ArcGIS Pro enthält zahlreiche Werkzeuge und Raster-Funktionen, die mit Bild- und Raster-Daten arbeiten. Unabhängig davon, ob Ihre pixelbasierten Daten ein Bild von einem satelliten- oder flugzeuggestützten Sensor, einem Raster-Dataset oder einem DEM darstellen, gibt es viele Möglichkeiten, wie Sie diese Daten bei der Durchführung einer Analyse verarbeiten können.
Wenn es sich bei den angezeigten Daten um Satellitenbilder handelt, werden sie wahrscheinlich als Raster-Produkt in ArcGIS unterstützt. Raster-Produkte weisen einige verschiedene Vorlagen auf, bei denen unterschiedliche Bandoperationen bereits on-the-fly durchgeführt werden, wenn Sie das Bild durchsuchen oder vergrößern.
Raster-Funktionen
Die Verwendung von Raster-Funktionen ist eine effiziente Möglichkeit, Raster in ArcGIS zu verarbeiten und zu analysieren. Im Gegensatz zu Geoverarbeitungswerkzeugen, die eine neue Raster-Ausgabe auf die Festplatte schreiben, handelt es sich bei Raster-Funktionen um Operationen, die die Verarbeitung direkt auf die Pixel der Bilddaten und Raster-Datasets in der Kartenanzeige anwenden. Berechnungen werden beim Anzeigen des Bildes auf die Pixel der ursprünglichen Daten angewendet, sodass nur die Pixel verarbeitet werden, die auf dem Bildschirm sichtbar sind. Sie können Raster-Funktionen auf alle Bild- und Raster-Typen anwenden. Die Ausgabe ist ein Funktions-Raster-Layer, der in der Kartenanzeige sichtbar ist und im Bereich Inhalt aufgeführt wird. Wenn Sie die gewünschten Ergebnisse erzielt haben, können Sie den Layer auf der Festplatte speichern.
Die Registerkarte Bilddaten bietet Zugriff auf Funktionen, mit denen Sie Ihre Daten analysieren und verarbeiten können. Die Galerie "Prozesse" enthält einige der häufig verwendeten Funktionen. Sie ist eine Teilmenge des gesamten Raster-Funktionspakets. Diese Prozessfunktionen werden für den schnellen Zugriff und für Analysen eingerichtet und ermöglichen es Ihnen, den Unterschied zwischen zwei ausgewählten Raster-Layern zu erkennen oder ein Mosaik aus mehreren Rastern zu erstellen. Die Galerie "Indizes" enthält mehrere Indizes, mit denen Sie Multibanddaten analysieren können, z. B. die Ausführung eines Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) oder Normalized Burn Ratio (NBR). Die Registerkarte Bilddaten bietet außerdem Zugriff auf den Bereich Raster-Funktionen, der Hunderte von Raster-Funktionen zum Verarbeiten und Analysieren von Bild- und Raster-Daten enthält. Diese Funktionen lassen sich ändern, um die Verarbeitung der Raster-Daten zu steuern.
Kombinieren Sie Funktionen in Funktionsketten, die Sie mit dem Funktions-Editor als Raster-Funktionsvorlagen speichern können. Raster-Funktionsvorlagen führen mehrere Raster-Funktionsoperationen für Layer, Mosaik-Datasets und Image-Services durch. Sie können die Ergebnisse zu einem beliebigen Zeitpunkt in der Verarbeitungskette speichern.
Speichern Sie Raster-Funktionsvorlagen, geben Sie sie für andere Benutzer frei, und importieren Sie sie an mehreren Orten in der gesamten ArcGIS Plattform.
Geoverarbeitungswerkzeuge
Bei der Geoverarbeitung handelt es sich um die traditionelle Verarbeitung von Raster- und Bild-Daten, bei der die Werkzeugausgabe als eine Datei auf der Festplatte gespeichert wird. Die Raster-bezogenen Geoverarbeitungswerkzeuge finden sich in verschiedenen Toolsets innerhalb der Geoverarbeitungs-Toolboxes. Der Großteil der Verwaltungswerkzeuge für Raster-Daten befindet sich im Toolset "Raster" in der Toolbox "Data Management" sowie in der Toolbox "Multidimension". Die Analysewerkzeuge sind in verschiedenen Toolboxes verfügbar, etwa in der Toolbox "Image Analyst", dem Toolset "Raster" in der Toolbox "3D Analyst", der Toolbox "Geostatistical Analyst", der Toolbox "Raster Analytics" und der Toolbox "Spatial Analyst".
Ähnlich wie bei Raster-Funktionen können Sie mehrere Geoverarbeitungswerkzeuge mit ModelBuilder in einer Verarbeitungskette kombinieren. Das Geoverarbeitungsmodell kann gespeichert, bearbeitet und freigegeben werden.
