The ArcGIS Image Analyst extension provides a rich suite of geoprocessing tools in ArcGIS Pro.
Geoprocessing tools
A large number of geoprocessing tools are provided with the Image Analyst extension. These tools are grouped into categories of related functionality in the following table and associated toolsets.
Change Detection
The Change Detection toolset contains a tool that performs change detection between two raster datasets.
Tool | Description |
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Calculates the absolute, relative, or categorical difference between two raster datasets. |
Deep Learning
Deep Learning tools detect features in imagery by using multiple layers of artificial neural networks where each layer is capable of extracting one or more unique features in the image. The following table lists the available Deep Learning tools and provides a brief description of each.
Tool | Description |
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Ejecuta un modelo de aprendizaje profundo entrenado en un ráster de entrada y una clase de entidad opcional para generar una clase de entidad o tabla en la que cada objeto o entidad de entrada tenga asignada una etiqueta de clase o categoría. | |
Ejecuta un modelo de aprendizaje profundo entrenado en un ráster de entrada para generar un ráster clasificado, donde cada píxel válido tiene una etiqueta de clase asignada. | |
Calcula la precisión de un modelo de aprendizaje profundo comparando los objetos detectados por la herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo con los datos de la realidad del terreno. | |
Ejecuta un modelo de aprendizaje profundo entrenado en un ráster de entrada para generar una clase de entidad con los objetos que encuentre. Las entidades pueden ser cuadros o polígonos de delimitación alrededor de los objetos encontrados o puntos en el centro de los objetos. | |
Convierte datos de vectores o datos ráster etiquetados en datasets de entrenamiento de aprendizaje profundo utilizando imágenes de teledetección. La salida es una carpeta de chips de imagen y una carpeta de archivos de metadatos en el formato especificado. | |
Identifies duplicate features from the output of the Detect Objects Using Deep Learning tool as a postprocessing step and creates a new output with duplicates removed. | |
Entrena un modelo de aprendizaje profundo utilizando la salida de la herramienta Exportar datos de entrenamiento para aprendizaje profundo. |
Extraction
The Extraction toolset allows you to extract a subset of pixels from a raster by the pixels' attributes or their spatial location.
Tool | Description |
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Crea una tabla o una clase de entidad de punto que muestrea los valores de las celdas de un ráster, o conjunto de rásteres, para detectar ubicaciones definidas. Las ubicaciones se definen por celdas ráster, puntos, polilíneas o polígonos. |
Map Algebra
Map algebra is a way to perform raster analysis by creating expressions in an algebraic language. Expressions are created with the Raster Calculator tool, which enables you to build expressions that output a raster dataset. The Raster Calculator builds and executes a single map algebra expression using Python syntax.
For more details about the Raster Calculator, refer to An overview of the Map Algebra toolset
Math
More than 60 Math tools are provided for performing mathematical operations on raster datasets. These tools are grouped into functional areas:
- General
- Conditional
- Logical
- Bitwise
- Boolean
- Combinatorial
- Logical
- Relational
- Trigonometric
Math (general)
The general Math tools apply a mathematical operation to the input. These tools fall into several categories. The arithmetic tools perform basic mathematical operations, such as addition and multiplication. There are tools that perform various types of exponentiation operations, which includes exponentials and logarithms in addition to the basic power operations. The remaining tools are used either for sign conversion or for conversion between integer and floating point data types. The following table lists the available general Math tools and provides a brief description of each.
Tool | Description |
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Calcula el valor absoluto de las celdas de un ráster. | |
Divide los valores de dos rásteres celda por celda. | |
Calcula el exponencial en base e de las celdas de un ráster. | |
Calcula el exponencial en base 10 de las celdas de un ráster. | |
Calcula el exponencial en base 2 de las celdas de un ráster. | |
Convierte el valor de cada celda de un ráster en una representación con punto flotante. | |
Convierte cada valor de celda de un ráster a un entero mediante truncamiento. | |
Calcula el logaritmo natural (base e) de las celdas en un ráster. | |
Calcula el logaritmo base 10 de las celdas en un ráster. | |
Calcula el logaritmo base 2 de las celdas en un ráster. | |
Resta el valor del segundo ráster de entrada al valor del primer ráster de entrada celda por celda. | |
Determina el resto (módulo) del primer ráster cuando se divide por el segundo ráster celda por celda. | |
Cambia el signo (multiplica por -1) de los valores de celda del ráster de entrada celda por celda. | |
Agrega (suma) los valores de dos rásteres celda por celda. | |
Eleva los valores de celda de un ráster a la potencia de los valores encontrados en otro ráster. | |
Devuelve el valor entero inmediatamente más bajo, representado como un punto flotante, con cada celda de un ráster. | |
Devuelve el valor entero inmediatamente más alto, representado como un punto flotante, con cada celda de un ráster. | |
Calcula el cuadrado de los valores de celda de un ráster. | |
Calcula la raíz cuadrada de los valores de celda de un ráster. | |
Multiplica los valores de dos rásteres celda por celda. |
Math (Conditional)
The Conditional Math tools allow you to control the output values based on the conditions placed on the input values. The conditions that can be applied are of two types: either queries on the attributes or a condition based on the position of the conditional statement in a list. The following table lists the available Conditional Math tools and provides a brief description of each.
