Analiza raster vă permite să efectuați analiza seturilor de date raster mari cu ajutorul ArcGIS Image Server. Aceasta vă permite să analizaţi mai multe date mai rapid prin folosirea puterii serverului.Seturile de instrumente disponibile în prezent prin experiența de utilizator web a Portal for ArcGIS sunt Sumarizare Date, Modele de analiză, Utilizare proximitate, Analizare tendințe, Analizare teren, Administrare date, Învățare aprofundată și Analiză multidimensională.
Sumarizare date
Aceste instrumente sunt utilizate pentru a calcula statistici pentru un strat tematic raster care se încadrează între limitele suprafeței (zonei) definite de dvs.
- Rezumare raster în cadrul calculează statistici pentru celule raster care se încadrează între limitele suprafeţei definite.
- Statistici zonale sub formă de tabel rezumă valorile unui raster în cadrul zonelor unui alt set de date și raportează rezultatele într-un tabel.
Rezumare raster în cadrul |
|
Acest instrument rezumă valorile unui raster în cadrul zonelor unui alt set de date.
Statistici zonale sub formă de tabel |
|
Acest instrument rezumă valorile unui raster în cadrul zonelor unui alt set de date și raportează rezultatele într-un tabel.
Analiză tendinţe
Aceste instrumente vă ajută să identificaţi, cuantificaţi şi vizualizaţi modele spaţiale din datele dvs.
- Calcul densitate ia cantităţi cunoscute ale unui fenomen şi creează o hartă de densitate prin răspândirea acestor cantităţi pe hartă.
- Interpolare puncte prezice valori în locaţii noi pe baza măsurătorilor găsite într-o colecţie de puncte.
Calcul densitate |
|
Analiza densităţii ia cantităţi cunoscute ale unui fenomen şi creează o hartă de densitate prin răspândirea acestor cantităţi pe hartă. Puteţi utiliza acest instrument, de exemplu, pentru a afişa concentraţiile de fulgere şi tornade, accesul la instituţii de sănătate, cât şi densităţile populaţiei.
Interpolare puncte |
|
Acest instrument vă permite să preziceţi valori în locaţii noi pe baza măsurătorilor găsite într-o colecţie de puncte. Instrumentul ia date punctuale cu valori în fiecare punct şi returnează suprafeţe clasificate în funcţie de valorile prezise. Puteţi utiliza acest instrument, de exemplu, pentru a prezice nivelurile precipitaţiilor dintr-un bazin hidrografic pe baza măsurătorilor efectuate în staţii individuale.
Utilizare proximitate
Aceste instrumente vă ajută să răspundeţi la una din cele mai frecvente întrebări puse în analiza spaţială: Ce se află aproape de ce? și Care este traseul optim?
- Calculare distanță calculează distanța euclidiană, direcția și alocarea dintr-o singură sursă sau dintr-un set de surse.
- Determinare rețea cost optim de deplasare calculează rețeaua cu costuri optime dintr-un set de regiuni de introducere.
- Determinare traseu cost de deplasare ca polilinie calculează traseul cu polilinie cu cel mai mic cost dintre destinațiile cunoscute și surse.
- Acumularea distanței calculează distanța acumulată pentru fiecare celulă la surse, permițând distanța de linie dreaptă, distanța de cost, distanța de suprafață reală, precum și factorii verticali și orizontali.
- Alocarea distanței calculează alocarea distanței pentru fiecare celulă la sursele furnizate, bazându-se pe distanța de linie dreaptă, distanța de cost, distanța de suprafață reală, precum și factorii verticali și orizontali.
- Traseu optim ca linie calculează traseul optim de la destinații la surse ca o linie.
- Traseu optim ca raster calculează traseul optim de la destinații la surse ca un raster.
- Conexiunile regionale optime calculează rețeaua de conectivitate optimă între două sau mai multe regiuni de introducere.
Calculare distanţă |
|
Acest instrument calculează distanţa euclidiană, direcția, și alocarea dintr-o singură sursă sau dintr-un set de surse.
Stabilirea rețelei cu costuri optime de deplasare |
|
Acest instrument calculează rețeaua cu costuri optime dintr-un set de regiuni de introducere.
Determinare cale cost de deplasare ca linie poligonală |
|
Acest instrument calculează traseul cu polilinie cu cel mai mic cost dintre destinații și surse.