Weitere Informationen zur Geoverarbeitung finden Sie unter Was ist Geoverarbeitung?
Erweiterungen
Raster-Daten können in verschiedener Weise für Analysen verwendet werden. Dabei gilt das Hauptaugenmerk der Darstellung der Daten durch die Werte der Pixel. Diese Werte können Sie ändern. Es gibt viele Werkzeuge, mit denen Sie Raster-Daten mit vielen Werkzeugen verwalten, konvertieren und transformieren können. Falls Sie zusätzliche Werkzeuge zum Durchführen bestimmter Analysen benötigen, können Sie eine der folgenden Erweiterungen verwenden:
- Erweiterung ArcGIS Image Analyst: Bietet Funktionen für die Bildinterpretation und -erkundung und ermöglicht Ihnen die Durchführung erweiterter Raster-Analyse- und Bildanalyse-Workflows mit maschinellem Lernen sowie Werkzeugen und Funktionen für die Feature-Extraktion.
- Erweiterung ArcGIS Spatial Analyst: Mit dieser Erweiterung erhalten Sie eine umfassende Reihe von Werkzeugen für erweiterte räumliche Modellierungs- und Analysefunktionen, bei denen Raster- und Vektoranalyse kombiniert werden können.
- Erweiterung ArcGIS Geostatistical Analyst: Bietet Funktionen für die Oberflächenmodellierung mithilfe von deterministischen und geostatistischen Methoden.
- Erweiterung ArcGIS 3D Analyst: Mit dieser Erweiterung, die Werkzeuge für die dreidimensionale Modellierung und Analyse enthält, können Sie Oberflächendaten effizient visualisieren, analysieren und generieren.
Verteilte Analyse
Wenn Sie bei ArcGIS Enterprise 
Portal mit einem konfigurierten ArcGIS Image Server konfiguriert für die Raster Analysis angemeldet sind, können Sie umfassende Raster-Datasets bei voller Auflösung und Ausdehnung verarbeiten und die verteilte Raster-Analyse durchführen. Beim Aufruf eines Werkzeugs oder einer Raster-Funktion dient ArcGIS Pro als Client. Die Verarbeitung erfolgt auf den Servern, die mit ArcGIS Enterprise verbunden sind. Die Portal-Werkzeuge sind in der Toolbox "Raster Analytics" verfügbar und die Raster-Funktionen im Bereich Raster-Funktionen. Das Portal-Werkzeug akzeptiert lokale Dateien und Portalelemente aus dem Portal als Eingabe und erstellt die Ausgabe im Portal.
Klassifizierung
Wenn Sie an Landnutzung interessiert sind, finden Sie in ArcGIS Pro zahlreiche Werkzeuge zum Klassifizieren von Bilddaten. Sie können Bildpixel oder segmentierte Objekte unter Verwendung von parametrischen oder Machine-Learning-Klassifikatoren klassifizieren. Der Bildklassifizierungsassistent führt Sie durch die Schritte zum Klassifizieren von Bilddaten. Weitere Informationen zur Bildklassifizierung finden Sie unter Überblick über Bildklassifizierung.
Ortho-Mapping
Die von Ortho-Mapping bereitgestellten Werkzeuge und Funktionen führen die photogrammetrische Verarbeitung von Luft-, Satelliten- und Drohnenbilddaten durch. Mit diesen Werkzeugen und Funktionen können Benutzer verschiedene Produkte erstellen, z. B. Orthomosaiken, um die Kartenerstellung und -überprüfung, die Änderungserkennung und andere Anwendungen zur Feature-Extraktion zu unterstützen.
Multidimensionale Analyse
Mit den Werkzeugen und Funktionen der multidimensionalen Analyse können Sie komplexe Analysen für multidimensionale Raster-Daten durchführen und visualisieren, um wissenschaftliche Trends und Abweichungen zu erkunden. Multidimensionale Daten stellen räumliche Daten dar, die zu mehreren Zeitpunkten und in mehreren Tiefen oder Höhen erfasst werden. Diese Datentypen werden im Allgemeinen in der Atmosphärenforschung, Ozeanografie und Geowissenschaft verwendet. Sie können multidimensionale Raster-Daten durch Satellitenbeobachtungen erfassen, 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.
Weitere Informationen zu multidimensionalen Daten finden Sie unter Überblick über multidimensionale Raster-Daten.
Deep Learning
Deep-Learning-Werkzeuge erkennen Features in Bilddaten, indem sie mehrere Layer in neuronalen Netzwerken verwenden. Dabei kann jeder Layer mindestens ein eindeutiges Feature im Bild extrahieren. Diese Werkzeuge nutzen zur zeitnahen Durchführung von Analysen die GPU-Verarbeitung.
Weitere Informationen zu Deep Learning unter Verwendung von Bild- und Raster-Daten finden Sie unter Deep Learning in der Raster-Analysen.