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Multidimensionale Abweichung generieren

Mit der Image Analyst-Lizenz verfügbar.

Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Berechnet die Abweichung für jeden Ausschnitt in einem multidimensionalen Raster, um ein multidimensionales Dataset zu generieren.

Als Abweichung wird die Differenz zwischen einer Beobachtung und dem zugehörigen Standard- oder Mittelwert bezeichnet.

Verwendung

  • Die unterstützten multidimensionalen Raster-Datasets sind netCDF, GRIB, HDF und Esri CRF. Multidimensionale Mosaik-Datasets werden auch unterstützt.

  • Dieses Werkzeug generiert ein multidimensionales Raster-Dataset im Cloud-Raster-Format (CRF). Aktuell werden keine anderen Ausgabeformate unterstützt.

  • Mit diesem Werkzeug werden die Abweichungen im zeitlichen Verlauf für eine oder mehrere Variablen in einem multidimensionalen Raster berechnet. Wenn abgesehen von der Zeitdimension auch eine nicht zeitliche Dimension vorhanden ist, wird die Abweichung an jedem Schritt in der zusätzlichen Dimension berechnet.

    Beispiel: Ihnen liegen monatliche Meerestemperaturdaten vor, die für jeden Meter Tiefe bis zu einer Meerestiefe von 100 Metern erfasst wurden, und Sie möchten die Temperaturabweichungen als Differenz vom jährlichen Mittelwert berechnen. Mit dem Werkzeug Multidimensionale Abweichung generieren werden die Temperaturabweichungen basierend auf einem jährlichen Mittelwert berechnet, wenn Sie für den Parameter Berechnungsintervall für Mittelwert die Option Jährlich festlegen. Daraufhin werden die Abweichungswerte für jeden Meter bis zu einer Tiefe von 100 Metern zurückgegeben.

  • Multidimensionale Raster-Datasets ohne Zeitdimension werden von diesem Werkzeug nicht unterstützt.

  • Für die Berechnung von Abweichungswerten sind die folgenden drei mathematischen Methoden verfügbar:

    • Differenz vom Mittelwert = x - µ
      • x = Pixelwert in einem Abschnitt
      • µ = Mittelwert der Werte dieses Pixels über ein bestimmtes Zeitintervall
    • Prozentuale Differenz vom Mittelwert = |x - µ| / [(x + µ)/2]
      • x = Pixelwert in einem Abschnitt
      • µ = Mittelwert der Werte dieses Pixels über ein bestimmtes Zeitintervall
      • |x - µ| = absoluter Wert der Differenz zwischen dem Wert und dem Mittelwert
    • Prozentsatz vom Mittelwert = x / µ
      • x = Pixelwert in einem Abschnitt
      • µ = Mittelwert der Werte dieses Pixels über ein bestimmtes Zeitintervall

Syntax

GenerateMultidimensionalAnomaly(in_multidimensional_raster, {variables}, {method}, {calculation_interval}, {ignore_nodata})
ParameterErklärungDatentyp
in_multidimensional_raster

Das als Eingabe verwendete multidimensionale Raster-Dataset.

Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
variables
[variables,...]
(optional)

Die Variable oder Variablen, für die Abweichungen berechnet werden. Wenn keine Variable angegeben ist, werden alle Variablen mit einer Zeitdimension analysiert.

String
method
(optional)

Gibt die Methode an, die zum Berechnen der Abweichung verwendet wird.

  • DIFFERENCE_FROM_MEANDie Differenz zwischen einem Pixelwert und dem Mittelwert der Werte dieses Pixels in den vom Intervall definierten Abschnitten wird berechnet. Dies ist die Standardeinstellung.
  • PERCENT_DIFFERENCE_FROM_MEANDie prozentuale Differenz zwischen einem Pixelwert und dem Mittelwert der Werte dieses Pixels in den vom Intervall definierten Abschnitten wird berechnet.
  • PERCENT_OF_MEANDer Prozentsatz des Mittelwertes wird berechnet.
String
calculation_interval
(optional)

Gibt das Zeitintervall an, das zum Berechnen des Mittelwertes verwendet wird.

  • ALLBerechnet den Mittelwert in allen Abschnitten für jedes Pixel.
  • HOURLYBerechnet den stündlichen Mittelwert für jedes Pixel.
  • DAILYBerechnet den täglichen Mittelwert für jedes Pixel.
  • WEEKLYBerechnet den wöchentlichen Mittelwert für jedes Pixel.
  • MONTHLYBerechnet den monatlichen Mittelwert für jedes Pixel.
  • YEARLYBerechnet den jährlichen Mittelwert für jedes Pixel.
String
ignore_nodata
(optional)

Gibt an, ob NoData-Werte bei der Analyse ignoriert werden.

  • DATA Bei der Analyse werden alle gültigen Pixel entlang einer angegebenen Dimension einbezogen und alle NoData-Pixel ignoriert. Dies ist die Standardeinstellung.
  • NODATAWenn NoData-Werte für die Pixel entlang einer angegebenen Dimension vorhanden sind, wird bei der Analyse NoData zurückgegeben.
Boolean

Rückgabewert

NameErklärungDatentyp
out_multidimensional_raster

Das als Ausgabe verwendete multidimensionale CRF-Raster-Dataset (Cloud-Raster-Format).

Raster

Codebeispiel

GenerateMultidimensionalAnomaly – Beispiel 1 (Python-Fenster)

In diesem Beispiel wird ein multidimensionales Abweichungs-Raster für Temperaturdaten erstellt, in dem Pixelwerte mit dem Mittelwert der Pixelwerte in allen Abschnitten verglichen werden.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

tempanomaly = GenerateMultidimensionalAnomaly(
	"c:/data/climateData.nc", "temperature", "DIFFERENCE_FROM_MEAN", 
	"ALL", "DATA")
	
tempanomaly.save("c:/data/TempAnomaly.crf")
GenerateMultidimensionalAnomaly - Beispiel 1 (eigenständiges Fenster)

In diesem Beispiel wird ein multidimensionales Abweichungs-Raster für Meerestemperaturdaten erstellt, in dem Pixelwerte mit dem jährlichen Mittelwert verglichen werden.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

""""
Usage: GenerateMultidimensionalAnomaly(in_multidimensional_raster,
	out_multidimensional_raster, {variables}, {method}, {temporal_interval})

"""

# Define input parameters
inputFile = "c:/data/climateData.crf"
variable = "oceantemp"
averageMethod = "PERCENT_DIFFERENCE_FROM_MEAN"
averageInterval = "YEARLY"
ignoreNoData = "DATA"

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# Execute
yearlyAnom = GenerateMultidimensionalAnomaly(inputFile, variable, 
	averageMethod, averageInterval, ignoreNoData)

# Save output
yearlyAnom.save("c:/data/TempAnomaly.crf")

Lizenzinformationen

  • Basic: Erfordert Image Analyst or Spatial Analyst
  • Standard: Erfordert Image Analyst or Spatial Analyst
  • Advanced: Erfordert Image Analyst or Spatial Analyst

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