L’analyse raster vous permet d’analyser des jeux de données raster volumineux à l’aide de ArcGIS Image Server. Vous pouvez ainsi analyser plus rapidement un plus grand nombre de données en tirant parti de la puissance du serveur.Les jeux d’outils actuellement disponibles via l’expérience utilisateur Web Portal for ArcGIS sont Summarize Data (Synthétiser les données), Analyze Patterns (Analyser les modèles), Use Proximity (Utiliser la proximité), Analyze Image (Analyser l’image), Analyze Terrain (Analyser le MNT), Manage Data (Gérer les données), Deep Learning et Multidimensional Analysis (Analyse multidimensionnelle).
Synthétiser les données
Ces outils permettent de calculer des statistiques pour une couche raster dans les limites des surfaces (zones) que vous avez définies.
- Raster de synthèse à l'intérieur permet de calculer des statistiques pour les cellules raster qui se trouvent au sein des limites surfaciques définies.
- Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales (table)) récapitule les valeurs d’un raster dans les zones d’un autre jeu de données et affiche les résultats dans une table.
Raster de synthèse à l'intérieur |
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Cet outil récapitule les valeurs d'un raster dans chaque zone d'un autre jeu de données.
Statistiques zonales (table) |
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Cet outil récapitule les valeurs du raster dans chaque zone d’un autre jeu de données et affiche les résultats dans une table.
Analyser la répartition spatiale
Ces outils vous permettent d'identifier, de quantifier et de visualiser les modèles spatiaux dans vos données.
- L'outil Calculer la densité prélève des quantités connues de certains phénomènes et crée une carte de densité en répartissant ces quantités sur la carte.
- L'outil Interpoler les points permet de prévoir des valeurs dans de nouveaux sites en fonction de mesures trouvées dans une collection de points.
Calculer la densité |
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L'analyse de la densité prélève des quantités connues de certains phénomènes et crée une carte de densité en répartissant ces quantités sur la carte. Vous pouvez utiliser cet outil, par exemple, pour afficher les concentrations d'éclairs ou de tornades, l'accès aux centres de soins médicaux et les densités de population.
Interpoler les points |
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Cet outil vous permet de prévoir des valeurs dans de nouveaux sites en fonction de mesures trouvées dans une collection de points. L'outil sélectionne des données ponctuelles avec des valeurs à chaque point et renvoie des zones classées par valeurs prévues. Vous pouvez utiliser cet outil, par exemple, pour prévoir les niveaux de précipitations sur un bassin versant en fonction de mesures prises dans des pluviomètres individuels.
Utiliser la proximité
Ces outils vous aident à répondre à certaines des questions les plus fréquentes en matière d’analyse spatiale : qu’est-ce qui se trouve à proximité de quoi ? Et Quel est le chemin le plus optimal ?
- Calculate Distance (Calculer la distance) calcule la distance euclidienne, la direction et l’allocation à partir d’une seule source ou d’un ensemble de sources.
- L’outil Determine Optimum Travel Cost Network (Déterminer le réseau de coût de déplacement optimal) calcule le réseau de coût optimal à partir d’un ensemble de régions en entrée.
- Determine Travel Cost Path As Polyline (Déterminer les chemins de coût de déplacement) calcule le chemin de polyligne de moindre coût entre des destinations et des sources connues.
- Distance Accumulation (Accumulation de distance) calcule la distance cumulée pour chaque cellule vers des sources, ce qui permet de connaître la distance en ligne droite, la distance de coût et la distance de surface vraie, ainsi que les facteurs verticaux et horizontaux.
- Distance Allocation (Allocation de distance) calcule l’allocation de distance pour chaque cellule vers les sources fournies en fonction de la distance en ligne droite, de la distance de coût et de la distance de surface vraie, ainsi que des facteurs verticaux et horizontaux.
- Optimal Path As Line (Chemin optimal comme ligne) calcule le chemin optimal à partir des destinations vers les sources sous forme de ligne.
- Optimal Path As Raster (Chemin optimal comme raster) calcule le chemin optimal à partir des destinations vers les sources sous forme de raster.
- Optimal Region Connections (Connexions optimales des régions) calcule le réseau de connectivité optimal entre deux régions en entrée ou plus.
Calculer la distance |
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Cet outil calcule la distance euclidienne, la direction et l’allocation d’une seule source ou d’un ensemble de sources.
