как использовать функцию OptimizedHotSpotAnalysis.

 # Анализ пространственного распределения вызовов 911 в мегаполисе
# Импорт системных модулей
импортировать аркпи
# Установите свойство для перезаписи существующего вывода по умолчанию
arcpy.env.overwriteOutput = Истина
# Локальные переменные. ..
рабочая область = r"C:\OHSA\data.gdb"
пытаться:
    # Установить текущую рабочую область (чтобы не указывать полный путь к
    # классы объектов каждый раз)
    arcpy.env.workspace = рабочая область
    # Создайте полигон, который определяет, где возможны инциденты
    # Процесс: минимальная ограничивающая геометрия 911 данные о звонках
    arcpy.management.MinimumBoundingGeometry("Calls911", "Calls911_MBG",
                                             "CONVEX_HULL", "ВСЕ", "#",
                                             "NO_MBG_FIELDS")
    # Оптимизирован анализ горячих точек данных о вызовах службы экстренной помощи с использованием метода агрегации в виде сетки с ограничивающим многоугольником данных о вызовах службы экстренной помощи.
    # Процесс: Оптимизированный анализ горячих точек
    ohsa = arcpy.stats.OptimizedHotSpotAnalysis("Calls911", "Calls911_ohsaFishnet",
                                                "#", "COUNT_INCIDENTS_WITHIN_FISHNET_POLYGONS",
                                                "Звонки911_МБГ")
кроме arcpy. ExecuteError:
    # Если при запуске инструмента произошла какая-либо ошибка, распечатайте сообщения
    печать (arcpy.GetMessages())

Среды

Выходная система координат, Географические преобразования, Текущая рабочая область, Временная рабочая область, Полные имена полей, Выходные данные содержат M-значения, M-разрешение, M-допуск, Выходные данные содержат Z-значения, Выходное значение Z по умолчанию, Разрешение Z, Допуск Z, Разрешение XY , Допуск XY

Особые случаи

Выходная система координат

Геометрия объекта проецируется в выходную систему координат перед анализом. Все математические вычисления основаны на пространственной привязке выходной системы координат. Когда выходная система координат основана на градусах, минутах и ​​секундах, геодезические расстояния оцениваются с использованием хордовых расстояний.

Информация о лицензии

  • Базовая: Да
  • Стандартная: Да
  • Расширенная: Да
Связанные темы

Отзыв по этой теме?

Безэтикеточный подсчет циркулирующих опухолевых клеток с повышенным сродством (ЦОК) с использованием счетчика термопластичных микроколтеров (μCC)

1. A. Pierzchalski, M. Hebeisen, A. Mittag, M. Berardino and A. Tarnok, 2010

2. Dittami GM, Sethi M, Rabbitt RD и Ayliffe HE, Journal of Visualized Experiments: JoVE, 2012. [бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

3. Дхармасири У., Витек М.А., Адамс А.А. и Сопер С.А., Ежегодный обзор аналитической химии, 2010, 3, 409–431. [PubMed] [Google Scholar]

4. Витек М.А., Ауфорт Р.Д., Ван Х., Каманде Дж.В., Джексон Дж.М., Пуллагурла С.Р., Хьюперт М.Л., Усари Дж., Уишам В.З., Хиллиард Д., Монтгомери С., Бэ-Джамп В., Кэри LA, Gehrig PA, Milowsky MI, Perou CM, Soper JT, Whang YE, Yeh JJ, Martin G. and Soper SA, Nature Precision Oncology, 2018, 1, 24. [Google Scholar]

5. Demori M, Ferrari V , Farisè S, Poesio P, Pedrazzani R, Steimberg N, Boniotti J. and Mazzoleni G, Procedia Engineering, 2012, 47, 1247–1250. [Академия Google]

6. Родригес-Трухильо Р., Кастильо-Фернандес О., Гарридо М., Арунделл М., Валенсия А. и Гомила Г., Биосенсоры и биоэлектроника, 2008, 24, 290–296. [PubMed] [Google Scholar]

7. Benazzi G, Holmes D, Sun T, Mowlem M. and Morgan H, Iet Nanobiotechnology, 2007, 1, 94–101. [PubMed] [Google Scholar]

8. Cheung K, Gawad S. and Renaud P, Cytometry Part A, 2005, 65, 124–132. [PubMed] [Google Scholar]

9. Hartmann C, Patil R, Lin CP и Niedre M, Physics in Medicine & Biology, 2017, 63, 01TR01. [Академия Google]

10. Scott R, Sethu P. and Harnett C, Review of Scientific Instruments, 2008, 79, 046104. [Google Scholar]

11. Tucker K, Chalder S, Al-Rubeai M. and Thomas C, Enzyme and микробная технология, 1994, 16, 29–35. [PubMed] [Google Scholar]

12. Дэвис Р. и Грин Р. Журнал клинической патологии, 1967, 20, 777–779. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

13. Fernyhough ME, Helterline DL, Vierck JL, Hill RA и Dodson MV, Methods in Cell Science, 2004, 25, 221–225. [PubMed] [Академия Google]

14. Бернабини С., Холмс Д. и Морган Х., Лаборатория на чипе, 2011, 11, 407–412. [PubMed] [Google Scholar]