Acumularea distanței |
|
Acest instrument calculează distanța acumulată pentru fiecare celulă la surse, permițând distanța de linie dreaptă, distanța de cost, distanța de suprafață reală, precum și factorii verticali și orizontali.
Alocarea Distanței |
|
Acest instrument calculează alocarea distanței pentru fiecare celulă la sursele furnizate, bazându-se pe distanța de linie dreaptă, distanța de cost, distanța de suprafață reală, precum și factorii verticali și orizontali.
Traseu optim ca linie |
|
Acest instrument calculează traseul optim de la destinații la surse ca o linie.
Traseu optim ca raster |
|
Acest instrument calculează traseul optim de la destinații la surse ca un raster.
Conexiunile regionale optime |
|
Acest instrument calculează rețeaua de conectivitate optimă între două sau mai multe regiuni de introducere.
Analizare imagine
Instrumentul de mai jos din categoria de instrumente Analizare imagine vă ajută să analizați imagini:
- Monitorizare vegetație detectează acoperirea de vegetație relativă într-o imagine, în baza operațiilor aritmetice din benzi. Sunt disponibili mai mulți indici de vegetație pentru analiza de imagine.
Monitorizare vegetaţie |
|
Efectuează o operație aritmetică a benzilor unui strat tematic raster cu benzi multiple pentru a afișa informațiile privind acoperirea vegetației.
Analizare teren
Aceste instrumente vă ajută să analizaţi suprafeţele raster.
- Calculare pantă calculează înclinaţia terenului.
- Derivare aspect calculează direcţia celei mai abrupte pante pentru fiecare locaţie.
- Creare rază vizuală identifică ce poate fi văzut din orice punct din peisaj.
- Bazin hidrografic calculează zona de contribuție de deasupra de deasupra locațiilor identificate pe o suprafață.
Calculare pantă |
|
Identifică o suprafaţă care indică panta datelor de elevaţie de intrare. Panta reprezintă rata de modificare a elevaţiei pentru fiecare celulă a modelului digital de elevaţie (DEM).
Derivare aspect |
|
Identifică direcţia în pantă a ratei maxime de schimbare a valorii din fiecare celulă către vecinii săi. Aspectul poate fi considerat direcţia pantei.
Creare rază vizuală |
|
Determină locaţiile de pe o suprafaţă raster care sunt vizibile unui set de observatoare.
Bazin hidrografic |
|
Stabilește zona de contribuție de deasupra unui set de celule dintr-un raster.
Gestionare date
Aceste instrumente sunt utilizate atât pentru administrarea de zi cu zi a datelor geografice, cât şi pentru combinarea datelor înainte de analiză.
- Extragere raster decupează porţiuni dintr-un set de date raster pentru analiză suplimentară.
- Recartografiere valori atribuie valori diferite celulelor raster.
- Convertire obiect spaţial în raster rasterizează datele vectoriale.
- Convertire raster în obiect spaţial vectorizează datele raster.
- Prelevare extrage datele în locurile definite dintr-un raster sau un set de rastere.
Extragere raster |
|
Extrageţi celule dintr-un în baza valorii, formei sau extinderii unui set de date diferit.
Recartografiere valori |
|
Schimbaţi valorile de celule individuale sau intervalurile de valori de celule la valori noi.
Convertire obiect spațial în raster |
|
Creaţi un nou set de date raster dintr-un set de date de obiecte spaţiale existent.
Convertire raster în obiect spaţial |
|
Creaţi un nou set de date de obiecte spaţiale dintr-un set de date raster existent.
Exemplu |
|
Creează un tabel sau o clasă de obiecte spațiale cu punct cu valori ale datelor în locuri definite extrase dintr-un raster sau set de rastere.
Învățare aprofundată
Aceste instrumente sunt folosite pentru a detecta sau clasifica obiecte spațiale specifice într-o imagine sau a clasifica pixeli într-un set de date raster. Învățarea profundă este un tip de metodă de învățare mecanică ce folosește inteligența artificială care detectează caracteristicile imaginilor utilizând mai multe straturi în rețele neuronale, unde fiecare strat este capabil să extragă una sau mai multe obiecte spațiale unice în imagine. Aceste instrumente folosesc modelele care au fost antrenate să detecteze anumite obiecte spațiale în cadre terțe de învățare aprofundată - cum ar fi TensorFlow, CNTK și Keras - și produc hărți de obiecte spațiale sau de clase.