Déterminer le réseau de coût de déplacement optimal |
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Cet outil calcule le réseau de coût optimal à partir d’un ensemble de régions en entrée.
Déterminer le chemin de coût de déplacement sous forme de polyligne |
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Cet outil calcule le chemin de moindre coût sous forme d’une polyligne entre les sources et les destinations.
Accumulation de distance |
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Cet outil calcule la distance accumulée de chaque cellule vers les sources en autorisant les facteurs de distance en ligne droite, de distance de coût, de distance de surface véritable, et les facteurs horizontaux et verticaux.
Allocation de distance |
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Cet outil calcule l’allocation de distance de chaque cellule vers les sources fournies en fonction des facteurs de distance en ligne droite, de distance de coût et de distance de surface véritable, ainsi que les facteurs horizontaux et verticaux.
Chemin optimal comme ligne |
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Cet outil calcule le chemin optimal à partir des destinations vers les sources sous forme d’une ligne.
Chemin optimisé comme raster |
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Cet outil calcule le chemin optimal à partir des destinations vers les sources sous forme d’un raster.
Connexions optimales des régions |
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Cet outil calcule le réseau de connectivité optimal entre deux régions en entrée ou plus.
Analyser l'image
L’outil suivant de la catégorie des outils Analyze Image (Analyser l’image) aide à analyser les images :
- Monitor Vegetation (Surveiller la végétation) détecte la végétation au sein d’une image, en fonction d’opérations arithmétiques sur les canaux. Plusieurs indices de végétation sont disponibles à des fins d’analyse des images.
Surveiller la végétation |
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Réalise une opération arithmétique sur les canaux d’une couche raster multicanal afin de révéler des informations concernant la couverture végétale.
Analyser le MNT
Ces outils vous aident à analyser des surfaces raster.
- L'outil Calculer la pente permet de calculer la déclivité du MNT.
- L'outil Déduire l'exposition permet de calculer la direction de la pente la plus grande pour chaque emplacement.
- L'outil Créer un champ de vision identifie ce qui est visible depuis un point quelconque du paysage.
- L’outil Watershed (Bassins versants) calcule la surface de captation au-dessus de l’emplacement ou des emplacements identifiés sur une surface.
Calculer la pente |
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Identifie une surface qui illustre la pente des données d'altitude en entrée. L'inclinaison représente le taux de changement d'altitude pour chaque cellule du modèle numérique de terrain (MNT).
Déduire l'exposition |
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Identifie la direction de pente descendante du taux de variation maximal des valeurs de chaque cellule par rapport aux cellules voisines. L'exposition peut être assimilée à la direction de la pente.
Créer un champ de vision |
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Détermine quels emplacements d'une surface raster sont visibles depuis un ensemble de points d'observation.
Bassins versants |
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Détermine la surface de captation au-dessus d'un ensemble de cellules d'un raster.
Gérer les données
Ces outils permettent de gérer au quotidien les données géographiques et de fusionner les données avant leur analyse.
- Extraire le raster découpe des portions d'un jeu de données raster pour l'analyser davantage.
- Valeurs de classification attribue différentes valeurs aux cellules raster.
- Convertir l'entité en raster rasterise des données vectorielles.
- Convertir le raster en entité vectorise des données raster.
- Sample (Échantillon) extrait les données à des localisations définies à partir d’un raster, ou d’un jeu de rasters.
Extraire le raster |
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Extrait les cellules d'un raster en fonction de la valeur, de la forme ou de l'étendue d'un jeu de données différent.
Valeurs de classification |
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Transforme la valeur de cellule individuelle ou la plage de valeurs de cellules en nouvelles valeurs.
Convertir l’entité en raster |
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Crée un nouveau jeu de données raster à partir d'un jeu de données d'entité existant.
Convertir le raster en entité |
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Crée un nouveau jeu de données d'entité à partir d'un jeu de données raster existant.
Echantillon |
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Crée une table ou une classe d’entités ponctuelles avec des valeurs de données à des localisations définies extraites d’un raster ou d’un ensemble de rasters.
Apprentissage profond
Ces outils permettent de détecter ou de classifier les entités spécifiques sur une image ou de classifier les pixels dans un jeu de données raster. L’apprentissage profond est un type de méthode d’apprentissage automatique basée sur l’intelligence artificielle qui détecte les images à l’aide de plusieurs couches figurant dans des réseaux neuronaux, chaque couche étant capable d’extraire une ou plusieurs entités uniques dans l’image. Ces outils exploitent les modèles qui ont été formés à détecter des entités spécifiques dans les structures d’apprentissage profond indépendantes (TensorFlow, CNTK et Keras, par exemple) et produisent des entités ou des cartes de classe.