15. Cheung KC, Di Berardino M, Schade-Kampmann G, Hebeisen M, Pierzchalski A, Bocsi J, Mittag A. and Tarnok A, Cytometry Part A, 2010, 77A, 648–666 . [PubMed] [Google Scholar]

16. Guo JH, Li CM и Kang YJ, Biomedical Microdevices, 2014, 16, 681–686. [PubMed] [Google Scholar]

17. Guo JH, Li HG, Chen Y. and Kang YJ, Ieee Sensors Journal, 2014, 14, 2112–2117. [Академия Google]

18. Хассан У. и Башир Р. Биомедицинские микроустройства, 2014, 16, 697–704. [PubMed] [Google Scholar]

19. Petchakup C, Li KHH and Hou HW, Micromachines, 2017, 8. [Google Scholar]

20. Errico V, De Ninno A, Bertani FR, Businaro L, Bisegna P. и Caselli F, Sensors and Actuators B-Chemical, 2017, 247, 580–586. [Google Scholar]

21. Liu ZJ, Li J, Yang JD, Song YX, Pan XX и Li DQ, Microfluidics and Nanofluidics, 2017, 21. [Google Scholar]

22. Sun T. and Morgan H, Microfluidics и Нанофлюидика, 2010, 8, 423–443. [Академия Google]

23. Кох М., Эванс АГР и Брунншвейлер А., Журнал микромеханики и микроинженерии, 1999, 9, 159–161. [Google Scholar]

24. Родригес-Трухильо Р., Аджин М.А., Орзан А., Мар М.Д., Ларсен Ф., Клаузен С.Х. и Свендсен В.Е. Датчики и приводы B-Chemical, 2014, 190, 922–927. [Google Scholar]

25. Zhe J, Jagtiani A, Dutta P, Hu J. and Carletta J, Journal of Micromechanics and Microengineering, 2007, 17, 304–313. [Google Scholar]

26. Моррис Т., Journal of the Institute of Brewing, 19.84, 90, 162–166. [Google Scholar]

27. Blades A. and Flavell H, Journal of Clinical Pathology, 1963, 16, 158. [бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

28. Jagtiani AV, Zhe J, Hu J , and Carletta J, Measurement Science and Technology, 2006, 17, 1706. [Google Scholar]

29. Lagally E, Microfluidics and nanotechnology: biosensing to the single molecule limit, CRC Press, 2014. [Google Scholar]

30 , Cheung KC, Di Berardino M, Schade-Kampmann G, Hebeisen M, Pierzchalski A, Bocsi J, Mittag A. and Tárnok A, Cytometry Part A, 2010, 77, 648–666. [PubMed] [Академия Google]

31. Liu F, KC P, Zhang G. and Zhe J, Аналитическая химия, 2016, 88, 711–717. [PubMed] [Google Scholar]

32. Песня З., Ли М., Ли Б., Ян Ю. и Песня И., Электрофорез, 2019, 40, 897–905. [PubMed] [Google Scholar]

33. Джастин Г.А., Денисин А.К., Насир М., Шрайвер-Лейк Л.С., Голден Дж.П. и Лиглер Ф.С. Датчики и исполнительные механизмы B: Chemical, 2012, 166, 386–393. [Google Scholar]

34. Карбонаро А., Моханти С.К., Хуанг Х., Годли Л.А. и Сон Л.Л., Lab on a Chip, 2008, 8, 1478–1485. [PubMed] [Академия Google]

35. Zhe J, Jagtiani A, Dutta P, Hu J. and Carletta J, Journal of Micromechanics and Microengineering, 2007, 17, 304. [Google Scholar]

36. McPherson AL и Walker GM, Microfluidics and nanofluidics, 2010, 9, 897–904. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

37. Wu X, Kang Y, Wang YN, Xu D, Li D. and Li D, Electrophoresis, 2008, 29, 2754–2759. [PubMed] [Google Scholar]

38. Дхармасири У., Ньороге С.К., Витек М.А., Адебийи М.Г., Каманде Дж.В., Хуперт М.Л., Барани Ф. и Сопер С.А., Аналитическая химия, 2011, 83, 2301–2309.. [Статья PMC бесплатно] [PubMed] [Google Scholar]

39. Che J, Yu V, Dhar M, Renier C, Matsumoto M, Heirich K, Garon EB, Goldman J, Rao J. and Sledge GW, Oncotarget, 2016 , 7, 12748. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

40. Dhar M, Pao E, Renier C, Go DE, Che J, Montoya R, Conrad R, Matsumoto M, Heirich K. and Triboulet M, Scientific reports, 2016, 6, 35474. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

41. Hupert ML, Jackson JM, Wang H, Witek MA, Kamande J, Milowsky MI, Whang YE and Soper SA , Микросистемные технологии, 2014, 20, 1815–1825. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

42. Наир С.В., Витек М.А., Джексон Дж.М., Линделл М.А., Хансакер С.А., Сапп Т., Перри К.Э., Хьюперт М.Л., Бэ-Джамп В. и Гериг П.А., Chemical Communications, 2015, 51, 3266–3269. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

43.

No related posts.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

➤