Analisis Raster memungkinkan Anda melakukan analisis terhadap set data raster dengan jumlah banyak menggunakan ArcGIS Image Server. Hal ini memungkinkan Anda untuk menganalisis lebih banyak data dengan lebih cepat dengan memanfaatkan kekuatan server.Rangkaian alat yang saat ini tersedia melalui pengalaman pengguna web Portal for ArcGIS adalah Ringkas Data, Analisis Pola, Gunakan Kedekatan Jarak, Analisis Gambar, Analisis Medan, Kelola Data, Deep Learning, dan Analisis Multidimensional.
Summarize Data
Alat ini digunakan untuk menghitung statistik layer raster di dalam batas area (zona) yang Anda tentukan.
- Ringkas Raster di Dalam menghitung statistik untuk sel raster yang berada di dalam batas area yang sudah ditentukan.
- Statistik Zona sebagai Tabel merangkum nilai-nilai raster di dalam zona set data lain dan melaporkan hasilnya di dalam tabel.
Ringkas Raster di Dalam |
|
Alat ini merangkum nilai raster di dalam zona set data lain.
Statistik Zona sebagai Tabel |
|
Alat ini merangkum nilai-nilai raster di dalam zona set data lain dan melaporkan hasilnya di dalam tabel.
Menganalisis Pola
Alat ini membantu Anda mengidentifikasi, mengkuantifikasi, dan memvisualisasi pola-pola spasial pada data Anda.
- Hitung Kepadatan mengambil kuantitas dari suatu fenomena dan membuat peta kepadatan dengan menyebarkan kuantitas ini pada peta.
- Sisipkan Titik memprediksi nilai-nilai di lokasi baru berdasarkan pengukuran yang ditemukan pada sekumpulan titik.
Hitung Densitas |
|
Analisis kepadatan mengambil kuantitas dari suatu fenomena dan membuat peta kepadatan dengan menyebarkan kuantitas ini pada peta. Anda dapat menggunakan alat ini, misalnya, untuk menunjukkan konsentrasi sambaran kilat atau tornado, akses ke fasilitas pelayanan kesehatan, dan kepadatan penduduk.
Interpolasikan Titik |
|
Alat ini memungkinkan Anda memprediksi nilai-nilai di lokasi baru berdasarkan pengukuran yang ditemukan pada sekumpulan titik. Alat ini mengambil nilai data pada setiap titik dan menampilkan area yang dikelompokkan menurut nilai prediksi. Anda dapat menggunakan alat ini, misalnya, untuk memprediksi tingkat curah hujan di sepanjang batas air berdasarkan pengukuran yang diambil di suatu alat pengukur hujan.
Gunakan Kedekatan Jarak (Proximity)
Alat ini membantu Anda menjawab pertanyaan yang paling sering diajukan dalam analisis spasial: Apa saja yang ada di sekitar? dan Apa jalur yang paling optimal?
- Hitung Jarak menghitung jarak, arah, dan alokasi Euclidean untuk satu atau serangkaian sumber.
- Tentukan Jaringan Biaya Perjalanan Optimal menghitung jaringan biaya optimal dari serangkaian wilayah input.
- Tentukan Jalur Biaya Perjalanan Sebagai Polyline menghitung jalur biaya polyline paling sedikit antara sumber dan tujuan yang diketahui.
- Akumulasi Jarak menghitung akumulasi jarak setiap sel ke sumber, memungkinkan jarak garis lurus, jarak biaya, dan jarak permukaan sebenarnya, serta faktor vertikal dan horizontal.
- Alokasi Jarak menghitung alokasi jarak untuk setiap sel ke sumber yang disediakan berdasarkan jarak garis lurus, jarak biaya, dan jarak permukaan sebenarnya, serta faktor vertikal dan horizontal.
- Jalur Optimal Sebagai Garis menghitung jalur optimal dari tujuan ke sumber sebagai garis.
- Jalur Optimal Sebagai Raster menghitung jalur optimal dari tujuan ke sumber sebagai raster.
- Hubungan Wilayah Optimal menghitung jaringan konektivitas optimal antara dua atau serangkaian wilayah input.
Hitung Jarak |
|
Alat ini menghitung jarak, arah, dan alokasi Euclidean dari sumber tunggal atau kumpulan sumber.