- L’outil Classer des pixels à l’aide d’un outil d’apprentissage profond produit un raster classé à l’aide d’un modèle d’apprentissage profond entraîné.
- L’outil Détecter des objets à l’aide de l’apprentissage profond produit une classe d’entités contenant les objets qu’il détecte dans un raster en entrée à l’aide d’un modèle d’apprentissage profond entraîné.
- Classify Objects Using Deep Learning (Classer des objets à l’aide de l’apprentissage profond) produit une classe d’entités ou une table dans laquelle chaque objet en entrée dans un raster en entrée est attribué avec une étiquette de classe à l’aide d’un modèle d’apprentissage profond entraîné.
Classer des pixels à l’aide de l’apprentissage en profondeur |
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Cet outil exécute un modèle d’apprentissage profond entraîné sur un raster en entrée afin de générer un raster classé, une étiquette de classe étant attribuée à chaque pixel valide.
Détecter des objets à l’aide de l’apprentissage en profondeur |
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Cet outil exécute un modèle d’apprentissage profond entraîné sur un raster en entrée afin de générer une classe d’entités contenant les objets qu’il trouve. Les entités peuvent correspondre à des emprises ou des polygones autour des objets trouvés ou encore des points situés aux centres des objets.
Classer des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning |
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Cet outil exécute un modèle d’apprentissage profond entraîné sur un raster en entrée et une classe d’entités facultative afin de générer une table ou une classe d’entités dans laquelle une étiquette de classe est attribuée à chaque objet en entrée.
Analyse multidimensionnelle
Les outils du jeu d’outils Analyse multidimensionnelle permettent de procéder à des analyses de données scientifiques portant sur plusieurs variables et dimensions.
Les données multidimensionnelles représentent les données capturées à plusieurs moments, profondeurs et hauteurs. Ce type de données est fréquemment utilisé dans les sciences de l’atmosphère, de l’océanographie et de la terre. Ce jeu d’outils permet d’analyser des données raster multidimensionnelles dans plusieurs formats, notamment netCDF, HDF, GRIB, le jeu de données mosaïque multidimensionnelles et le format CRF (Cloud Raster Format) d’Esri.
Le tableau suivant répertorie les outils d’analyse multidimensionnelle et en donne une brève description.
- Agréger un raster multidimensionnel génère un jeu de données raster multidimensionnelles en agrégeant les variable raster multidimensionnelles existantes le long d’une dimension.
- Générer une anomalie multidimensionnelle calcule l’anomalie pour chaque tranche d’un raster multidimensionnel pour générer un raster multidimensionnel.
- Generate Trend Raster (Générer un raster de tendances) estime la tendance de chaque pixel le long d’une dimension pour une ou plusieurs variables dans un raster multidimensionnel.
- Predict Using Trend Raster (Prédire à l’aide d’un raster de tendances) calcule un raster multidimensionnel prévu à l’aide d’un raster de tendances en sortie à l’aide de l’outil Generate Trend Raster (Générer un raster de tendances).
- Find Argument Statistics (Rechercher des statistiques d’argument) extrait la valeur de dimension ou l’index de canal auquel une statistique donnée est atteinte pour chaque pixel dans un raster multidimensionnel ou multicanal.
Agréger un raster multidimensionnel |
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Cet outil génère un jeu de données raster multidimensionnelles en agrégeant les variables raster multidimensionnelles existantes sur une dimension.
Rechercher des statistiques d’arguments |
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Cet outil extrait la valeur de dimension ou l’index de canal auquel une statistique donnée est atteinte pour chaque pixel dans un raster multidimensionnel ou multicanal.
Générer une anomalie multidimensionnelle |
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Cet outil calcule l’anomalie pour chaque tranche d’un raster multidimensionnel afin de créer un raster multidimensionnel.
Générer un raster de tendance |
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Cet outil estime la tendance de chaque pixel le long d’une dimension pour une ou plusieurs variables dans un raster multidimensionnel.
Prévoir à l’aide du raster de tendance |
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Cet outil calcule un raster multidimensionnel prévu à l’aide d’un raster de tendances en sortie à l’aide de l’outil Generate Trend Raster (Générer un raster de tendances).