Raster analizi, ArcGIS Image Server uygulamasını kullanarak büyük raster veri kümelerinin analizini yapmanıza olanak tanır. Bu, sunucu gücünü kullanarak daha fazla veriyi daha hızlı analiz etmenize olanak tanır. Portal for ArcGIS web kullanıcı deneyiminde kullanılabilen araç setleri şunlardır: Verileri Özetle, Modelleri Analiz Et, Yakınlık Kullan, Görüntüyü Analiz Et, Araziyi Analiz Et, Verileri Yönet, Derin Öğrenme ve Çok Boyutlu Analiz.
Veriyi Özetle
Bu araçlar, sizin tarafınızdan tanımlanan alan sınırları (bölgeler) içerisinde yer alan bir raster katmanının istatistiklerini hesaplamak için kullanılır.
- Raster Özetleme Aralığı, tanımlı alan sınırları içine düşen raster hücreleri için istatistikleri hesaplar.
- Tablo Olarak Bölgesel İstatistikler başka bir veri kümesinin bölgeleri içerisindeki bir rasterın değerlerini özetler ve sonuçları bir tablo halinde rapor eder.
Raster Özetleme Aralığı |
|
Bu araç, başka bir veri kümesinin bölgeleri içindeki bir rasterın değerlerini özetler.
Tablo Olarak Bölgesel İstatistikler |
|
Bu araç, bir rasterın başka bir veri kümesinin bölgeleri dahilindeki değerlerini özetler ve sonuçları bir tablo halinde bildirir.
Modelleri Analiz Et
Bu araçlar, mekansal modelleri tanımlamanıza, sayısallaştırmanıza ve görselleştirmenize yardımcı olur.
- Yoğunluğu Hesapla, bazı olayların bilinen miktarlarını alır ve bu miktarları haritada dağıtarak bir yoğunluk haritası oluşturur.
- Nokta Ara Değerlerini Hesaplama aracı, toplama noktalarında bulunan ölçümlere dayanarak yeni konumlardaki değerleri tahmin eder.
Yoğunluk Hesapla |
|
Yoğunluk analizi, bazı olayların bilinen miktarlarını alır ve bu miktarları haritada dağıtarak bir yoğunluk haritası oluşturur. Bu aracı, örneğin, yıldırım düşmesi veya kasırga yoğunluğunu, sağlık kurumlarına erişimi ve nüfus yoğunluğunu göstermek amacıyla kullanabilirsiniz.
Nokta Ara Değerlerini Hesapla |
|
Bu araç, toplama noktalarında bulunan ölçümlere dayanarak yeni konumlardaki değerleri tahmin etmenize olanak tanır. Araç, nokta verilerinin her noktadaki değerlerini alır ve tahmini değerlerle sınıflandırılan alanları döndürür. Bu aracı, örneğin, tek tek alınan yağış ölçümlerine dayanarak bir havzadaki yağış düzeylerini tahmin etmek için kullanabilirsiniz.
Yakınlık Kullan
Bu araçlar mekansal analizde en yaygın sorulan sorulardan bazılarını yanıtlar: Ne, neyin yakınında? ve En uygun yol nedir?
- Mesafeyi Hesapla tek bir veya bir dizi kaynaktan Öklid uzaklığını, yönü ve yerleşimi hesaplar.
- Optimum Seyahat Maliyeti Ağını Belirle aracı, bir dizi girdi bölgesinden optimum maliyet ağını hesaplar.
- Seyahat Masraf Yolunu Çoklu Çizgi Olarak Belirle bilinen hedefler ve kaynaklar arasındaki en az maliyetli yol çoklu çizgilerini hesaplar.
- Mesafe Birikimi doğrusal mesafe, maliyet mesafesi, gerçek yüzey mesafesi ve dikey ve yatay faktörlere izin vererek her hücreden kaynaklara biriken mesafeyi hesaplar.
- Mesafe Dağıtımı doğrusal mesafe, maliyet mesafesi, gerçek yüzey mesafesi ve dikey ve yatay faktörleri temel alarak her hücreden verilen kaynaklara mesafe dağıtımını hesaplar.
- Çizgi Olarak En Uygun Yol hedeflerden kaynaklara en uygun yolu bir çizgi olarak hesaplar.
- Raster Olarak En Uygun Yol hedeflerden kaynaklara en uygun yolu bir raster olarak hesaplar.
- En Uygun Bölge Bağlantıları iki veya daha fazla girdi bölgesi arasındaki en uygun bağlantı ağını hesaplar.
Mesafeyi Hesapla |
|
Bu araç, tek bir veya bir dizi kaynaktan Öklid uzaklığını, yönü ve yerleşimi hesaplar.
Optimum Seyahat Maliyeti Ağını Belirle |
|
Bu araç, bir dizi girdi bölgesinden optimum maliyet ağını hesaplar.