Tentukan Jaringan Biaya Perjalanan Optimal |
|
Alat ini menghitung jaringan biaya optimal dari serangkaian daerah input.
Tentukan Jalur Biaya Perjalanan sebagai Polyline |
|
Alat ini menghitung jalur polyline berbiaya paling rendah antara tujuan dan sumber.
Akumulasi Jarak |
|
Alat ini menghitung jarak terakumulasi untuk setiap sel ke sumber, memungkinkan jarak garis lurus, jarak biaya, jarak permukaan sebenarnya, dan faktor vertikal dan horizontal.
Alokasi Jarak |
|
Alat ini menghitung alokasi jarak untuk setiap sel ke sumber yang disediakan berdasarkan jarak garis lurus, jarak biaya, jarak permukaan sebenarnya, dan faktor vertikal dan horizontal.
Jalur Optimal Sebagai Garis |
|
Alat ini menghitung jalur optimal dari tujuan ke sumber sebagai garis.
Jalur Optimal Sebagai Raster |
|
Alat ini menghitung jalur optimal dari tujuan ke sumber sebagai raster.
Hubungan Wilayah Optimal |
|
Alat ini menghitung jaringan konektivitas optimal antara dua wilayah input atau lebih.
Analisis Citra
Alat berikut dalam kategori alat Analisis Gambar membantu Anda menganalisis gambar:
- Pantau Vegetasi mendeteksi cakupan vegetasi relatif dalam gambar berdasarkan operasi aritmetika pada band. Beberapa indeks vegetasi tersedia untuk analisis gambar.
Pantau Vegetasi |
|
Melakukan operasi aritmetika pada band dari layer raster multiband untuk menampilkan informasi cakupan vegetasi.
Analisis Medan
Alat ini membantu Anda menganalisis permukaan raster.
- Hitung Kelerengan menghitung kecuraman medan.
- Dapatkan Aspek mengitung arah lereng yang paling curam untuk setiap lokasi.
- Buat Jarak Pandang mengidentifikasi apa yang dapat dilihat dari setiap titik lanskap.
- Batas Air menghitung area kontribusi di atas lokasi yang teridentifikasi pada permukaan.
Hitung Lereng |
|
Mengidentifikasi permukaan yang menunjukkan lereng data elevasi input. Lereng mewakili tingkat perubahan elevasi untuk setiap sel model elevasi digital (DEM).
Dapatkan Aspek |
|
Mengidentifikasi arah kelerengan tingkat perubahan maksimum dalam nilai dari setiap sel ke tetangganya. Aspek dapat dianggap sebagai arah lereng.
Buat Jarak Pandang |
|
Menentukan lokasi pada permukaan raster yang terlihat oleh sejumlah pengamat.
Daerah Aliran Sungai |
|
Menentukan area kontribusi di atas rangkaian sel dalam raster.
Kelola Data
Peralatan ini digunakan untuk mengelola data geografis sehari-hari dan menggabungkan data sebelum analisis dilakukan.
- Ekstrak Raster menempelkan porsi dari set data raster untuk analisis lebih lanjut.
- Petakan Ulang Nilai menugaskan nilai yang berbeda pada sel raster.
- Konversi Fitur ke Raster merasterisasi data vektor.
- Konversi Raster ke Fitur memvektorisasi data raster.
- Sampel mengekstrak data di lokasi yang ditentukan dari raster, atau rangkaian raster.
Ekstrak Raster |
|
Ekstrak sel dari raster berdasarkan nilai, bentuk, atau jangkauan set data yang berbeda.
Petakan Ulang Nilai |
|
Ubah nilai sel individu atau kisaran nilai sel ke nilai baru.
Konversi Fitur ke Raster |
|
Buat set data raster baru dari set data fitur yang sudah ada
Konversi Raster ke Fitur |
|
Buat set data fitur baru dari set data raster yang sudah ada.
Sampel |
|
Membuat feature class titik atau tabel dengan nilai data di lokasi yang ditentukan, yang diekstrak dari raster atau rangkaian raster.
