Multidimensionale Raster-Daten

Multidimensionale Daten stellen Daten dar, die zu mehreren Zeitpunkten oder in mehreren Tiefen oder Höhen erfasst werden. Diese Datentypen werden im Allgemeinen in der Atmosphärenforschung, Ozeanografie und Geowissenschaft verwendet. Multidimensionale Raster-Daten können durch Satellitenbeobachtungen erfasst werden, wobei die Erfassung der Daten in bestimmten Zeitintervallen erfolgt. Sie lassen sich auch über numerische Modelle generieren, wobei Daten aus anderen Datenquellen aggregiert, interpoliert oder simuliert werden.

Multidimensionale Daten werden für die Dimensionen Raum, Zeit und Tiefe bzw. Höhe erfasst.

Die allgemeinen Speicherformate für multidimensionale Raster-Daten sind netCDF, GRIB und HDF. Ozeanografische Daten werden häufig im netCDF-Format (.nc) und Wetterdaten im GRIB-Format gespeichert. Die NASA verwendet häufig das HDF-Format zum Speichern von wissenschaftlichen Daten. Diese multidimensionalen Formate verfügen über gemeinsame Funktionen zum Speichern mehrerer Variablen, wobei jede Variable ein multidimensionales Array ist. Für das Cloud-Raster-Format von Esri (CRF) sowie Mosaik-Datasets wird die Speicherung von multidimensionalen Raster-Daten ebenfalls unterstützt. Beispielsweise können die multidimensionalen Daten Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit für jeden Monat der Jahre 2010 bis 2020 und in der Höhe von 0, 1 und 10 Metern umfassen. Weitere Informationen finden Sie unter Multidimensionale Raster-Typen.

Mit ArcGIS Pro können multidimensionale Raster-Daten visualisiert, verwaltet, verarbeitet und als Web-Service veröffentlicht werden. Durch das Hinzufügen eines multidimensionalen Raster-Layers zur Kartenansicht können Sie die Variablen in einer einzelnen Datei untersuchen. Auf der kontextbezogenen Registerkarte Multidimension steht Ihnen eine interaktive Benutzeroberfläche zur Verfügung, mit der Sie die gewünschten Datenausschnitte anzeigen und schnell auf die Funktionen zur Verarbeitung der multidimensionalen Raster-Daten zugreifen können.

Verwalten von multidimensionalen Raster-Daten

Multidimensionale Raster-Daten sind umfangreich, sodass deren Verwaltung eine Herausforderung darstellen kann. Die primären Datenmanagementstrukturen zum Verwalten multidimensionaler Rasterdaten sind das multidimensionale Dataset und die multidimensionale CRF-Datei.

Multidimensionales Cloud-Raster-Format

Das Cloud-Raster-Format (CRF) ist das standardmäßige Ausgabe-Raster-Format für Geoverarbeitungswerkzeuge, mit denen multidimensionale Raster generiert werden. Die .crf-Datei ist für das Schreiben und Lesen großer Dateien in einer verteilten Verarbeitungs- und Speicherumgebung optimiert. In einer .crf-Datei sind multidimensionale Raster-Daten in kleinere Kachelpakete aufgeteilt, sodass mit mehreren Prozessen gleichzeitig in eine Ausgabe geschrieben werden kann.

Im multidimensionalen CRF können mehrere Variablen, Dimensionen und Verarbeitungsvorlagen gespeichert werden. Auch das Anhängen und Ersetzen von Daten wird unterstützt, nicht jedoch das Einfügen oder Löschen. Sie können die Daten mit den Komprimierungsmethoden LERC und LZ77 speichern, um die Speicheranforderungen zu minimieren. Das multidimensionale CRF bietet eine höhere Geschwindigkeit beim Zugriff auf eine große Anzahl von Ausschnitten im Zeitverlauf, beispielsweise beim Erstellen von zeitlichen Profilen. Das multidimensionale CRF-Dataset wird für die folgenden Szenarien empfohlen:

  • Die Daten werden hauptsächlich für die multidimensionale Analyse verwendet, u. a. für zeitliche Profile und die Werkzeuge von Multidimensionale Analyse. Ein umgruppiertes CRF ermöglicht Performance-Verbesserungen.
  • Sie beabsichtigen, einen multidimensionalen Image-Service in der Cloud zu veröffentlichen, und legen die Daten im Cloud-Speicher ab. CRF-Daten dienen zur Verbesserung der Cloud-Speicher-Performance.
  • Die multidimensionalen Daten sind aktuell in einem Format mit geringer Performance (z. B. als unregelmäßig gerasterte Daten) gespeichert. Zur Performance-Verbesserung wird eine Konvertierung der Daten in CRF empfohlen.

Multidimensionales Mosaik-Dataset

Das multidimensionale Mosaik-Dataset ist eine effektive Möglichkeit, Daten zu speichern und zu verwalten und Datenanalysen durchzuführen.