- Clasificarea pixelilor utilizând învățare aprofundată produce un raster clasificat folosind un model de învățare aprofundată antrenat.
- Detectarea obiectelor utilizând învățarea aprofundată produce o clasă de obiecte spațiale care conține obiecte pe care le găsește într-un raster de intrare folosind un model de învățare aprofundată antrenat.
- Clasificarea obiectelor cu ajutorul învățării aprofundate produce o clasă de obiecte spațiale sau un tabel în care fiecărui obiect de intrare dintr-un raster de intrare îi este alocată o etichetă de clasă cu ajutorul unui model de învățare aprofundată instruit.
Clasificare pixeli folosind învățare aprofundată |
|
Acest instrument execută un model de învățare aprofundată antrenat pe un raster de intrare pentru a produce un raster clasificat și fiecare pixel valid are o etichetă de clasă atribuită.
Detectare obiecte folosind învățare aprofundată |
|
Acest instrument rulează un model de învățare aprofundată antrenat pe un raster de intrare pentru a produce o categorie de obiecte spațiale care conține obiectele pe care le găsește. Caracteristicile pot fi reprezentată de dreptunghiurille sau poligoanele de delimitare în jurul obiectelor găsite, sau puncte în centrele obiectelor.
Clasificați obiectele folosind învățarea profundă |
|
Acest instrument rulează un model instruit de învățare profundă pe un raster de intrare și o clasă opțională de obiecte spațiale pentru a produce o clasă de obiecte spațiale sau un tabel în care fiecărui obiect de intrare i-a fost alocată o etichetă de clasă.
Analiză multidimensională
Instrumentele din setul de Analiză Multidimensională vă permit să efectuați analiza datelor științifice de pe mai multe variabile și dimensiuni.
Datele multidimensionale reprezintă datele colectate în momente, la adâncimi și înălțimi multiple. Acest tip de date este utilizat de obicei în științele atmosferice, oceanografice și ale pământului. Cu acest set de instrumente, puteți analiza date raster multidimensionale în formaturi multiple, inclusiv netCDF, HDF, GRIB, setul de date cu mozaic multidimensional și Cloud Raster Format (CRF) de la Esri.
Următorul tabel prezintă instrumentele de analiză multidimensională și oferă o scurtă descriere a fiecăruia.
- Aggregate Multidimensional Raster generează un set de date raster multidimensional prin agregarea variabilelor raster multidimensionale existente dintr-o dimensiune.
- Generate Multidimensional Anomaly calculează anomalia pentru fiecare împărțire dintr-un raster multidimensional pentru a genera un raster multidimensional.
- Generați Raster de Tendință estimează tendința pentru fiecare pixel de-a lungul unei dimensiuni pentru una sau mai multe variabile dintr-un raster multidimensional.
- Faceți Predicții cu Ajutorul Rarterului de Tendințe calculează un raster multidimensional previzionat cu ajutorul rasterului de tendințe rezultant din instrumentul Generează Raster de Tendință.
- Găsește Statisticile de Argumente extrage valoarea dimensiunii sau indicele de bandă la care se obține o anumită statistică pentru fiecare pixel dintr-un raster multidimensional sau multibandă.
Raster Multidimensional Agregat |
|
Acest instrument generează un set de date raster multidimensional prin agregarea variabilelor raster multidimensionale existente dintr-o dimensiune.
Găsirea Statisticilor de Argumente |
|
Acest instrument extrage valoarea dimensiunii sau indicele de bandă la care se obține o anumită statistică pentru fiecare pixel într-un raster multidimensional sau multibandă.
Generarea Anomaliei Multidimensionale |
|
Acest instrument calculează anomalia pentru fiecare împărțire dintr-un raster multidimensional pentru a genera un raster multidimensional.
Generează Raster Tendință |
|
Acest instrument estimează tendința pentru fiecare pixel de-a lungul unei dimensiuni pentru una sau mai multe variabile dintr-un raster multidimensional.
Predicția Utilizării Rasterului de Tendințe |
|
Acest instrument calculează un raster multidimensional supus predicției cu ajutorul rasterului de tendință de ieșire din instrumentul Generați Raster de Tendință.