Deep Learning
Peralatan ini digunakan untuk mendeteksi atau mengklasifikasikan fitur spesifik dalam sebuah gambar atau untuk mengklasifikasikan piksel dalam set data raster. Deep learning adalah jenis metode pembelajaran mesin cerdas buatan yang mendeteksi fitur dalam citra menggunakan beberapa layer dalam jaringan neural di mana setiap layer mampu mengekstrak satu fitur unik atau lebih dalam gambar. Peralatan ini menggunakan model yang telah dilatih untuk mendeteksi fitur spesifik dalam kerangka kerja deep learning pihak ketiga—seperti TensorFlow, CNTK, dan Keras—serta fitur output atau peta kelas.
- Klasifikasikan Piksel Menggunakan Deep Learning menghasilkan raster yang diklasifikasi menggunakan model deep learning terlatih.
- Deteksi Objek Menggunakan Deep Learning menghasilkan feature class yang berisi objek yang ditemukannya dalam raster input menggunakan model deep learning terlatih.
- Klasifikasikan Objek Menggunakan Deep Learning menghasilkan tabel atau feature class tempat setiap obejk input dalam raster input ditetapkan dengan label kelas menggunakan model deep learning yang terlatih.
Klasifikasikan Piksel Menggunakan Deep Learning |
|
Alat ini menjalankan model deep learning terlatih pada raster input untuk menghasilkan raster yang diklasifikasikan, dan setiap piksel valid memiliki label kelas yang ditetapkan.
Deteksi Objek Menggunakan Deep Learning |
|
Alat ini menjalankan model deep learning terlatih pada sebuah raster input untuk menghasilkan kelas fitur berisi objek yang ditemukannya. Fitur tersebut bisa jadi kotak atau poligon keliling di sekitar objek yang ditemukan, atau titik di tengah objek.
Klasifikasikan Objek Menggunakan Deep Learning |
|
Alat ini menjalankan model deep learning yang terlatih pada raster input dan feature class opsional untuk menghasilkan feature class atau tabel dengan setiap objek input telah menetapkan label kelas.
Analisis Multidimensional
Alat dalam rangkaian alat Analisis Multidimensional memungkinkan Anda untuk melakukan analisis terhadap data ilmiah di berbagai variabel dan dimensi.
Data multidimensional merepresentasikan data yang diambil pada beberapa waktu, kedalaman, dan ketinggian. Jenis data ini biasanya digunakan dalam ilmu atmosfer, oseanografi, dan bumi. Dengan rangkaian alat ini, Anda dapat menganalisis data raster multidimensional dalam beberapa format, termasuk netCDF, HDF, GRIB, set data multidimensional, dan Format Raster Cloud (CRF) Esri.
Tabel berikut ini mencantumkan alat analisis multidimensional dan menyediakan deskripsi singkat dari masing-masing alat.
- Agregat Raster Multidimensional membuat set data multidimensional dengan mengagregasi variabel raster multidimensional yang ada dalam sebuah dimensi.
- Buat Anomali Multidimensional menghitung anomali untuk setiap irisan dalam raster multidimensional untuk membuat sebuah raster multidimensional.
- Buat Raster Tren memperkirakan tren untuk setiap piksel di sepanjang dimensi untuk satu variabel atau lebih dalam raster multidimensional.
- Prediksi Menggunakan Raster Tren menghitung perkiraan raster multidimensional menggunakan raster tren output dari alat Buat Raster Tren.
- Temukan Statistik Argumen mengekstrak nilai dimensi atau indeks band di mana statistik yang ditentukan diperoleh untuk setiap piksel dalam raster multidimensional atau multiband.
Agregasi Raster Multidimensional |
|
Alat ini membuat set data multidimensional dengan mengagregasi dengan mengagregasi variabel raster multidimensional yang ada dalam sebuah dimensi.
Temukan Statistik Argumen |
|
Alat ini mengekstrak nilai dimensi atau indeks band di mana statistik yang ditentukan diperoleh untuk setiap piksel dalam raster multidimensional atau multiband.
Hasilkan Anomali Multidimensional |
|
Alat ini menghitung anomali untuk setiap irisan dalam raster multidimensional untuk membuat sebuah raster multidimensional.
Buat Raster Tren |
|
Alat ini memperkirakan tren untuk setiap piksel di sepanjang dimensi untuk satu variabel atau lebih dalam raster multidimensional.
Prediksi Menggunakan Raster Tren |
|
Alat ini menghitung perkiraan raster multidimensional menggunakan raster tren output dari alat Buat Raster Tren.