Rastrová analýza vám umožňuje provádět analýzu velkých rastrových datových sad pomocí ArcGIS Image Server. Můžete tak díky využití výkonu serveru analyzovat více dat rychleji.Sady nástrojů aktuálně dostupné přes webovou uživatelskou službu Portal for ArcGIS jsou Shrnout data, Analýza prostorového uspořádání, Použít blízkost, Analyzovat snímek, Analyzovat terén, Spravovat data, Deep Learning a Vícerozměrná analýza.
Shrnout data
Tyto nástroje se používají pro výpočet statistik pro rastrovou vrstvu uvnitř vámi definovaných hranic oblastí (zón).
- Nástroj Sumarizace hodnot uvnitř rastru (Summarize Raster Within) vypočítá statistiku pro rastrové buňky, které leží uvnitř definovaných hranic oblasti.
- Nástroj Zónální statistika jako tabulka (Zonal Statistics as Table) shrne hodnoty rastru v zónách jiné datové sady a výsledky uloží do tabulky.
Sumarizace hodnot uvnitř rastru (Summarize Raster Within) |
|
Tento nástroj shrne hodnoty rastru uvnitř zón jiné datové sady.
Zónální statistika jako tabulka (Zonal Statistics as Table) |
|
Tento nástroj shrne hodnoty rastru v zónách jiné datové sady a výsledky převede do tabulky.
Analyzovat vzorce
Tyto nástroje vám pomáhají odhalit, kvantifikovat a vizualizovat prostorové souvislosti v datech.
- Nástroj Vypočítat hustotu vytváří mapu hustoty ze známých množství určitého jevu rozprostřením těchto množství po mapě.
- Nástroj Interpolovat body předpovídá hodnoty v nových umístěních na základě hodnot sady vstupních bodů.
Vypočítat hustotu (Calculate Density) |
|
Analýza hustoty vytváří mapu hustoty ze známých množství určitého jevu rozprostřením těchto množství po mapě. Pomocí tohoto nástroje můžete například zobrazit koncentrace úderů blesků nebo tornád, dostupnost lékařských zařízení a hustotu populace.
Interpolovat body (Interpolate Points) |
|
Tento nástroj vám umožňuje odhadovat hodnoty v nových umístěních na základě hodnot existujících bodů. Nástroj počítá s hodnotami všech známých bodů a vytváří nové plochy klasifikované podle předpovídaných hodnot. Pomocí tohoto nástroje můžete například předpovídat úroveň srážek v rámci celého povodí na základě výsledků měření získaných z jednotlivých přístrojů pro měření srážek.
Obalové zóny, vzdálenost
Tyto nástroje vám pomohou odpovědět na některé z nejčastějších otázek prostorové analýzy: „Co je v blízkosti čeho?“ a „Jaká je optimální cesta?“
- Nástroj Vypočítat vzdálenost (Calculate Distance) vypočítá euklidovskou vzdálenost, směr a přiřazení z jediného zdroje nebo sady zdrojů.
- Stanovit síť optimálních cestovních nákladů (Determine Optimum Travel Cost Network) vypočítá síť optimálních nákladů ze sady vstupních regionů.
- Nástroj Stanovit nejméně nákladnou trasu jako linii (Determine Travel Cost Path As Polyline) vypočítá polyliniovou trasu s nejmenšími náklady mezi cílovými a zdrojovými body.
- Nástroj Akumulace vzdálenosti (Distance Accumulation) vypočítá akumulovanou vzdálenost od jednotlivých buněk ke zdrojům. Počítá s přímou vzdáleností vzdušnou čarou, vzdáleností nákladů a skutečnou vzdáleností povrchu i se svislými a vodorovnými faktory.
- Nástroj Přidělení vzdálenosti (Distance Allocation) vypočítá vzdálenost od jednotlivých buněk ke přiřazeným zdrojům na základě přímé vzdálenosti, vzdálenosti nákladů, skutečné vzdálenosti povrchu i na základě vertikálních a horizontálních faktorů.
- Nástroj Optimální trasa jako linie (Optimal Path As Line) vypočítá optimální trasu jako linii z cílových ke zdrojovým bodům.
- Nástroj Optimální trasa jako rastr (Optimal Path As Raster) vypočítá optimální trasu jako rastr z cílových ke zdrojovým bodům.
- Nástroj Optimální propojení regionů (Optimal Region Connections) vypočítá optimální síť propojení mezi dvěma nebo více vstupními regiony.
Vypočítat vzdálenost (Calculate Distance) |
|
Tento nástroj vypočítá euklidovskou vzdálenost, směr a přiřazení z jediného zdroje nebo sady zdrojů.
