Sous-ensemble du raster multidimensionnel (Multidimension)

Résumé

Crée un sous-ensemble de données raster multidimensionnelles en découpant des tranches de données le long de variables et de dimensions définies.

Utilisation

  • Cet outil crée une couche raster multidimensionnelle à partir d’un raster multidimensionnel ou d’un jeu de données mosaïque en procédant à l’extraction d’un sous-ensemble de variables. Vous pouvez ainsi disposer d’un jeu de données mosaïque contenant 30 années de données de précipitations mensuelles et souhaiter extraire uniquement les données de chaque mois de janvier afin d’observer l’évolution des précipitations pour ce mois.

  • Parmi les jeux de données raster multidimensionnelles pris en charge se trouvent le format CRF, les jeux de données mosaïque multidimensionnelles, ou les couches raster multidimensionnelles générées par les fichiers netCDF, GRIB, ou HDF.

  • Cet outil crée un jeu de données raster multidimensionnelles au format CRF (Cloud Raster Format). Actuellement, aucun autre format en sortie n’est pris en charge.

  • Utilisez le paramètre Dimension Definition (Définition de la dimension) pour découper des tranches de dimensions à l’aide d’un intervalle, d’une valeur ou d’une plage de valeurs. Par exemple, si vous avez 10 ans de données relatives à la salinité des océans, recueillies mensuellement et tous les 2 mètres de profondeur jusqu’à 500 mètres, vous pouvez utiliser les différentes options de définition de la dimension pour les scénarios suivants :

    • Extraire les données de salinité pour le mois de janvier sur la période de 10 ans. Sélectionnez By Values (Par valeurs), définissez Dimension sur StdTime et Values (Valeurs) sur January (Janvier).
    • Découper des tranches de données de salinité sur une plage de profondeur allant de 0 à 150 mètres. Sélectionnez By Ranges (Par plages), définissez Dimension sur StdZ, Minimum Value (Valeur minimale) sur -150 et Maximum Value (Valeur maximale) sur 0.
    • Extraire les données de salinité pour les 10 premiers jours du mois de janvier sur la période de 10 ans. Sélectionnez By Iteration (Par itération), définissez Dimension sur StdTime, définissez Start of first iteration (Début de la première itération) et End of first iteration (Fin de la première itération) sur le début et la fin correspondants de la période d’itération, définissez Step (Étape) sur 1, puis définissez Unit (Unité) sur Years (Années).

  • Par défaut, le raster multidimensionnel en sortie sera compressé selon le type de compression LZ77. Nous vous recommandons néanmoins de remplacer le type de compression par le type de compression LERC et d’ajuster la valeur d’erreur maximale en fonction de vos données. Par exemple, si vous voulez que la précision des résultats de l’analyse soit de trois décimales, utilisez la valeur d’erreur maximale 0,001. Il est préférable d’éviter les exigences de précision inutiles, car elles ne feront qu’augmenter le temps de traitement et l’espace nécessaire au stockage.

    Pour changer le type de compression, modifiez le paramètre d’environnement.

Syntaxe

arcpy.md.SubsetMultidimensionalRaster(in_multidimensional_raster, out_multidimensional_raster, {variables}, {dimension_def}, {dimension_ranges}, {dimension_values}, {dimension}, {start_of_first_iteration}, {end_of_first_iteration}, {iteration_step}, {iteration_unit})
ParamètreExplicationType de données
in_multidimensional_raster

Jeu de données raster multidimensionnelles en entrée.

Les entrées prises en charge incluent les fichiers netCDF, GRIB, HDF ou CRF, un jeu de données raster multidimensionnelles ou une couche raster multidimensionnelle.

Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
out_multidimensional_raster

Jeu de données raster multidimensionnelles en sortie.

Raster Dataset
variables
[variables,...]
(Facultatif)

Variables incluses dans le raster multidimensionnel en sortie. Si aucune variable n’est spécifiée, toutes les variables sont utilisées.

String
dimension_def
(Facultatif)

Précise la méthode utilisée pour découper la dimension en tranches.

  • ALLLa plage complète de chaque dimension est utilisée. Il s’agit de l’option par défaut.
  • BY_RANGESLa dimension est découpée en tranches selon une plage ou une liste de plages.
  • BY_ITERATIONLa dimension est découpée en tranches selon une taille d’intervalle précisée.
  • BY_VALUELa dimension est découpée en tranches selon une liste de valeurs de dimension.
String
dimension_ranges
[dimension_ranges,...]
(Facultatif)

Plage ou liste de plages de la dimension indiquée.

