Caracterización zonal (Spatial Analyst)

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

Resumen

Resume los valores de varios rásteres dentro de las zonas de otro dataset y reporta los resultados como una tabla.

Obtenga más información sobre cómo funcionan las herramientas de estadísticas zonales

Uso

  • A continuación, se presentan ejemplos de aplicación de esta herramienta:

    • Calcule la precipitación media, la temperatura máxima y la suma de población en diferentes zonas del ecosistema para estimar las prácticas agrícolas sostenibles.
    • Calcule la elevación media, la pendiente media y la suma de valores NDVI de cada parcela para localizar áreas adecuadas para plantar árboles que den sombra.

  • Una zona se define como todas las áreas de la entrada que tienen el mismo valor. No es necesario que las áreas sean contiguas. Puede usar tanto rásteres como entidades para la entrada de zona.

  • Si el valor del parámetro Ráster de entrada o zonas de entidades (in_zone_raster_or_features en Python) es un ráster, debe ser un ráster de entero.

  • Si el valor del parámetro Ráster de entrada o zonas de entidades es una entidad, se convertirá en un ráster internamente mediante el uso del tamaño de celda, la alineación de celdas y la referencia espacial del valor del parámetro Rásteres de valor de entrada (in_value_rasters_statistics en Python) con el tamaño de celda más pequeño, a menos que se especifique lo contrario en el entorno de análisis. Esto desencadenará un remuestreo interno antes de realizar la operación zonal.

  • En el caso de que el valor del parámetro Ráster de entrada o zonas de entidades sea una entidad, si hay entidades de zona que no se superpongan con ningún centro de celdas de un ráster de valor, dichas zonas no se convertirán al ráster de zona interno. Como resultado, las zonas no se representan en la salida. Puede administrar esta configuración determinando un valor adecuado para el entorno de tamaño de celda, que conservará el nivel de detalle deseado de las zonas de entidad y lo especificará en el entorno de análisis.

  • Si el valor de Ráster de entrada o zonas de entidades es una entidad de punto, puede haber más de un punto contenido dentro de una celda concreta de los rásteres de valor de entrada. Para dichas celdas, el valor de zona se determina mediante el punto con el campo ObjectID más bajo (por ejemplo, OID o FID).

  • Si el valor de Ráster de entrada o zonas de entidades tiene entidades que se superponen, el análisis zonal se realizará para cada entidad individual.

  • Cuando el tamaño de celda de los valores de los parámetros Ráster de entrada o zonas de entidades y Rásteres de valor de entrada es diferente, se utilizará el tamaño de celda, la alineación de celdas y la referencia espacial del valor del parámetro Rásteres de valor de entrada con el tamaño de celda más pequeño, a menos que se especifique lo contrario en el entorno de análisis. Esto desencadenará un remuestreo interno antes de realizar la operación zonal.

    Cuando las entradas de zona y de valor son rásteres del mismo tamaño de celda y las celdas están alineadas, se utilizarán directamente en la herramienta y no se remuestrearán internamente durante el procesamiento de la herramienta.

  • Cuando se especifica el valor de Ráster de entrada o zonas de entidades, el parámetro Campo de zona predeterminado (zone_field en Python) será el primer campo de entero disponible (por ejemplo, OID o FID) para las entidades, y el campo VALUE para el ráster. El campo de zona puede pertenecer a un tipo de campo de entero o cadena de caracteres.

  • El tipo de estadística compatible depende del tipo de dato del valor del parámetro Rásteres de valor de entrada y del tipo de cálculo de estadísticas especificado por el valor del parámetro Calcular estadísticas circulares.

    Si el tipo de dato es entero, el cálculo de estadísticas aritméticas admite las opciones Valor medio, Mayoría, Recuento de mayoría, Porcentaje de mayoría, Máximo, Mediana, Mínimo, Minoría, Recuento de minoría, Porcentaje de minoría, Percentil, Rango, Desviación estándar, Suma y Variedad. El cálculo de estadísticas circulares admite las opciones Media, Mayoría, Minoría, Desviación estándar y Variedad.

    Si el tipo de datos es flotante, el cálculo de estadísticas aritméticas admite las opciones Valor medio, Máximo, Mediana, Mínimo, Percentil, Rango, Desviación estándar y Suma. El cálculo de estadísticas circulares admite las opciones Valor medio y Desviación estándar.

  • Cuando hay un empate en los cálculos de mayoría y minoría, la salida será el más bajo de los valores coincidentes.

