Calcular estadísticas por lotes (Administración de datos)

Resumen

Calcula estadísticas para varios datasets ráster.

Uso

  • Un factor de omisión controla la porción del ráster que se utiliza cuando se calculan las estadísticas. El valor de entrada indica el factor de omisión horizontal o vertical, donde un valor de 1 utilizará cada píxel y un valor de 2 usará cada píxel de por medio. El factor de omisión solo puede oscilar entre 1 y el número de columnas o filas del ráster.

  • El cálculo de estadísticas en la Cuadrícula de Esri y los formatos RADARSAT2 siempre utiliza un factor de omisión de 1.

  • Los factores de omisión para los datasets ráster almacenados en una geodatabase de archivos o en una geodatabase corporativa son muy diferentes. Primero, si los factores de omisión x e y son diferentes, el factor de omisión más pequeño será utilizado por los factores de omisión x e y. Segundo, el factor de omisión está relacionado con el nivel de pirámide más cercano al factor de omisión elegido. Si el factor de omisión no es igual al número de píxeles en una pirámide (por ejemplo, si el factor de omisión es 5 y el nivel de pirámide más cercano es 4 x 4 píxeles, que es el nivel 2), el software redondeará hacia abajo hasta el próximo nivel de pirámide (en este caso, 2) y usará ese valor como el factor de omisión.

  • No se utiliza un factor de omisión para todos los formatos ráster. Los formatos de ráster que calcularán estadísticas y aprovechan el factor de omisión incluyen TIFF, IMG, NITF, DTED, RAW, ADRG, CIB, CADRG, DIGEST, GIS, LAN, CIT, COT, ERMapper, ENVI DAT, BIL, BIP, BSQ y geodatabase.

  • La opción Ignorar valores permite excluir un valor específico del cálculo de las estadísticas. Tal vez desee ignorar un valor si es un valor NoData o si distorsiona los cálculos.

Sintaxis

arcpy.management.BatchCalculateStatistics(Input_Raster_Datasets, {Number_of_columns_to_skip}, {Number_of_rows_to_skip}, {Ignore_values}, {Skip_Existing})
ParámetroExplicaciónTipo de datos
Input_Raster_Datasets
[input_raster_dataset,...]

Los datasets ráster de entrada.

Raster Dataset
Number_of_columns_to_skip
(Opcional)

El número de píxeles horizontales entre las muestras.

Un factor de omisión controla la porción del ráster que se utiliza cuando se calculan las estadísticas. El valor de entrada indica el factor de omisión horizontal o vertical, donde un valor de 1 utilizará cada píxel y un valor de 2 usará cada píxel de por medio. El factor de omisión solo puede oscilar entre 1 y el número de columnas o filas del ráster.

El valor debe ser mayor que cero y menor o igual que el número de columnas del ráster. El valor predeterminado es 1 o el último valor de omisión utilizado.

Los factores de omisión para los datasets ráster almacenados en una geodatabase de archivos o en una geodatabase corporativa son diferentes. Primero, si los factores de omisión x e y son diferentes, el factor de omisión más pequeño será utilizado por los factores de omisión x e y. Segundo, el factor de omisión está relacionado con el nivel de pirámide más cercano al factor de omisión elegido. Si el valor del factor de omisión no es igual a la cantidad de píxeles en una capa de pirámide, la cantidad se redondea hacia abajo hasta el nivel de pirámide siguiente y se utilizan esas estadísticas.

Long
Number_of_rows_to_skip
(Opcional)

El número de píxeles verticales entre las muestras.

Un factor de omisión controla la porción del ráster que se utiliza cuando se calculan las estadísticas. El valor de entrada indica el factor de omisión horizontal o vertical, donde un valor de 1 utilizará cada píxel y un valor de 2 usará cada píxel de por medio. El factor de omisión solo puede oscilar entre 1 y el número de columnas o filas del ráster.

El valor debe ser mayor que cero y menor o igual que el número de filas del ráster. El valor predeterminado es 1 o el último valor de omisión y utilizado.

Los factores de omisión para los datasets ráster almacenados en una geodatabase de archivos o en una geodatabase corporativa son diferentes. Primero, si los factores de omisión x e y son diferentes, el factor de omisión más pequeño será utilizado por los factores de omisión x e y. Segundo, el factor de omisión está relacionado con el nivel de pirámide más cercano al factor de omisión elegido. Si el valor del factor de omisión no es igual a la cantidad de píxeles en una capa de pirámide, la cantidad se redondea hacia abajo hasta el nivel de pirámide siguiente y se utilizan esas estadísticas.

Long
Ignore_values
[ignore_value,...]
(Opcional)

Los valores de píxel que no se incluirán en el cálculo de las estadísticas.

La opción predeterminada es sin valor.

Double
Skip_Existing
(Opcional)

Especifique si desea calcular estadísticas solo donde faltan o si desea volver a generarlas incluso si existen.

  • OVERWRITESe calcularán estadísticas, aunque ya existan; por lo tanto, las estadísticas existentes se sobrescribirán. Esta es la opción predeterminada.
  • SKIP_EXISTINGSe calcularán las estadísticas solamente si aún no existen.
Boolean

Salida derivada

NombreExplicaciónTipo de datos
Batch_Calculate_Statistics_Succeeded

Devuelve si la herramienta se ejecutó correctamente o no.

Booleano

Muestra de código

Ejemplo 1 de BatchCalculateStatistics (ventana de Python)

Esta es una muestra de Python para BatchCalculateStatistics.

import arcpy
arcpy.BatchCalculateStatistics_management(
     "C:/data/img1.tif;C:/data/img2.jp2",
     "5", "5", "0;255", "SKEP_EXISTING")
Ejemplo 2 de BatchCalculateStatistics (script independiente)

Esta es una muestra de script de Python para BatchCalculateStatistics.

#Calculate Statistics for multiple raster datasets with 
#multiple ignore values. 
#Skip datasets that already have the statistics.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/Workspace"

    
inras = "image1.tif;image2.img;fgdb.gdb/image3"
skipcol = "5"
skiprow = "5"
ignoreval = "0;255;21"
skipexist = "SKIP_EXISTING"

arcpy.BatchCalculateStatistics_management(
     inras, skipcol, skiprow, ignoreval,skipexist)

Información de licenciamiento

  • Basic: Sí
  • Standard: Sí
  • Advanced: Sí

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