Im multidimensionalen Mosaik-Dataset können mehrere Variablen, Dimensionen und Verarbeitungsvorlagen gespeichert werden. Das Anhängen, Ersetzen, Einfügen und Löschen von Daten wird mit Tabellenoperationen ebenfalls unterstützt. Nach einer Änderung müssen die multidimensionalen Informationen neu erstellt werden. Die Speicheranforderungen für ein Mosaik-Dataset sind abhängig von den Quellbildern im Dataset, da im Mosaik-Dataset selbst keine Pixel gespeichert werden. Das multidimensionale Mosaik-Dataset wird für die folgenden Szenarien empfohlen:

  • Sie möchten den Zugriff auf überlappende Bilder für ein einzelnes Zeitintervall beibehalten.
  • Ihre Daten enthalten große räumlich diskontinuierliche Abschnitte. Beispiel: Alaska und Hawaii sind nicht mit der zusammenhängenden Fläche der Vereinigten Staaten benachbart. Daher wird bei Verwendung des CRF-Datenformats eine große NoData-Fläche generiert, sodass zusätzlicher Speicherbedarf entsteht.
  • Die Daten dienen in erster Linie als Bildkatalog, und es werden keine zeitlichen Profile erstellt.
  • Die Daten werden regelmäßig aktualisiert. Dabei werden Daten neu eingefügt und gelöscht (und nicht lediglich angehängt).
  • Es liegen mehrere Datentypen mit unterschiedlicher Anzahl an Bändern vor. Beispiel: Das Dataset enthält Temperaturdaten (ein Band) sowie Landsat-8-Daten (acht Bänder).

Sie können ein multidimensionales Mosaik-Dataset in ein CRF-Dataset konvertieren. Verwenden Sie dazu das Werkzeug Raster kopieren. Wählen Sie als Ausgabeformat .crf aus, und aktivieren Sie das Kontrollkästchen Als mehrdimensional verarbeiten. Optional können Sie auch eine multidimensionale Umgruppierung erstellen.

Ändern multidimensionaler Daten

Mit den Werkzeugen in der Toolbox Multidimension können Sie vorhandene multidimensionale Raster ändern, multidimensionale Metadaten erstellen, die Daten zur Performance-Verbesserung umgruppieren und Datasets aus einer Teilmenge der Daten extrahieren. In einigen der standardmäßigen Verwaltungswerkzeuge für Raster-Daten werden auch multidimensionale Daten unterstützt, z. B. in Resampling, Ausschneiden und Statistiken berechnen. Zudem können Sie die räumlichen Daten mit den Werkzeugen im Toolset Projektionen und Transformationen projizieren und transformieren. Viele der Werkzeuge unterstützen ebenfalls multidimensionale Raster.

Sie können die Beschreibung, die Einheit und die Colormap jeder Variablen in einem multidimensionalen Raster-Dataset im Bereich Eigenschaften ändern, auf den Sie über den Bereich Katalog zugreifen können. Ferner können Sie die Standardvariable, die angezeigt und analysiert werden soll, im Bereich Eigenschaften festlegen.

Visualisieren von multidimensionalen Raster-Daten

Multidimensionale Mosaik-Datasets und .CRF-Dateien können in ArcGIS Pro direkt einer Karte hinzugefügt werden.

Zum Hinzufügen einer multidimensionalen netCDF-, HDF- oder GRIB-Datei als multidimensionalen Raster-Layer verwenden Sie die Option Daten hinzufügen > Multidimensionaler Raster-Layer auf der Registerkarte Karte.

Multidimensionale Daten-Layer hinzufügen.

Das System wendet standardmäßig die Verarbeitungsvorlage "Multidimensionales Raster" an und erstellt für jede ausgewählte Variable einen multidimensionalen Raster-Layer. Der neue Raster-Layer enthält die multidimensionalen Informationen aus der Variable, die visualisiert, analysiert und freigegeben werden können. Sie können die ausgewählten Variablen auch in einem multidimensionalen multivariaten Raster-Layer zusammenführen. Alternativ können Sie das Werkzeug Multidimensionalen Raster-Layer erstellen verwenden, um aus unterstützten multidimensionalen Datentypen einen Layer zu erstellen.

Sobald sich der multidimensionale Raster-Layer in der Kartenansicht befindet, können Sie die gewünschten Ausschnitte anhand der Optionen in der Gruppe Multidimensionale Ausdehnung auf der Registerkarte Multidimension anzeigen.

Weitere Informationen zur Anzeige eines multidimensionalen Raster-Layers finden Sie unter Arbeiten mit multidimensionalen Raster-Layern.

Weitere Informationen zum Visualisieren eines multidimensionalen Mosaik-Datasets finden Sie unter Visualisieren eines multidimensionalen Mosaik-Datasets.

Analysieren von multidimensionalen Raster-Daten

Vorhersagen, Regressionen und Analysen von komplexen Zeitserien und Höhen- bzw. Tiefentrends sind mit der Erweiterung ArcGIS Image Analyst in ArcGIS Pro möglich. Mit den Werkzeugen im Toolset Multidimensionale Analyse können Sie die Daten im Zeitverlauf aggregieren, Abweichungen ermitteln, Trends erkunden und Änderungen erkennen.

Zeitliche Analyse von multidimensionalen Raster-Daten

Mit dem zeitlichen Profildiagramm können Sie die multidimensionalen Raster-Daten ebenfalls visualisieren und analysieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Multidimensionale Analyse in ArcGIS Pro.

Hinweis:

Viele der Werkzeuge für die multidimensionale Analyse sind auch in der Erweiterung "ArcGIS Spatial Analyst" verfügbar.