Seyahat Masraf Yolunu Çoklu Çizgi Olarak Belirle |
|
Bu araç, hedefler ve kaynaklar arasındaki en az maliyetli yol çoklu çizgilerini hesaplar.
Mesafe Birikimi |
|
Bu araç, doğrusal mesafe, maliyet mesafesi, gerçek yüzey mesafesi ve dikey ve yatay faktörlere izin vererek her hücreden kaynaklara biriken mesafeyi hesaplar.
Mesafe Dağıtımı |
|
Bu araç, doğrusal mesafe, maliyet mesafesi, gerçek yüzey mesafesi ve dikey ve yatay faktörleri temel alarak her hücreden verilen kaynaklara mesafe dağıtımını hesaplar.
Çizgi Olarak En Uygun Yol |
|
Bu araç, hedeflerden kaynaklara en uygun yolu bir çizgi olarak hesaplar.
Raster Olarak En Uygun Yol |
|
Bu araç, hedeflerden kaynaklara en uygun yolu bir raster olarak hesaplar.
En Uygun Bölge Bağlantıları |
|
Bu araç, iki veya daha fazla girdi bölgesi arasındaki en uygun bağlantı ağını hesaplar.
Görüntüyü Analiz Et
Aşağıdaki Görüntü Analizi araç kategorisindeki araç, görüntüleri analiz etmenize yardımcı olur:
- Bitki Örtüsü İzleme bantlarda yapılan aritmetik işlemlere dayanarak görüntü içindeki ilgili bitki örtüsü kapsamını algılar. Çok sayıda bitki örtüsü indeksi görüntü analizi için kullanılabilir.
Bitki Örtüsünü İzle |
|
Çok bantlı bir raster katmanının bantları üzerinde bir aritmetik işlem gerçekleştirerek bitki örtüsü kapsamı bilgilerini gösterir.
Araziyi Analiz Et
Bu araçlar raster yüzeylerini analiz etmenize yardım eder.
- Eğimi Hesapla, arazinin dikliğini hesaplar.
- Bakı Al, her konum için en dik eğimin yönünü hesaplar.
- Görüş Alanı Oluştur, arazideki herhangi bir nokta üzerinden görülebilecek yerleri tanımlar.
- Su Toplama, bir yüzeydeki belirlenen yer(ler) üzerindeki katılım alanını hesaplar.
Eğimi Hesapla |
|
Girdi yükselti verilerinin eğimini gösteren bir yüzey tanımlar. Eğim her dijital yükselti modeli (DEM) hücresi için yükselti değişim hızını gösterir.
Bakı Al |
|
Her hücreden komşularına doğru olan aşağı eğim yönündeki maksimum değişim hızının değerini tanımlar. Bakı, eğim yönü olarak düşünülebilir.
Görüş Alanı Oluşturma |
|
Bir gözlemci grubu için görünür olan bir raster yüzeyindeki konumları belirler.
Boşaltma Havzası |
|
Rasterdaki hücrelerin kümesi üzerinde eklenen alanları belirler.
Verileri Yönet
Bu araçlar hem günlük coğrafi veri yönetimi hem de analiz öncesinde verinin yönetimi için kullanılır.
- Raster Ayıkla, daha ayrıntılı analiz için bir raster veri kümesinden bölümleri kesip çıkarır.
- Değerleri Yeniden Haritalandır, raster hücrelerine farklı değerler atar.
- Detayı Rastera Dönüştür, vektör verilerini rastera dönüştürür.
- Rasterı Detaya Dönüştür, raster verilerini vektöre dönüştürür.
- Örnekle, bir raster veya raster kümesinde tanımlanmış konumlardan veriler çıkarır.
Raster Ayıkla |
|
Değeri, şekli veya farklı bir veri kümesinin yayılımını kullanan rasterdan hücreleri ayıklar.
Değerleri Yeniden Haritalandır |
|
Hücre değerlerini tek tek veya aralık olarak yeni değerlerle değiştirin.
Detayı Rastera Dönüştür |
|
Mevcut bir detay veri kümesinden yeni bir raster veri kümesi oluşturun.
Rasterı Detaya Dönüştür |
|
Mevcut bir raster veri kümesinden yeni bir detay veri kümesi oluşturun.
Örnek |
|
Rasterdan veya rasterlardan çıkarılan tanımlanmış konumlarda veri değerleriyle bir tablo veya nokta detay sınıfı oluşturur.
Derin Öğrenme
Bu araçlar bir görüntüdeki belirli detayları algılamak veya sınıflandırmak ya da bir raster veri kümesindeki pikselleri sınıflandırmak için kullanılır. Derin öğrenme, görüntüdeki detayları, her bir katmanın görüntüde bir veya daha fazla benzersiz detay çıkarabildiği sinir ağlarındaki çoklu katmanları kullanarak algılayan bir tür yapay zeka makinesi öğrenme yöntemidir. Bu araçlar, TensorFlow, CNTK ve Keras gibi üçüncü taraf derin öğrenme çerçevelerindeki belirli detayları ve çıktı detaylarını veya sınıf haritalarını belirlemek için eğitilmiş modelleri kullanır.