Tool | Description |
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Realiza una evaluación condicional if/else en cada una de las celdas de entrada de un ráster de entrada. | |
Uses the value from a position raster to determine from which raster in a list of input raster the output cell value will be obtained. | |
Sets identified cell locations to NoData based on a specified criteria. It returns NoData if a conditional evaluation is true, and returns the value specified by another raster if it is false. |
Math (Logical)
The Logical Math tools evaluate the values of the inputs and determine the output values based on Boolean logic. These tools process raster datasets in five main categories: Bitwise, Boolean, Combinatorial, Logical, and Relational. The following tables list the available Logical Math tools and provide a brief description of each.
Tool | Description |
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Ejecuta la operación Bitwise And (Y bit a bit) sobre el valor binario de dos rásteres de entrada. | |
Ejecuta una operación del método Bitwise Left Shift sobre los valores binarios de dos rásteres de entrada. | |
Lleva a cabo una operación Bitwise Not (complemento) sobre el valor binario de un ráster de entrada. | |
Lleva a cabo una operación Bitwise Or sobre los valores binarios de dos rásteres de entrada. | |
Ejecuta una operación Bitwise Right Shift sobre los valores binarios de dos rásteres de entrada. | |
Lleva a cabo una operación Bitwise eXclusive Or sobre los valores binarios de dos rásteres de entrada. |
Tool | Description |
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Ejecuta una operación Booleana And (y) sobre los valores de las celdas de dos rásteres de entrada. Si los dos valores de entrada son verdaderos (distintos de cero), el valor de salida es 1. Si una o ambas entradas son falsas (cero), la salida es 0. | |
Ejecuta una operación booleana Not (complementario) sobre los valores de celda del ráster de entrada. Si los valores de entrada son verdaderos (distintos de cero), el valor de salida es 0. Si los valores de entrada son falsos (cero), la salida es 1. | |
Ejecuta una operación Booleana Or sobre los valores de las celdas de dos rásteres de entrada Si uno o ambos valores de entrada son verdaderos (distintos de cero), el valor de salida es 1. Si los dos valores de entrada son falsos (cero), la salida es 0. | |
Ejecuta una operación booleana Or exclusiva sobre los valores de celda de dos rásteres de entrada. Si un valor de entrada es verdadero (distinto de cero) y el otro es falso (cero), la salida es 1. Si los dos valores de entrada son verdaderos o los dos son falsos, la salida es 0. |
Tool | Description |
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Ejecuta una operación de Combinatoria And sobre los valores de celda de dos rásteres de entrada. Si ambos valores de entrada son verdaderos (distintos de cero), la salida es un valor diferente para cada combinación única de los valores de entrada. Si una o ambas entradas son falsas (cero), el valor de salida es 0. | |
Ejecuta una operación de Combinatoria Or en los valores de celda de dos rásteres de entrada. Si alguno de los valores de entrada es verdadero (distintos de cero), la salida es un valor diferente para cada combinación única de los valores de entrada. Si ambas entradas son falsas (cero), el valor de salida es 0. | |
Ejecuta la operación de Combinatoria Or exclusiva sobre los valores de celda de dos rásteres de entrada. Si uno de los valores de entrada es verdadero (distinto de cero) y el otro es falso (cero), la salida es un valor diferente para cada combinación única de valores de entrada. Si ambas entradas son verdaderas o si ambas son falsas, el valor de salida es 0. |
Tool | Description |
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Realiza una operación relacional de igualdad sobre dos entradas en una base de celda a celda. Devuelve un 1 para las celdas donde el primer ráster es igual al segundo ráster y un 0 para las celdas donde no lo es. | |
Realiza una operación relacional mayor que sobre dos entradas en una base de celda a celda. Devuelve 1 para las celdas donde el primer ráster es mayor que el segundo ráster y 0 para las celdas si no lo es. | |
Realiza una operación relacional mayor o igual que sobre dos entradas en una base de celda a celda. Devuelve 1 para las celdas donde el primer ráster es mayor o igual que el segundo ráster y 0 si no lo es. | |
Realiza una operación relacional menor que sobre dos entradas en una base de celda a celda. Devuelve 1 para las celdas donde el primer ráster es menor que el segundo ráster y 0 si no lo es. | |
Realiza una operación relacional menor o igual que sobre dos entradas en una base de celda a celda. Devuelve 1 para las celdas donde el primer ráster es menor o igual que el segundo ráster y 0 donde no lo es. | |
Realiza una operación relacional de desigualdad sobre dos entradas a través de cada celda individual. Devuelve 1 para las celdas donde el primer ráster no es igual al segundo ráster y 0 para las celdas donde es igual. |
Tool | Description |