  • Para calcular más de un tipo de estadística por ráster de valor, debe especificarse el mismo ráster de valor varias veces. Si se duplica la misma combinación de ráster de valor y tipo de estadística, la herramienta generará un error.

  • Para calcular estadísticas circulares, active el parámetro Calcular estadísticas circulares (circular_calculation = "CIRCULAR" en Python) y especifique un valor para el parámetro Valor de envoltura circular (circular_wrap_value en Python).

    Si se activa el parámetro Calcular estadísticas circulares, se calcularán las estadísticas circulares de todos los rásteres de valor con el valor de envoltura circular especificado aplicado.

  • Entre los tipos de dataset ráster multidimensional admitidos se incluyen la capa ráster multidimensional, mosaico, servicio de imágenes y CRF de Esri.

  • El valor del parámetro Tabla de estadísticas de salida (out_statistics_table en Python) tendrá las características siguientes:

    • La cantidad de filas en la tabla de salida es la cantidad de zonas de la extensión de análisis.
    • Se creará una serie de campos en la tabla de salida para representar las zonas, con los valores de recuento y estadísticas correspondientes a cada valor de Rásteres de valor de entrada.
    • Los nombres de los campos proceden del tipo de estadística y el nombre del ráster de valor de forma predeterminada, a menos que se especifique en el parámetro Nombre de campo. En el caso de las estadísticas circulares, el nombre del campo incluirá C_ antes de la estadística especificada. Por ejemplo, el nombre de campo será ValueRasterName_MEAN para la estadística de media aritmética y ValueRasterName_C_MEAN para la estadística de media circular.
    • La longitud máxima de los nombres de campo en la tabla de salida dependerá del espacio de trabajo.
    • El tipo de datos correspondiente a cada valor de los elementos de la tabla de salida dependerá del cálculo zonal que se esté realizando. Consulte Cómo funcionan las herramientas de estadísticas zonales para conocer el comportamiento específico de una estadística.

  • En el valor del parámetro Clase de entidad Estadística de salida (out_statistics_features en Python), la clase de entidad de salida se convertirá en entidades sin generalizar respetando el entorno de análisis si la entrada de zona es un ráster.

  • Esta herramienta utilizará la siguiente configuración de entorno:

    • El ráster de valor con el tamaño de celda más pequeño se empleará como tamaño de celda de análisis, sistema de coordenadas de salida y ráster de alineación de forma predeterminada.
    • La extensión predeterminada será la intersección de la zona con la unión de todos los rásteres de valor.
    • De forma predeterminada, esta herramienta utilizará procesadores multinúcleo si están disponibles. El número máximo de núcleos que se pueden utilizar es cuatro.

      Para emplear menos núcleos, utilice la configuración de entorno Factor de procesamiento en paralelo.

    Consulte Entornos de análisis y Spatial Analyst para obtener detalles adicionales sobre los entornos de geoprocesamiento que se aplican a esta herramienta.

Parámetros

EtiquetaExplicaciónTipo de datos
Ráster de entrada o zonas de entidades

Dataset que define las zonas.

Las zonas pueden definirse mediante un ráster entero o una capa de entidades.

Raster Layer; Feature Layer
Rásteres de valor de entrada

Colección de rásteres cuyos valores se resumirán mediante una estadística. Este parámetro tiene las siguientes propiedades:

  • Ráster: ráster de valor de entrada.
  • Tipo de estadística: estadística que se calculará para el ráster.
  • Nombre de campo: nombre de campo del ráster en la tabla de salida.

Se calculará la estadística de todas las celdas del ráster de valor de salida que pertenezcan a la misma zona que la celda de salida. Los siguientes son los tipos de estadísticas disponibles:

  • Media: valor medio de las celdas.
  • Mayoría: valor de celda que se produce con mayor frecuencia.
  • Recuento de mayoría: frecuencia de todas las celdas que contienen el valor de mayoría.
  • Porcentaje de mayoría: porcentaje de celdas que contienen el valor de mayoría.
  • Máximo: valor de celda más alto.
  • Mediana: mediana o valor medio de celda.
  • Mínimo: valor de celda más bajo.
  • Minoría: valor de celda que se produce con menos frecuencia.
  • Recuento de minoría: frecuencia de todas las celdas que contienen el valor de minoría.
  • Porcentaje de minoría: porcentaje de celdas que contienen el valor de minoría.
  • Percentil: percentil de los valores de celda. El 90.º percentil se calcula de forma predeterminada. Puede especificar otros valores (del 0 al 100) con el parámetro Valores de percentil.
  • Rango: diferencia entre el valor de celda más alto y más bajo
  • Estándar: desviación estándar de los valores de celda.
  • Suma: valor total de las celdas.
  • Variedad: número de valores de celda únicos.