Stanovit síť optimálních cestovních nákladů (Determine Optimum Travel Cost Network) |
|
Tento nástroj vypočítá optimální síť nákladů ze souboru vstupních regionů.
Stanovit nejméně nákladnou trasu jako linii (Determine Travel Cost Path As Polyline) |
|
Tento nástroj vypočítá polyliniovou trasu s nejnižšími náklady mezi destinacemi a zdroji.
Akumulace vzdálenosti |
|
Tento nástroj vypočítá akumulovanou vzdálenost od jednotlivých buněk ke zdrojům. Počítá s přímou vzdáleností vzdušnou čarou, vzdáleností nákladů a vzdáleností skutečného povrchu i se svislými a vodorovnými faktory.
Přiřazení vzdálenosti |
|
Tento nástroj vypočítá vzdálenost od jednotlivých buněk k přiřazeným zdrojům na základě přímé vzdálenosti, vzdálenosti nákladů, skutečné vzdálenosti povrchu i na základě vertikálních a horizontálních faktorů.
Optimální trasa jako linie (Optimal Path As Line) |
|
Tento nástroj vypočítá optimální cestu z cíle ke zdrojům jako linii.
Optimální trasa jako rastr (Optimal Path As Raster) |
|
Tento nástroj vypočítá optimální cestu z cíle ke zdrojům jako rastr.
Optimální propojení regionů (Optimal Region Connections) |
|
Tento nástroj vypočítá optimální síť propojení mezi dvěma nebo více vstupními regiony.
Analyzovat snímek
Následující nástroj v kategorii nástrojů Analyzovat obrázek vám pomůže analyzovat snímky:
- Nástroj Monitorovat vegetaci nalezne v obrázku relativní pokrytí vegetací na základě aritmetických operací pásem. Pro analýzu snímku je k dispozici několik vegetačních indexů.
Monitorovat vegetaci (Monitor Vegetation) |
|
Nástroj provede aritmetickou operaci s pásmy vícepásmové rastrové vrstvy, aby zjistil informace o pokrytí vegetací.
Analyzovat terén
Tyto nástroje vám pomáhají analyzovat rastrové povrchy.
- Vypočítat svažitost vypočítá svažitost terénu.
- Odvodit orientaci vypočítá směrovou orientaci nejstrmějšího svahu pro každé umístění.
- Vytvořit viditelný povrch určí, co je možné vidět z libovolného bodu v krajině.
- Povodí vypočítá přítokovou oblast nad identifikovanými lokacemi na povrchu.
Vypočítat svažitost (Calculate Slope) |
|
Určí povrch, který ukazuje svažitost vstupních dat nadmořské výšky. Svažitost představuje míru změny nadmořské výšky pro každou buňku digitálního výškového modelu (DEM).
Odvodit orientaci (Derive Aspect) |
|
Identifikuje směr svažitosti, tzn. maximální míru změny hodnot mezi buňkami a jejich okolím. Orientaci si lze představit jako směr svahu.
Vytvořit viditelný povrch (Create Viewshed) |
|
Určí umístění na rastrovém povrchu, která jsou viditelná pro sadu pozorovatelů.
Povodí |
|
Stanoví přítokovou oblast nad sadou buněk v rastru.
Spravovat data
Tyto nástroje lze použít pro každodenní správu geografických dat a pro kombinování dat před analýzou.
- Nástroj Extrahovat rastr vyřezává části z rastrové datové sady pro další analýzu.
- Nástroj Přemapovat hodnoty přiděluje různé hodnoty rastrovým buňkám.
- Nástroj Převést prvek na rastr mění vektorová data na rastry.
- Nástroj Převést rastr na prvek mění rastrová data na vektory.
- Vzorek extrahuje data v definovaných umístěních z rastru nebo sady rastrů.
Extrahovat rastr |
|
Extrahovat buňky z rastru na základě hodnoty, tvaru nebo rozsahu jiné datové sady.
Přemapovat hodnoty |
|
Změnit jednotlivé hodnoty buněk nebo jejich rozsahy na nové hodnoty.
Převést prvek na rastr (Convert Feature to Raster) |
|
Vytvořit novou rastrovou datovou sadu z existující datové sady prvků.
Převést rastr na prvek (Convert Raster To Feature) |
|
Vytvořit novou datovou sadu prvků z existující rastrové datové sady.
Vzorek (Sample) |
|
Vytváří tabulku nebo třídu bodových prvků s datovými hodnotami extrahovanými z rastru nebo sady rastrů v definovaných umístěních.