- Derin Öğrenme Kullanarak Pikselleri Sınıflandır, eğitilmiş bir derin öğrenme modeli kullanarak sınıflandırılmış bir raster üretir.
- Derin Öğrenme Kullanarak Nesneleri Algıla, eğitilmiş bir derin öğrenme modeli kullanarak bir girdi rasterında bulduğu nesneleri içeren bir detay sınıfı üretir.
- Derin Öğrenme Kullanarak Nesneleri Sınıflandır, eğitilmiş bir derin öğrenme modeli kullanılarak girdi rasterındaki her girdi nesnesine bir sınıf etiketi atanan bir detay sınıfı veya tablosu üretir.
Derin Öğrenme Kullanarak Pikselleri Sınıflandır |
|
Bu araç, atanan bir sınıf etiketi bulunan her geçerli pikselle sınıflandırılmış bir raster oluşturmak için girdi rasterı üzerinde eğitilmiş derin öğrenme modeli çalıştırır.
Derin Öğrenme Kullanarak Nesneleri Algıla |
|
Bu araç, bulunan nesneleri içeren bir detay sınıfı oluşturmak için girdi rasterı üzerinde eğitilmiş derin öğrenme modeli çalıştırır. Detaylar bulunan nesnelerin etrafındaki sınırlayıcı kutular veya çokgenler veya nesnelerin merkezindeki noktalar olabilir.
Derin Öğrenme Kullanarak Nesneleri Sınıflandır |
|
Bu araç, her bir girdi nesnesinin atanmış bir sınıf etiketine sahip olduğu bir detay sınıfı veya tablosu oluşturmak için girdi rasterında ve isteğe bağlı bir detay sınıfında eğitilmiş bir derin öğrenme modeli çalıştırır.
Çok Boyutlu Analiz
Çok Boyutlu Analiz araç setindeki araçlar, bilimsel veriler üzerinde birden fazla değişken ve boyutta analiz yapmanızı sağlar.
Çok boyutlu veriler, birden çok zamanda, derinlikte ve yükseklikte toplanan verileri temsil eder. Bu tür veriler genellikle atmosferik, oşinografik ve yer bilimlerinde kullanılır. Bu araç takımı ile çok boyutlu raster verilerini, netCDF, HDF, GRIB, çok boyutlu mozaik veri kümesi ve Esri'nin Bulut Raster Biçimi (CRF) dahil olmak üzere birden fazla biçimde analiz edebilirsiniz.
Aşağıdaki tabloda, çok boyutlu analiz araçları listelenmiş ve her birinin kısa bir açıklaması verilmiştir.
- Çok Boyutlu Rasterı Topla, bir boyuttaki mevcut çok boyutlu raster değişkenlerini toplayarak çok boyutlu bir raster veri kümesi oluşturur.
- Çok Boyutlu Anormallik Oluştur, çok boyutlu bir raster oluşturmak için her dilime ait anormalliği çok boyutlu bir rasterda hesaplar.
- Trend Rasterı Oluştur, çok boyutlu bir rasterda bir veya daha fazla değişken için bir boyut boyunca her pikselin trendini tahmin eder.
- Trend Rasterı Kullanarak Tahmin Et, Trend Rasterı Oluştur aracından çıktı trendi rasterını kullanarak tahmini bir çok boyutlu raster hesaplar.
- Bağımsız Değişken İstatistikleri Bul çok boyutlu veya çok bantlı bir rasterdaki her piksel için belirli bir istatistiğin elde edildiği boyut değerini veya bant indeksini çıkarır.
Çok Boyutlu Rasterı Topla |
|
Bu araç bir boyuttaki mevcut çok boyutlu raster değişkenlerini toplayarak çok boyutlu bir raster veri kümesi oluşturur.
Bağımsız Değişken İstatistikleri Bul |
|
Bu araç, çok boyutlu veya çok bantlı bir rasterdaki her piksel için belirli bir istatistiğin elde edildiği boyut değerini veya bant indeksini çıkarır.
Çok Boyutlu Anormallik Oluştur |
|
Bu araç, çok boyutlu bir raster oluşturmak için her dilime ait anormalliği çok boyutlu bir rasterda hesaplar.
Trend Rasterı Oluştur |
|
Bu araç, çok boyutlu bir rasterda bir veya daha fazla değişken için bir boyut boyunca her pikselin trendini tahmin eder.
Trend Rasterı Kullanarak Tahmin Et |
|
Bu araç, Trend Rasterı Oluştur aracından çıktı trendi rasterını kullanarak tahmini bir çok boyutlu raster hesaplar.