Los nombres de campo de la tabla de estadísticas de salida procederán del nombre del ráster de valor y el tipo de estadística de forma predeterminada.

Value Table
Tabla de estadísticas de salida

La tabla de salida que contendrá el resumen de los valores de cada zona correspondientes a todos los valores de ráster.

El formato de la tabla está determinado por la ubicación y la ruta de salida. De forma predeterminada, la salida será una tabla de geodatabase en un espacio de trabajo de geodatabase y una tabla dBASE en un espacio de trabajo de archivo.

Table
Clase de entidad de estadísticas de salida
(Opcional)

Clase de entidad de salida que se creará uniendo la tabla de salida a los datos de la zona de entrada.

Feature Class
Campo de zona
(Opcional)

El campo que contiene los valores que definen cada zona.

Puede ser un campo de enteros o de cadenas de caracteres del dataset zonal.

Field
Ignorar los NoData en los cálculos
(Opcional)

Especifica si los valores NoData de la entrada de valores se ignorarán en los resultados de la zona a la que pertenecen.

  • Activado: dentro de cualquier zona en concreto, solo se utilizarán para determinar el valor de salida de dicha zona las celdas que tienen un valor en el ráster de valores de entrada. Las celdas NoData del ráster de valores se ignorará en el cálculo estadístico. Esta es la opción predeterminada.
  • Desactivado: si existen celdas NoData en el ráster de valores dentro de cualquier zona, no se ignorarán y su existencia indica que no hay suficiente información para realizar cálculos estadísticos para todas las celdas de esa zona. Por consiguiente, toda la zona recibirá el valor NoData en el ráster de salida.
Boolean
Valores de percentil
(Opcional)

El percentil que se calculará. El valor predeterminado es 90 e indica el percentil 90º.

Los valores pueden variar de 0 a 100. El percentil 0º equivale en esencia a la estadística mínima, mientras que el percentil 100º equivale a la estadística máxima. El valor de 50 generará en esencia el mismo resultado que la estadística mediana.

Este parámetro solo está disponible si el parámetro Tipo de estadísticas está establecido en Percentil o Todo.

Double
Tipo de interpolación percentil
(Opcional)

Especifica el método de interpolación que se va a utilizar si el valor de percentil se encuentra entre dos valores de celda del ráster de valores de entrada.

  • Detección automáticaSi el ráster de valor de entrada es de tipo de píxel entero, se utilizará el método Más cercano. Si el ráster de valor de entrada es de tipo de píxel de punto flotante, se utiliza el método Lineal. Esta es la opción predeterminada.
  • Más cercanoSe utilizará el valor disponible más cercano para el percentil deseado.
  • LinealSe utilizará la media ponderada de los dos valores circundantes del percentil deseado.
String
Calcular estadísticas circulares
(Opcional)

Especifica cómo se procesa el ráster de entrada en el caso de los datos circulares.

  • Desactivado: se calculan estadísticas lineales ordinarias. Esta es la opción predeterminada.
  • Activado: se calculan estadísticas para ángulos u otras magnitudes cíclicas, como rumbo de brújula en grados, horas del día y fracciones de números reales.
Boolean
Valor de ajuste circular
(Opcional)

El valor que se utilizará para redondear un valor lineal al rango de una estadística circular dada. Su valor debe ser un entero positivo o un valor de punto flotante. El valor predeterminado es 360 grados.

Este parámetro solo se admite si el parámetro Calcular estadísticas circulares está activado.

Double
Procesar como multidimensional
(Opcional)

Especifica cómo se calculan los rásteres de entrada si son multidimensionales.

  • Desactivado: se calculan estadísticas de la parte actual del dataset multidimensional de entrada. Esta es la opción predeterminada.
  • Activado: se calculan estadísticas de todas las dimensiones del dataset multidimensional de entrada.
Boolean
Incorporar los atributos de zona a las entidades de salida
(Opcional)

Especifica si alguno de los atributos de zona adicionales de las zonas de entrada se incorporarán a la clase de entidad de salida.

