Multidimensionale Raster-Typen

Multidimensionale Raster-Daten werden in der Wissenschaft häufig zum Speichern von meteorologischen und ozeanografischen Daten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Windrichtung verwendet. Die Daten werden normalerweise als Variablen gespeichert, wobei jede Variable ein multidimensionales Array ist, das Daten repräsentiert, die zu mehreren Zeitpunkten bei verschiedenen Tiefen, Höhen oder Drücken erfasst wurden. Diese Daten werden häufig im in ArcGIS Pro unterstützten NetCDF-, HDF-, GRIB- oder Zarr-Dateiformat gespeichert:

• GRIB: General Regularly-distributed Information in Binary ist ein präzises Datenformat, das häufig in der Meteorologie verwendet wird, um historische und prognostische Wetterdaten zu speichern. Mit dem GRIB-Raster-Typ können Sie GRIB 1- und GRIB 2-Daten in ein Mosaik-Dataset aufnehmen.
• HDF: Hierarchical Data Format ist ein Format, das vom National Center for Supercomputing Applications (NCSA) zum Speichern wissenschaftlicher Daten entwickelt wurde. Mit dem HDF-Raster-Typ können Sie Raster-Daten in ein Mosaik-Dataset aufnehmen, die im HDF5- oder HDF4-Format gespeichert sind. In einer HDF-Datei gespeicherte Nicht-Raster-Daten werden vom HDF-Raster-Typ ignoriert.
• NetCDF: Network Common Data Form ist ein Dateiformat zum Speichern von multidimensionalen Daten. Weitere Informationen finden Sie unter Grundlagen zu NetCDF. Derzeit unterstützen NetCDF-Raster-Typen die Konventionen Climate and Forecast (CF) und Cooperative Ocean/Atmosphere Research Data Service (COARDS). NetCDF-Dateien, die gemäß anderen Konventionen erstellt wurden, können möglicherweise funktionieren, werden jedoch nicht unterstützt.
• Zarr: Ein cloudbasiertes Dateiformat für den besseren Zugriff auf multidimensionale Daten. ArcGIS Pro unterstützt Zarr-Variablen als Raster-Datasets, die Sie im Bereich Katalog auswählen, in der Analyse verwenden und als Image-Services veröffentlichen können.

Zudem unterstützt das Cloud-Raster-Format (CRF) von Esri die Speicherung von multidimensionalen Rastern. Es ist das standardmäßige Ausgabe-Raster-Format für die Geoverarbeitungswerkzeuge, mit denen multidimensionale Raster erstellt 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. Sie können für eine .crf-Datei eine multidimensionale Umgruppierung erstellen. Dies verbessert die Performance beim Extrahieren von Daten über eine Dimension, z. B. beim Erstellen eines zeitlichen Profildiagramms.

Sie können mit dem Dialogfeld Multidimensionale Raster-Layer hinzufügen GRIB-, HDF-, NetCDF- und Zarr-Daten in einer Karte in ArcGIS Pro anzeigen. Nachdem die Layer hinzugefügt wurden, können Sie mit den Werkzeugen auf der Registerkarte Multidimensional die Variablen und Ausschnitte visualisieren. Sie können nach dem Hinzufügen der Layer diese auch mit Raster-Funktionen oder Geoverarbeitungswerkzeugen analysieren oder die Layer mit dem Werkzeug Raster kopieren in das CRF-Format konvertieren.

Sie können GRIB-, HDF-, NetCDF- und Zarr-Daten einem Mosaik-Dataset hinzufügen, mit dem sich multidimensionale Daten verwalten und verarbeiten lassen. Multidimensionale Mosaik-Datasets können eine oder mehrere Variablen verwalten. Ob Sie alle Variablen in ein Mosaik-Dataset einfügen oder für jede Variable ein eigenes Mosaik-Dataset erstellen sollten, hängt von der jeweiligen Anwendung ab.

• Wenn Ihre Anwendung nur eine Variable oder wenige voneinander unabhängige Variablen verwendet, lässt sich ein Mosaik pro Variable effizienter erstellen, verwenden und verwalten.
• Wenn Ihre Anwendung eine Berechnung aus mehreren Variablen mittels einer Raster-Funktionsvorlage voraussetzt, müssen Sie alle von der Vorlage verwendeten Variablen zu einem Mosaik hinzufügen.
• Wenn Sie wissenschaftliche Daten bereitstellen und die Anzahl der Services möglichst gering halten möchten, können Sie einem Mosaik mehrere Variablen hinzufügen und mit der Variablenauswahlvorlage auf die einzelnen Variablen zugreifen.

Sie können einem Mosaik-Dataset z. B. Variablen für Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit hinzufügen, die in NetCDF-Dateien gespeichert sind. Aus diesen Variablen können Sie eine Raster-Funktionsvorlage erstellen, um den Windchill-Index und Hitzeindex zu berechnen, und die Vorlagen dem Mosaik-Dataset hinzufügen. Sie können mit den ursprünglichen Variablen und den neuen Vorlagen Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftfeuchtigkeit, Windchill und Hitzeindex visualisieren.