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Determina qué valores de la primera entrada son lógicamente diferentes de los valores de la segunda entrada en una base celda a celda. Si los valores en las dos entradas son diferentes, el valor de la primera entrada es la salida. Si los valores en las dos entradas son iguales, la salida es 0. | |
Determina qué valores de la primera entrada se incluyen en un conjunto de otras entradas, a través de cada celda individual. Para cada celda, si el valor del primer ráster de entrada se encuentra en alguna de las listas de las otras entradas, ese valor se asignará al ráster de salida. Si no se encuentra, la celda de salida será NoData. | |
Determina qué valores del ráster de entrada son NoData a través de cada celda individual. Devuelve un valor de 1 si el valor de entrada es NoData y 0 para las celdas que no lo son. | |
Para los valores de celda en la primera entrada que no son 0, el valor de salida será el de la primera entrada. Donde los valores de celda son 0, la salida será la del segundo ráster de entrada. | |
Ejecuta una evaluación booleana del ráster de entrada con una expresión lógica. Cuando la expresión da resultado true, el valor de celda es 1. Si la expresión es false, el valor de la celda de salida es 0. |
Math (Trigonometric)
The Trigonometric Math tools perform various trigonometric calculations on the values in an input raster. The following table lists the available Trigonometric Math tools and provides a brief description of each.
Tool | Description |
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Calcula el coseno inverso de celdas en un ráster. | |
Calcula el coseno inverso hiperbólico de celdas en un ráster. | |
Calcula el seno inverso de celdas en un ráster. | |
Calcula el seno inverso hiperbólico de celdas en un ráster. | |
Calcula la tangente inversa de celdas en un ráster. | |
Calcula la tangente inversa hiperbólica de celdas en un ráster. | |
Calcula la tangente inversa hiperbólica de celdas en un ráster. | |
Calcula el coseno de celdas en un ráster. | |
Calcula el coseno hiperbólico de celdas en un ráster. | |
Calcula el seno de las celdas de un ráster. | |
Calcula el seno hiperbólico de las celdas de un ráster. | |
Calcula la tangente de celdas en un ráster. | |
Calcula la tangente hiperbólica de celdas en un ráster. |
Motion Imagery
The Motion Imagery toolset contains tools for managing, processing, and analyzing motion imagery, including full motion video data. The following table lists the available Motion Imagery tools and provides a brief description of each.
Tool | Description |
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Extracts video frame images and associated metadata from a FMV-compliant video stream and saves the data to a directory. | |
Extracts the platform, frame center, frame outline, and attributes metadata from a FMV-compliant video and saves the feature data to a directory. | |
Creates a video file that combines an archived video stream file and an associated metadata file synchronized by a time stamp. |
Multidimensional Analysis
The tools in the Multidimensional Analysis toolset allow you to perform analysis on scientific data across multiple variables and dimensions. The following table lists the available Multidimensional Analysis tools and a brief description of each.
Tool | Description |
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Genera un dataset ráster multidimensional al combinar variables de ráster multidimensional existentes a lo largo de una dimensión. | |
Evalúa los cambios en los valores de píxel a lo largo del tiempo utilizando el método Clasificación y detección de cambios continuas (CCDC) y genera un ráster de análisis de cambios que contiene los resultados del modelo. | |
Evalúa los cambios en los valores de píxel a lo largo del tiempo utilizando el método de detección de tendencias de perturbación y recuperación basado en Landsat (LandTrendr) y genera un ráster de análisis de cambios que contiene los resultados del modelo. | |
Genera un ráster que contiene información de cambios de píxel utilizando el ráster de análisis de cambios de salida de la herramienta Analizar cambios usando CCDC o la herramienta Analizar cambios usando LandTrendr. | |
Extrae el valor de dimensión o el índice de banda en el que se consigue una determinada estadística para cada píxel de un ráster multidimensional o multibanda. | |
Calcula la anomalía de cada porción en un ráster multidimensional existente para generar un nuevo ráster multidimensional. | |
Estima la tendencia de cada píxel a lo largo de una dimensión para una o varias variables de un ráster multidimensional. | |
Calcula un ráster multidimensional previsto utilizando el ráster de tendencia de salida de la herramienta Generar ráster de tendencia. | |
Genera una tabla que contiene el recuento de píxeles de cada clase, en cada porción de un ráster de categorías de entrada. |
Overlay
The tool in the Overlay toolset performs various operations on multiple overlaid rasters. The following table lists the available Overlay tools and provides a brief description of each.
