Calcular índices SAR (Image Analyst)

Disponible con licencia de Image Analyst.

Resumen

Calcula varios índices SAR, como el índice de vegetación por radar (RVI), el índice de degradación forestal por radar (RFDI) y el índice de estructura del follaje (CSI).

Las fórmulas utilizadas para estos índices dependen de las polarizaciones disponibles en el dataset de radar de entrada.

Uso

  • Los datos de radar de entrada deben estar en unidades lineales. Si los datos están en decibelios (dB), utilice la herramienta Convertir unidades SAR para convertir los datos del radar a unidades lineales.

  • Para los datos SAR de entrada que son tetrapolarizados, la herramienta proporcionará las tres posibles opciones de fórmula para el índice RVI y y dos posibles opciones para el índice RFDI.

    RVI requiere polarizaciones HH, HV; VV, VH; o HH, HV, VH, VV. RFDI requiere polarizaciones HH, HV o VV, VH. CSI requiere polarizaciones HH, VV.

  • Para RFDI y RVI, las ciudades, los desiertos y las masas de agua pueden tener valores correspondientes a paisajes yermos, degradados y deforestados, ya que esas regiones es inherente poca o ninguna vegetación. Aunque la mayoría de los valores se situarán dentro del rango de 0 a 1, puede haber valores atípicos resultantes de un doble rebote o de dispersión del volumen.

Parámetros

EtiquetaExplicaciónTipo de datos
Datos de radar de entrada

Los datos de radar de entrada.

Raster Dataset; Raster Layer
Ráster de salida

La trama del índice SAR de salida.

Raster Dataset
Índice
(Opcional)

Especifica el índice SAR que se va a calcular.

  • Índice de vegetación por radar (RVI)Se usará el índice de vegetación por radar. RVI es la relación entre la retrodispersión de polarización cruzada y la retrodispersión total de todas las polarizaciones. Los valores deben estar comprendidos entre 0 y 1. Los valores de RVI cercanos a 0 indican paisajes yermos, mientras que los valores mayores indican paisajes con vegetación. Esta es la opción predeterminada.
  • Índice de degradación forestal por radar (RFDI)Se usará el índice de degradación forestal por radar. RFDI es la diferencia normalizada entre la retrodispersión copolarizada y la interpolarizada. Los valores de RFDI más bajos (inferiores a 0,3) indican un bosque más denso. Los valores moderados de RFDI (entre 0,4 y 0,6) corresponden a bosques degradados. Los valores más altos de RFDI (superiores a 0,6) indican paisajes deforestados.
  • Índice de estructura de cubierta forestal (CSI)Se usará el índice de estructura de cubierta forestal. CSI es la diferencia normalizada de la retrodispersión copolarizada (HH, VV). Los valores oscilan entre -1 y +1 en los que las cubiertas forestales dominadas por estructuras verticales tendrán valores de CSI cercanos a -1, mientras que las dominadas por estructuras horizontales tendrán valores de CSI cercanos a 1. Esta opción solamente se admite cuando los datos de radar de entrada contienen bandas HH y VV.
String
Bandas de polarización
(Opcional)

Especifica las bandas de polarización que se utilizarán en el cálculo del índice.

Este parámetro solo se admite cuando el valor del parámetro Datos de radar de entrada es un dataset SAR tetrapolarizados y el valor del parámetro Índice es Índice de vegetación por vadar (RVI) o Índice de degradación forestal por radar (RFDI).

  • HH, HVLas bandas horizontal-horizontal y horizontal-vertical se utilizarán en el cálculo del índice (polarización dual). Esta es la opción predeterminada.
  • VV, VHLas bandas vertical-vertical y vertical-horizontal se utilizarán en el cálculo del índice (polarización dual).
  • HH, HV, VH, VVLas bandas horizontal-horizontal, horizontal-vertical, vertical-horizontal y vertical-vertical se utilizarán en el cálculo del índice (polarización cuádruple).
String

ComputeSARIndices(in_radar_data, out_raster, {index}, {polarization_bands})
NombreExplicaciónTipo de datos
in_radar_data

Los datos de radar de entrada.