Deep Learning
Tyto nástroje se používají pro detekci nebo klasifikaci specifických prvků na snímku nebo klasifikaci pixelů v rastrové datové sadě. Deep learning je typem metody strojového učení umělé inteligence, která detekuje prvky na snímcích pomocí více vrstev v neurálních sítích, kde každá vrstva je schopna extrahovat jeden nebo více jedinečných prvků na snímku. Tento nástroj využívá modely, které byly učeny pro detekování prvků v programech deep learningu třetí strany—jako například TensorFlow, CNTK a Keras—a výstupní prvky nebo mapy třídy.
- Klasifikovat pixely pomocí deep learningu (Classify Pixels Using Deep Learning) vytváří rastr pomocí učeného modelu deep learningu.
- Detekovat objekty pomocí deep learningu (Detect Objects Using Deep Learning) vytváří třídu prvků obsahující objekty, které nalezne ve vstupním rastru pomocí učeného modelu deep learningu.
- Klasifikovat pixely pomocí deep learningu (Classify Pixels Using Deep Learning) vytváří třídu prvků nebo tabulku, ve které je každému vstupnímu objektu ve vstupním rastru přiřazeno pojmenování třídy pomocí učeného modelu deep learningu.
Klasifikovat pixely pomocí deep learningu (Classify Pixels Using Deep Learning) |
|
Tento nástroj spustí model učení deep learningu na vstupním rastru pro vytvoření klasifikovaného rastru se třídou popisků přiřazenou ke každému platnému pixelu.
Detekovat objekty pomocí deep learningu (Detect Objects Using Deep Learning) |
|
Tento nástroj spustí model učení deep learningu na vstupním rastru pro vytvoření třídy prvků obsahující objekty, které nalezne. Prvky mohou být ohraničující výřezy nebo polygony kolem nalezených objektů, nebo body ve středech objektů.
Klasifikovat objekty pomocí deep learningu (Classify Objects Using Deep Learning) |
|
Tento nástroj spustí naučený model deep learningu na vstupním rastru a volitelné třídě prvků za účelem vytvoření třídy prvků nebo tabulky, v níž má každý vstupní objekt přiřazenou třídu popisků.
Vícerozměrná analýza
Nástroje v sadě nástrojů Vícerozměrné analýzy vám umožňují provádět analýzu vědeckých dat za použití mnoha proměnných a rozměrů.
Vícerozměrná data představují data pořízená ve více (různých) časech, hloubkách nebo výškách. Tento typ dat se běžně používá v meteorologii, oceánografii a dalších vědách o Zemi. Pomocí této sady nástrojů můžete spravovat, vizualizovat a analyzovat vícerozměrná rastrová data v mnoha formátech včetně netCDF, HDF, GRIB, vícerozměrné mozaikové datové sady a formátu CRF (Cloud Raster Format) od společnosti Esri.
V následující tabulce jsou uvedeny nástroje vícerozměrné analýzy a jejich stručný popis.
- Nástroj Agregovat vícerozměrný rastr vytvoří datovou sadu vícerozměrného rastru agregací existujících proměnných vícerozměrného rastru v rozměru.
- Nástroj Generovat vícerozměrnou anomálii vypočítá anomálii pro každý výřez ve vícerozměrném rastru a vygeneruje vícerozměrný rastr.
- Nástroj Vygenerovat rastr trendu odhaduje trend pro každý pixel podél rozměru pro jednu nebo více proměnných ve vícerozměrném rastru.
- Nástroj Předpovídat pomocí rastru trendu vypočítá předpokládaný vícerozměrný rastr pomocí výstupního rastru trendu z nástroje Vygenerovat rastr trendu.
- Najít statistiku argumentu extrahuje hodnotu rozměru nebo indexu pásma, ve které je vytvořena daná statistika pro každý pixel ve vícerozměrném nebo vícepásmovém rastru.
Agregovat vícerozměrný rastr (Aggregate Multidimensional Raster) |
|
Tento nástroj vytvoří datovou sadu vícerozměrného rastru agregací existujících proměnných vícerozměrného rastru v rozměru.
Statistika hledání argumentu |
|
Tento nástroj extrahuje hodnotu rozměru nebo indexu pásma, ve které je vytvořena daná statistika pro každý pixel ve vícerozměrném nebo vícepásmovém rastru.
Generovat vícerozměrnou anomálii (Generate Multidimensional Anomaly) |
|
Tento nástroj vypočítá anomálii pro každý výřez ve vícerozměrném rastru a vygeneruje vícerozměrný rastr.
Generovat rastr trendu (Generate Trend Raster) |
|
Tento nástroj odhaduje trend pro každý pixel podél rozměru pro jedno nebo více proměnných ve vícerozměrném rastru.
Předpověď pomocí rastru trendu (Predict Using Trend Raster) |
|
Tento nástroj vypočítá předpokládaný vícerozměrný rastr pomocí výstupního rastru trendu z nástroje Vygenerovat rastr trendu.