Tool | Description |
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Superpone varios rásteres al multiplicar cada uno por su peso y sumar los resultados. |
Segmentation and Classification
The Segmentation and Classification tools perform classic statistical and advanced machine learning image classification algorithms on segmented and pixel-based raster datasets. Additional tools are provided to perform training set and classification accuracy and refinement of class maps. The following table lists the available Segmentation and Classification tools and provides a brief description of each.
Tool | Description |
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Clasifica un dataset ráster según un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) y las entradas del dataset ráster. El archivo .ecd contiene toda la información necesaria para realizar un tipo concreto de clasificación compatible con Esri. Las entradas de esta herramienta deben coincidir con las entradas utilizadas para generar el archivo .ecd necesario. | |
Calcula una matriz de confusión con errores de omisión y comisión y deriva un índice de acuerdo kappa y una precisión global entre el mapa clasificado y los datos de referencia. | |
Calcula un conjunto de atributos asociados con la imagen segmentada. El ráster de entrada puede ser una imagen segmentada de 8 bits, de una sola banda o de 3 bandas. | |
Crea puntos de muestra de forma aleatoria para la evaluación de exactitud posterior a la clasificación. | |
Genera automáticamente muestras de entrenamiento a partir de puntos de semilla como, por ejemplo, puntos de evaluación de la precisión o puntos de muestras de entrenamiento. Un caso de uso típico es la generación de muestras de entrenamiento a partir de una fuente existente como, por ejemplo, un ráster temático o una clase de entidad. | |
Estima la precisión de muestras de entrenamiento individuales. La precisión de la validación cruzada se calcula utilizando el resultado de entrenamiento de clasificación generado previamente en un archivo .ecd y las muestras de entrenamiento. Las salidas incluyen un dataset ráster que contiene los valores de clase mal clasificados y un dataset de muestras de entrenamiento con la puntuación de la exactitud para cada muestra de entrenamiento. | |
Realiza la clasificación por subpíxeles y calcula la abundancia fraccionaria de los diferentes tipos de cobertura de suelo de los píxeles individuales. | |
Corrige segmentos u objetos cortados por límites de teselas durante el proceso de segmentación realizado como función ráster. Esta herramienta resulta útil en ciertos procesos regionales, como la segmentación de imágenes, presentan incoherencias cerca de los límites de las teselas de imagen. Este paso de procesamiento está incluido en la herramienta Segmentación (desplazamiento medio); por lo tanto, solo se debe utilizar en imágenes segmentadas que no se hayan creado con esa herramienta. | |
Agrupa en segmentos los píxeles adyacentes que tienen características espectrales similares. | |
Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación de Clúster ISO. | |
Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación del Clasificador de máxima verosimilitud (MLC). | |
Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando el método de clasificación de árboles aleatorios. | |
Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación de Máquina de vectores de soporte (SVM). | |
Actualiza el campo Target en la tabla de atributos para comparar los puntos de referencia con la imagen clasificada. |
Statistics
Use the Statistics tools to perform statistical raster operations on a local, neighborhood, or zonal basis. The following table lists the tools that perform statistical analysis and provides a brief description of each.
Tool | Description |
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Calcula una estadística por celda de rásteres múltiples. Las estadísticas disponibles son mayoría, máximo, valor medio, mediana, mínimo, minoría, rango, desviación estándar, suma y variedad. | |
Extract the dimension value (for example the date, height, or depth) at which a specific statistic is reached in the stack of rasters in a multidimensional raster dataset. | |
Para cada ubicación de celda de entrada, calcula una estadística de los valores dentro de una vecindad especificada alrededor de ella. | |
Calcula estadísticas sobre valores de un ráster dentro de zonas de otro dataset. |
Temas relacionados
- Introduction to the ArcGIS Pro Image Analyst extension
- An overview of the Image Analyst toolbox
- An overview of the Segmentation and Classification toolset in Image Analyst
- An overview of the Change Detection toolset
- An overview of the Deep Learning toolset
- An overview of the Math toolset in Image Analyst
- An overview of the Conditional math toolset
- An overview of the Logical Math toolset in Image Analyst
- An overview of the Trigonometric Math toolset in Image Analyst
- An overview of the Statistical toolset in Image Analyst
- An overview of the Map Algebra toolset in Image Analyst
- An overview of the Overlay toolset in Image Analyst
- An overview of the Motion Imagery toolset
- An overview of the Multidimensional Analysis toolset