Raster Dataset; Raster Layer
out_raster

La trama del índice SAR de salida.

Raster Dataset
index
(Opcional)

Especifica el índice SAR que se va a calcular.

  • RVISe usará el índice de vegetación por radar. RVI es la relación entre la retrodispersión de polarización cruzada y la retrodispersión total de todas las polarizaciones. Los valores deben estar comprendidos entre 0 y 1. Los valores de RVI cercanos a 0 indican paisajes yermos, mientras que los valores mayores indican paisajes con vegetación. Esta es la opción predeterminada.
  • RFDISe usará el índice de degradación forestal por radar. RFDI es la diferencia normalizada entre la retrodispersión copolarizada y la interpolarizada. Los valores de RFDI más bajos (inferiores a 0,3) indican un bosque más denso. Los valores moderados de RFDI (entre 0,4 y 0,6) corresponden a bosques degradados. Los valores más altos de RFDI (superiores a 0,6) indican paisajes deforestados.
  • CSISe usará el índice de estructura de cubierta forestal. CSI es la diferencia normalizada de la retrodispersión copolarizada (HH, VV). Los valores oscilan entre -1 y +1 en los que las cubiertas forestales dominadas por estructuras verticales tendrán valores de CSI cercanos a -1, mientras que las dominadas por estructuras horizontales tendrán valores de CSI cercanos a 1. Esta opción solamente se admite cuando los datos de radar de entrada contienen bandas HH y VV.
String
polarization_bands
(Opcional)

Especifica las bandas de polarización que se utilizarán en el cálculo del índice.

Este parámetro solo se admite cuando el valor del parámetro in_radar_data es un dataset SAR de polarización cuádruple y el valor del parámetro index es RVI o RFDI.

  • HH_HVLas bandas horizontal-horizontal y horizontal-vertical se utilizarán en el cálculo del índice (polarización dual). Esta es la opción predeterminada.
  • VV_VHLas bandas vertical-vertical y vertical-horizontal se utilizarán en el cálculo del índice (polarización dual).
  • HH_HV_VH_VVLas bandas horizontal-horizontal, horizontal-vertical, vertical-horizontal y vertical-vertical se utilizarán en el cálculo del índice (polarización cuádruple).
String

Muestra de código

Ejemplo 1 de ComputeSARIndices (ventana de Python)

Este ejemplo calcula el RVI a partir de un conjunto de datos SAR tetrapolarizados.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "D:\Data\SAR\"
    
out = arcpy.ia.ComputeSARIndices(  
    "Quad-Polarization_manifest_CalB0_TNR_RTFG0_Dspk_GTC.crf", "RVI",  
    "HH, HV, VH, VV") 
out.save("Quad-Polarization_manifest_CalB0_TNR_RTFG0_Dspk_GTC_RVI.crf")
Ejemplo 2 de ComputeSARIndices (secuencia de comandos independiente)

Este ejemplo calcula el RVI a partir de un conjunto de datos SAR tetrapolarizados.

# Import system modules and check out ArcGIS Image Analyst extension license
import arcpy
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
from arcpy.ia import *

# Set local variables
arcpy.env.workspace = "D:\Data\SAR\" 
in_radar_data = "Quad-Polarization_manifest_CalB0_TNR_RTFG0_Dspk_GTC.crf" 
out_raster = "Quad-Polarization_manifest_CalB0_TNR_RTFG0_Dspk_GTC_RVI.crf"
index = "RVI" 
polarization_bands = "HH, HV, VH, VV" 

# Execute  
out = arcpy.ia.ComputeSARIndices(
            in_radar_data, out_raster, index, polarization_bands) 
out.save(out_raster)

Información de licenciamiento

  • Basic: Requiere Image Analyst
  • Standard: Requiere Image Analyst
  • Advanced: Requiere Image Analyst

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