  • Desactivado: solo el campo de Id. de zona de las zonas de entrada se incorporará a la clase de entidad de salida. Esta es la opción predeterminada.
  • Activado: los atributos de zona adicionales de las zonas de entrada se incorporarán a la clase de entidad de salida.
Boolean

ZonalCharacterization(in_zone_raster_or_features, in_value_rasters_statistics, out_statistics_table, {out_statistics_features}, {zone_field}, {ignore_nodata}, {percentile_values}, {percentile_interpolation_type}, {circular_calculation}, {circular_wrap_value}, {process_as_multidimensional}, {add_zone_attributes})
NombreExplicaciónTipo de datos
in_zone_raster_or_features

Dataset que define las zonas.

Las zonas pueden definirse mediante un ráster entero o una capa de entidades.

Raster Layer; Feature Layer
in_value_rasters_statistics
[in_value_rasters_statistics,...]

Colección de rásteres cuyos valores se resumirán mediante una estadística. Este parámetro tiene las siguientes propiedades:

  • Ráster: ráster de valor de entrada.
  • Tipo de estadística: estadística que se calculará para el ráster.
  • Nombre de campo: nombre de campo del ráster en la tabla de salida.

Se calculará la estadística de todas las celdas del ráster de valor de salida que pertenezcan a la misma zona que la celda de salida. Los siguientes son los tipos de estadísticas disponibles:

  • MEAN: valor medio de las celdas.
  • MAJORITY: valor de celda que se produce con mayor frecuencia.
  • MAJORITY_COUNT: frecuencia de todas las celdas que contienen el valor de mayoría.
  • MAJORITY_PERCENT: porcentaje de celdas que contienen el valor de mayoría.
  • MAXIMUM: valor de celda más alto.
  • MEDIAN: mediana o valor de celda intermedio.
  • MINIMUM: valor de celda más bajo.
  • MINORITY: valor de celda que se produce con menos frecuencia.
  • MINORITY_COUNT: frecuencia de todas las celdas que contienen el valor de minoría.
  • MINORITY_PERCENT: porcentaje de celdas que contienen el valor de minoría.
  • PERCENTILE: percentil de los valores de celda. El 90.º percentil se calcula de forma predeterminada. Puede especificar otros valores (del 0 al 100) con el parámetro percentile_values.
  • RANGE: diferencia entre el valor de celda más alto y más bajo
  • STD: desviación estándar de los valores de celda.
  • SUM: valor total de las celdas.
  • VARIETY: número de valores de celda únicos.

Los nombres de campo de la tabla de estadísticas de salida procederán del nombre del ráster de valor y el tipo de estadística de forma predeterminada.

Value Table
out_statistics_table

La tabla de salida que contendrá el resumen de los valores de cada zona correspondientes a todos los valores de ráster.

El formato de la tabla está determinado por la ubicación y la ruta de salida. De forma predeterminada, la salida será una tabla de geodatabase en un espacio de trabajo de geodatabase y una tabla dBASE en un espacio de trabajo de archivo.

Table
out_statistics_features
(Opcional)

Clase de entidad de salida que se creará uniendo la tabla de salida a los datos de la zona de entrada.

Feature Class
zone_field
(Opcional)

El campo que contiene los valores que definen cada zona.

Puede ser un campo de enteros o de cadenas de caracteres del dataset zonal.

Field
ignore_nodata
(Opcional)

Especifica si los valores NoData de la entrada de valores se ignorarán en los resultados de la zona a la que pertenecen.

  • DATADentro de cualquier zona en concreto, para determinar el valor de salida de dicha zona solo se utilizarán las celdas que tienen un valor en el ráster de valores de entrada. Las celdas NoData del ráster de valores se ignorará en el cálculo estadístico. Esta es la opción predeterminada.
  • NODATASi existen celdas NoData en el ráster de valores dentro de cualquier zona, no se ignorarán y su existencia indica que no hay suficiente información para realizar cálculos estadísticos para todas las celdas de esa zona. Por consiguiente, toda la zona recibirá el valor NoData en el ráster de salida.
Boolean
percentile_values
[percentile_values,...]
(Opcional)

El percentil que se calculará. El valor predeterminado es 90 e indica el percentil 90º.

Los valores pueden variar de 0 a 100. El percentil 0º equivale en esencia a la estadística mínima, mientras que el percentil 100º equivale a la estadística máxima. El valor de 50 generará en esencia el mismo resultado que la estadística mediana.

Este parámetro solo se admite si el parámetro statistics_type está establecido en PERCENTILE o ALL.