Permet de découper les données en tranches en fonction du nom de la dimension et des valeurs minimale et maximale de la plage. Ce paramètre est obligatoire si le paramètre dimension_def est défini sur BY_RANGES.

Value Table
dimension_values
[dimension_values,...]
(Facultatif)

Liste de valeurs pour la dimension indiquée. Ce paramètre est obligatoire si le paramètre dimension_def est défini sur BY_VALUE.

Value Table
dimension
(Facultatif)

Dimension sur laquelle les variables sont découpées en tranches. Ce paramètre est obligatoire si le paramètre dimension_def est défini sur BY_ITERATION.

String
start_of_first_iteration
(Facultatif)

Début du premier intervalle. Cet intervalle est employé pour l’itération au sein du jeu de données. Ce paramètre est requis lorsque le paramètre dimension_def est défini sur BY_ITERATION.

String
end_of_first_iteration
(Facultatif)

Fin du premier intervalle. Cet intervalle est employé pour l’itération au sein du jeu de données. Ce paramètre est requis lorsque le paramètre dimension_def est défini sur BY_ITERATION.

String
iteration_step
(Facultatif)

Fréquence à laquelle les données sont découpées en tranches. Ce paramètre est requis lorsque le paramètre dimension_def est défini sur BY_ITERATION.

Double
iteration_unit
(Facultatif)

Spécifie l’unité de l’itération. Ce paramètre est requis si le paramètre dimension_def est défini sur BY_ITERATION et que le paramètre dimension a pour valeur StdTime.

  • HOURSUnité de temps en heures.
  • DAYSUnité de temps en jours.
  • WEEKSUnité de temps en semaines.
  • MONTHSUnité de temps en mois.
  • YEARSUnité de temps en années.
String

Exemple de code

Exemple 1 d’utilisation de l’outil SubsetMultidimensionalRaster (fenêtre Python)

Procédez à l’extraction d’un sous-ensemble de variables à partir d’un raster multidimensionnel à l’aide de la méthode BY_RANGES.

# Import system modules
import arcpy

# Execute
arcpy.md.SubsetMultidimensionalRaster(
	"C:\data\Ocean_Data.crf", "C:\data\Ocean_Data_Subset.crf", 
	"salinity", "BY_RANGES", "StdZ -500 -100")
Exemple 2 d’utilisation de l’outil SubsetMultidimensionalRaster (script autonome)

Procédez à l’extraction de la variable relative à la température de l’eau à partir d’un raster multidimensionnel à l’aide de la méthode BY_VALUE.

# Import system modules
import arcpy

# Define input parameters
in_multidimensional_raster = r"C:\data\MD_Ocean_data.crf"
out_multidimensional_raster = r"C:\data\Temp_slice.crf"
variables = "water_temp"
dimension_def = "BY_VALUE"
dimension_values = "StdZ -50;StdZ -100"

#Execute

arcpy.md.SubsetMultidimensionalRaster(
	in_multidimensional_raster, out_multidimensional_raster, 
	variables, dimension_def, dimension_values)
Exemple 3 d’utilisation de l’outil SubsetMultidimensionalRaster (script autonome)

Procédez à l’extraction de la variable relative à la salinité à partir d’un raster multidimensionnel à l’aide de la méthode BY_ITERATION.

# Import system modules
import arcpy
 
# Set local variables
in_multidimensional_raster = r"C:\data\MD_Ocean_data.crf"
out_multidimensional_raster =  r"C:\data\salinity_slice.crf"
variables = "salinity"
dimension_def = "BY_ITERATION"
dimension = "StdTime"
start_of_first_iteration = "2009-01-01"
end_of_first_iteration = "2009-01-10"
iteration_step = "1"
iteration_unit = "YEARS"
 
#Execute
 
arcpy.md.SubsetMultidimensionalRaster(in_multidimensional_raster, out_multidimensional_raster, variables, dimension_def, dimension, start_of_first_iteration, end_of_first_iteration, iteration_step, iteration_unit)

Informations de licence

  • Basic: Oui
  • Standard: Oui
  • Advanced: Oui

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