List of ArcGIS Image Analyst geoprocessing tools

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 tools that perform change detection between raster datasets.

Tools in the Change Detection toolset

Tool	Description
Analyze Changes Using CCDC	Evaluates changes in pixel values over time using the Continuous Change Detection and Classification (CCDC) method and generates a change analysis raster containing the model results.
Analyze Changes Using LandTrendr	Evaluates changes in pixel values over time using the Landsat-based detection of trends in disturbance and recovery (LandTrendr) method and generates a change analysis raster containing the model results.
Compute Change Raster	Calculates the absolute, relative, or categorical difference between two raster datasets.
Detect Change Using Change Analysis Raster	Generates a raster containing pixel change information using the output change analysis raster from the Analyze Changes Using CCDC tool or the Analyze Changes Using LandTrendr tool.

Classification and Pattern Recognition

The Classification and Pattern Recognition tools find, identify, and quantify patterns in imagery data. You can perform classic statistical and advanced machine learning image classification and regression analysis 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 Classification and Pattern Recognition tools and provides a brief description of each.

Tools of the Classification and Pattern Recognition toolset

Tool	Description
Classify Raster	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.
Compute Confusion Matrix	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.
Compute Segment Attributes	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.
Create Accuracy Assessment Points	Crea puntos de muestra de forma aleatoria para la evaluación de exactitud posterior a la clasificación.
Generate Training Samples From Seed Points	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.
Inspect Training Samples	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.
Linear Spectral Unmixing	Realiza la clasificación por subpíxeles y calcula la abundancia fraccionaria de los diferentes tipos de cobertura de suelo de los píxeles individuales.
Predict Using Regression Model	Predice valores de datos con la salida de la herramienta Entrenar modelo de regresión de árboles aleatorios.
Remove Raster Segment Tiling Artifacts	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); solo se debe utilizar en imágenes segmentadas que no se hayan creado con esa herramienta.
Segment Mean Shift	Agrupa en segmentos los píxeles adyacentes que tienen características espectrales similares.
Train Iso Cluster Classifier	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación de Clúster ISO.
Train Maximum Likelihood Classifier	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación del Clasificador de máxima verosimilitud (MLC).
Train Random Trees Classifier	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando el método de clasificación de árboles aleatorios.
Train Random Trees Regression Model	Modela la relación entre las variables explicativas y un dataset objetivo mediante un análisis de árboles aleatorios.
Train Support Vector Machine Classifier	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación de Máquina de vectores de soporte (SVM).
Update Accuracy Assessment Points	Actualiza el campo Target en la tabla de atributos para comparar los puntos de referencia con la imagen clasificada.

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.

Tools in the Deep Learning toolset

Tool	Description
Classify Objects Using Deep Learning	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.
Classify Pixels Using Deep Learning	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.
Compute Accuracy For Object Detection	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.
Detect Objects Using Deep Learning	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.
Export Training Data For Deep Learning	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.
Non Maximum Suppression	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.
Train Deep Learning Model	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.

Tools in the Extraction toolset

Tool	Description
Sample	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.

Tools in the general Math toolset

Tool	Description
Abs	Calcula el valor absoluto de las celdas de un ráster.
Divide	Divide los valores de dos rásteres celda por celda.
Exp	Calcula el exponencial en base e de las celdas de un ráster.
Exp10	Calcula el exponencial en base 10 de las celdas de un ráster.
Exp2	Calcula el exponencial en base 2 de las celdas de un ráster.
Float	Convierte el valor de cada celda de un ráster en una representación con punto flotante.
Int	Convierte cada valor de celda de un ráster a un entero mediante truncamiento.
Ln	Calcula el logaritmo natural (base e) de las celdas en un ráster.
Log10	Calcula el logaritmo base 10 de las celdas en un ráster.
Log2	Calcula el logaritmo base 2 de las celdas en un ráster.
Minus	Resta el valor del segundo ráster de entrada al valor del primer ráster de entrada celda por celda.
Mod	Determina el resto (módulo) del primer ráster cuando se divide por el segundo ráster celda por celda.
Negate	Cambia el signo (multiplica por -1) de los valores de celda del ráster de entrada celda por celda.
Plus	Agrega (suma) los valores de dos rásteres celda por celda.
Power	Eleva los valores de celda de un ráster a la potencia de los valores encontrados en otro ráster.
Round Down	Devuelve el valor entero inmediatamente más bajo, representado como un punto flotante, con cada celda de un ráster.
Round Up	Devuelve el valor entero inmediatamente más alto, representado como un punto flotante, con cada celda de un ráster.
Square	Calcula el cuadrado de los valores de celda de un ráster.
Square Root	Calcula la raíz cuadrada de los valores de celda de un ráster.
Times	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.