Double
percentile_interpolation_type
(Opcional)

Especifica el método de interpolación que se va a utilizar si el valor de percentil se encuentra entre dos valores de celda del ráster de valores de entrada.

  • AUTO_DETECTSi el ráster de valor de entrada es de tipo de píxel entero, se utilizará el método NEAREST. Si el ráster de valor de entrada es de tipo de píxel de punto flotante, se utiliza el método LINEAR. Esta es la opción predeterminada.
  • NEARESTSe utilizará el valor disponible más cercano para el percentil deseado.
  • LINEARSe utilizará la media ponderada de los dos valores circundantes del percentil deseado.
String
circular_calculation
(Opcional)

Especifica cómo se procesa el ráster de entrada en el caso de los datos circulares.

  • ARITHMETICSe calculan estadísticas lineales ordinarias. Esta es la opción predeterminada.
  • CIRCULARSe calculan estadísticas para ángulos u otras magnitudes cíclicas, como rumbo de brújula en grados, horas del día y fracciones de números reales.
Boolean
circular_wrap_value
(Opcional)

El valor que se utilizará para redondear un valor lineal al rango de una estadística circular dada. Su valor debe ser un entero positivo o un valor de punto flotante. El valor predeterminado es 360 grados.

Este parámetro solo está disponible si el parámetro circular_calculation tiene el valor CIRCULAR.

Double
process_as_multidimensional
(Opcional)

Especifica cómo se calculan los rásteres de entrada si son multidimensionales.

  • CURRENT_SLICESe calcularán estadísticas de la parte actual del dataset multidimensional de entrada. Esta es la opción predeterminada.
  • ALL_SLICESSe calcularán estadísticas de todas las dimensiones del dataset multidimensional de entrada.
Boolean
add_zone_attributes
(Opcional)

Especifica si alguno de los atributos de zona adicionales de las zonas de entrada se incorporarán a la clase de entidad de salida.

  • ZONE_FIELD_ONLYSolo el campo de Id. de zona de las zonas de entrada se incorporará a la clase de entidad de salida. Esta es la opción predeterminada.
  • ALLLos atributos de zona adicionales de las zonas de entrada se incorporarán a la clase de entidad de salida.
Boolean

Muestra de código

Ejemplo 1 de ZonalCharacterization (ventana de Python)

En este ejemplo, se resumen los valores de varios rásteres dentro de las zonas definidas por un shapefile de polígono y se registran los resultados en una tabla y una clase de entidad.

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

outTable = ZonalCharacterization("zones.shp",
                "ValueRas1.tif MEAN ValueRas1_MEAN;ValueRas2.tif MAXIMUM ValueRas2_MAX;ValueRas3.tif STD ValueRas3_STD",
                "zonalcharacterout.dbf","featurestatout.shp","Id","DATA","",
                "AUTO_DETECT","ARITHMETIC","","CURRENT_SLICE","ZONE_FIELD_ONLY")
Ejemplo 2 de ZonalCharacterization (secuencia de comandos independiente)

En este ejemplo, se resumen los valores de varios rásteres dentro de las zonas definidas por un ráster de zona y se registran los resultados en una tabla y una clase de entidad.

# Name: ZonalCharacterization_Ex_standalone.py
# Description: Summarizes the values of multiple rasters within the zones
#              of another dataset and reports the results as a table.
# Requirements: Spatial Analyst Extension

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

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

# Set the analysis environments
arcpy.env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

# Set the local variables
inZoneData = "zones.tif"
zoneField = "Value"
inValueRas1 = "ValueRas1.tif"
inValueRas2 = "ValueRas2.tif"
inValueRas3 = "ValueRas3.tif"
outTable = "zonalcharactereizationout.dbf"
outFeatureClass = "featurestatout.shp"

# Execute ZonalCharacterization
outzonalchar = ZonalCharacterization(inZoneData, [[inValueRas1, "MEAN", 
            "ValueRas1_MEAN"], [inValueRas2, "STD", "ValueRas2_STD"], 
            [inValueRas3, "SUM", "ValueRas3_SUM"]], outTable, outFeatureClass, 
            zoneField, "NODATA", "", "", "ARITHMETIC", "", "CURRENT_SLICE", "ALL")

Información de licenciamiento

  • Basic: Requiere Spatial Analyst
  • Standard: Requiere Spatial Analyst
  • Advanced: Requiere Spatial Analyst

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