Sie können zum Abfragen von Variablen einer spezifischen Tiefe und Position das Feld Groupname verwenden. Mit dem Feld Groupname werden die Gruppen für Elemente in einem Mosaik-Dataset definiert. Elemente mit demselben Groupname-Wert gehören einer Gruppe an. Eine Raster-Funktionsvorlage des Elementgruppentyps wird aus den Variablen in einer Gruppe berechnet, und es wird ein Raster für jede Gruppe generiert.

Es kann vorkommen, dass ein Element in die Berechnungen aller Gruppen einbezogen wird. Legen Sie in diesem Fall als Groupname für das Element * fest, und wählen Sie gültige Werte für die Tag- und Variable-Felder, statt das Element für jede Gruppe zu duplizieren.

Hinweis:

CRF unterstützt keine Vorlagen, die mit Groupname definiert wurden. Wenn Sie eine Vorlage definieren möchten, die sowohl für ein multidimensionales Mosaik-Dataset als auch für eine multidimensionale CRF-Datei verwendet werden kann, sollten Sie die Funktion Multidimensionaler Filter verwenden, um die Variable zur Verwendung in Raster-Funktionen zu extrahieren.

NetCDF und HDF

In einigen NetCDF- oder HDF-Daten wird die Geolokalisierung in Form von unregelmäßig angeordneten Arrays gespeichert. Beim Hinzufügen zu einem Mosaik-Dataset werden die Daten rein für die Anzeige automatisch in quadratische Pixel umgewandelt. Die Zellengröße wird geschätzt, sie kann jedoch geändert werden und Sie können eine Interpolationsmethode festlegen. Zu den unterstützten Interpolationsmethoden gehören:

• Nächster Nachbar
• Bilinear
• Lineares TIN
• Natürlicher Nachbar

In den meisten Fällen werden "Nächster Nachbar" und "Bilinear" empfohlen. Bei der Arbeit mit spärlichen oder unvollständigen Datasets können die Methoden "Lineares TIN" und "Natürlicher Nachbar" geeignet sein.

GRIB

Einige GRIB-Produkte verwenden zum Speichern von Variablen einen Parametercode statt eines richtigen Namens. Zur Interpretation des Codes ist eine GRIB-TAB-Datei mit den erweiterten Metadateninformationen erforderlich. Die Textdatei – die im Allgemeinen von der Organisation bereitgestellt wird, von der die Daten stammen – verfügt über die Erweiterung .TAB und enthält Parametercode, Name, Center, Subcenter und Tabellenversion zur Erzeugung der Daten. So erfordert beispielsweise das NLDAS-Dataset der NASA eine GRIB-.TAB-Datei zur Interpretation des Variablencodes 153. Das Beispiel unten zeigt eine GRIB-.TAB-Datei zur Begleitung der Daten.

Wobei gilt:

153 ist der Code. CONVfract ist der Variablenname. Der Text hinter dem Variablennamen ist der lange Name. 7 ist das Rechenzentrum. 12 ist ein Teil des Rechenzentrums. 130 ist die Tabellenversion.

Wenn Sie NLDAS-Daten mithilfe des GRIB-Rastertyps einem Mosaik-Dataset hinzufügen, werden Sie feststellen, dass eine Variable als VAR153 definiert ist.

Klicken Sie auf GRIBTAB in den Raster-Typ-Eigenschaften, fügen Sie die GRIB-TAB-Datei oder den Ordner hinzu, in dem alle GRIB-TAB-Dateien für Ihre Datasets gespeichert sind, und klicken Sie erneut auf die Registerkarte Variablen. Wie Sie sehen, wird die Variable im Feld Beschreibung richtig interpretiert. Fügen Sie die Dateien Ihrem Mosaik-Dataset hinzu.

Zarr

Im Bereich Katalog können Sie Variablen als Raster-Datasets anzeigen und sie auf die Karte ziehen, um multidimensionale Raster-Layer zu erstellen.

Hinweis:

Wenn Sie bei der Suche nach Zarr-Dateien kein Raster-Dataset-Symbol sehen, prüfen Sie im Variablenverzeichnis, ob die Dataset-Kennungsdateien .zarray und .zattrs ausgeblendet sind.

Ein Zarr-Dataset kann eine Eingabe in einem Geoverarbeitungswerkzeug sein und Zarr-Variablen können in ArcGIS Enterprise nach Referenz veröffentlicht werden.

Hinweis:

Die Speicherung von Zarr-Daten erfolgt manchmal in einer Kachelstruktur – auch Chunk genannt – anstatt in einer Zugriffsstruktur für Pixel-Zeitwerte wie einem zeitlichen Profildiagramm. Zeigen Sie diesen Datentyp besser nicht als Raster an, da das Rendern sehr lange dauert.

Mit der Funktion Multidimensionales Raster können Sie einen multidimensionalen Raster-Layer für eine Zarr-Datei erstellen. Alternativ können Sie dazu das Geoverarbeitungswerkzeug Multidimensionalen Raster-Layer erstellen verwenden.