Tools in the Conditional Math toolset

Tool	Description
Con	Realiza una evaluación condicional if/else en cada una de las celdas de entrada de un ráster de entrada.
Pick	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.
Set Null	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.

Bitwise Math tools

Tool	Description
Bitwise And	Ejecuta la operación Bitwise And (Y bit a bit) sobre el valor binario de dos rásteres de entrada.
Bitwise Left Shift	Ejecuta una operación del método Bitwise Left Shift sobre los valores binarios de dos rásteres de entrada.
Bitwise Not	Lleva a cabo una operación Bitwise Not (complemento) sobre el valor binario de un ráster de entrada.
Bitwise Or	Lleva a cabo una operación Bitwise Or sobre los valores binarios de dos rásteres de entrada.
Bitwise Right Shift	Ejecuta una operación Bitwise Right Shift sobre los valores binarios de dos rásteres de entrada.
Bitwise XOr	Lleva a cabo una operación Bitwise eXclusive Or sobre los valores binarios de dos rásteres de entrada.

Boolean Math tools

Tool	Description
Boolean And	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.
Boolean Not	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.
Boolean Or	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.
Boolean XOr	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.

Combinatorial Math tools

Tool	Description
Combinatorial And	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.
Combinatorial Or	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.
Combinatorial XOr	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.

Relational Math tools

Tool	Description
Equal To	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.
Greater Than	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.
Greater Than Equal	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.
Less Than	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.
Less Than Equal	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.
Not Equal	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.

Logical Math tools

Tool	Description
Diff	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.
InList	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.
Is Null	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.
Over	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.
Test	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.

Tools in the Trigonometric Math toolset

Tool	Description
ACos	Calcula el coseno inverso de celdas en un ráster.
ACosH	Calcula el coseno inverso hiperbólico de celdas en un ráster.
ASin	Calcula el seno inverso de celdas en un ráster.
ASinH	Calcula el seno inverso hiperbólico de celdas en un ráster.
ATan	Calcula la tangente inversa de celdas en un ráster.
ATan2	Calcula la tangente inversa hiperbólica de celdas en un ráster.
ATanH	Calcula la tangente inversa hiperbólica de celdas en un ráster.
Cos	Calcula el coseno de celdas en un ráster.
CosH	Calcula el coseno hiperbólico de celdas en un ráster.
Sin	Calcula el seno de las celdas de un ráster.
SinH	Calcula el seno hiperbólico de las celdas de un ráster.
Tan	Calcula la tangente de celdas en un ráster.
TanH	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.

Tools in the Motion Imagery toolset

Tool	Description
Extract Frames To Images	Extracts video frame images and associated metadata from a FMV-compliant video stream and saves the data to a directory.
Video Metadata To Feature Class	Extracts the platform, frame center, frame outline, and attributes metadata from a FMV-compliant video and saves the feature data to a directory.
Video Multiplexer	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.

Tools in the Multidimensional Analysis toolset

Tool	Description
Aggregate Multidimensional Raster	Genera un dataset ráster multidimensional al combinar variables de ráster multidimensional existentes a lo largo de una dimensión.
Find Argument Statistics	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.
Generate Multidimensional Anomaly	Calcula la anomalía de cada porción en un ráster multidimensional existente para generar un nuevo ráster multidimensional.
Generate Trend Raster	Estima la tendencia de cada píxel a lo largo de una dimensión para una o varias variables de un ráster multidimensional.
Predict Using Trend Raster	Calcula un ráster multidimensional previsto utilizando el ráster de tendencia de salida de la herramienta Generar ráster de tendencia.
Summarize Categorical Raster	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.

Tools in the Overlay toolset

Tool	Description
Weighted Sum	Superpone varios rásteres al multiplicar cada uno por su peso y sumar los resultados.

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.

Tools in the Statistics toolset

Tool	Description
Cell Statistics	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.
Find Argument Statistics	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.
Focal Statistics	Para cada ubicación de celda de entrada, calcula una estadística de los valores dentro de una vecindad especificada alrededor de ella.
Zonal Statistics	Calcula estadísticas sobre valores de un ráster dentro de zonas de otro dataset.