Agréger un raster multidimensionnel (Spatial Analyst)

Disponible avec une licence Image Analyst.

Disponible avec une licence Spatial Analyst.

Résumé

Génère un jeu de données raster multidimensionnelles en associant les variables raster multidimensionnelles existantes sur une dimension.

Utilisation

  • Utilisez le paramètre Aggregation Definition (Définition de l’agrégation) pour choisir un intervalle à l’aide d’un mot-clé, d’une valeur ou d’une plage de valeurs. Par exemple, si vous avez 30 ans de données de température de la surface de la mer, recueillies quotidiennement et tous les cinq mètres de profondeur jusqu’à 100 mètres, vous pouvez utiliser les différentes options d’intervalle pour les scénarios suivants :

    • Agrégez les données de température quotidiennes en données mensuelles. Le résultat est alors un raster multidimensionnel avec 12 tranches horaires, chaque tranche horaire étant l’agrégat de chaque mois sur toutes les années. Sélectionnez Interval Keyword (Mot clé d’intervalle) et définissez le mot-clé sur Recurring Monthly (Récurrence mensuelle).
    • Agrégez les données de température quotidiennes en données mensuelles. Le résultat est alors un raster multidimensionnel comportant 360 tranches ou 12 tranches horaires par an (30 ans x 12 mois = 360 tranches). Sélectionnez Interval Keyword (Mot clé d’intervalle) et définissez le mot-clé sur Monthly (Mensuel).
    • Agrégation des données mensuelles sur la température dans des intervalles de 4 mois. Choisissez Interval Value (Valeur de l’intervalle), définissez Interval Value (Valeur de l’intervalle) sur 4 et définissez Unit (Unité) sur Months (Mois).
    • Agrégez les données de température de 0 à 25 mètres, puis de 25 à 50 mètres et enfin de 50 à 100 mètres. Choisissez Interval Ranges (Plages d’intervalles) et spécifiez les profondeurs minimum et maximum comme étant 0 25; 25 50; 50 100 (0 25 ; 25 50 ; 50 100).
  • 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.

  • 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

AggregateMultidimensionalRaster(in_multidimensional_raster, dimension, {aggregation_method}, {variables}, {aggregation_def}, {interval_keyword}, {interval_value}, {interval_unit}, {interval_ranges}, {aggregation_function}, {ignore_nodata})
ParamètreExplicationType de données
in_multidimensional_raster

Jeu de données raster multidimensionnelles en entrée.

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

La dimension de l’agrégation. Il s’agit de la dimension par rapport à laquelle les variables sont agrégées.

String
aggregation_method
(Facultatif)

Indique la méthode mathématique qui est utilisée pour combiner les tranches agrégées dans un intervalle.

  • MEANLa moyenne des valeurs d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. Il s’agit de l’option par défaut.
  • MAXIMUMLa valeur maximale d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle.
  • MAJORITYLa valeur survenue le plus souvent est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle.
  • MINIMUMLa valeur minimale d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle.
  • MINORITYLa valeur survenue le moins souvent est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle.
  • MEDIANLa valeur médiane d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle.
  • RANGELa plage des valeurs d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle.
  • STDL’écart type des valeurs d’un pixel est calculé pour toutes les tranches de l’intervalle.
  • SUMLa somme des valeurs d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle.
  • VARIETYLe nombre de valeurs de pixel uniques est calculé pour toutes les tranches de l’intervalle.
  • CUSTOMLa valeur de pixel est calculée en fonction d’une fonction raster personnalisée.

Si aggregation_method est définie sur CUSTOM, le paramètre aggregation_function devient activé.

String
variables
[variables,...]
(Facultatif)

La variable ou les variables qui sont agrégées selon la dimension donnée. Si aucune variable n’est spécifiée, toutes les variables avec la dimension sélectionnée sont agrégées.

Ainsi, pour agréger les données des températures quotidiennes dans des valeurs moyennes mensuelles, spécifiez la température comme la variable à agréger. Si vous ne spécifiez aucune variable et que vous possédez des variables de précipitation quotidiennes et des températures quotidiennes, ces deux variables sont agrégées en moyennes mensuelles ; le raster multidimensionnel en sortie inclut alors les deux variables.

String
aggregation_def
(Facultatif)

Spécifie l’intervalle dimensionnel selon lequel les données sont agrégées.

  • ALLLes valeurs de données sont agrégées, tranche par tranche. Il s’agit de l’option par défaut.
  • INTERVAL_KEYWORDLes données de variables sont agrégées à l’aide d’un intervalle courant connu.
  • INTERVAL_VALUELes données de variables sont agrégées à l’aide d’un intervalle défini par l’utilisateur et d’une unité.
  • INTERVAL_RANGESLes données de variables sont agrégées entre les paires spécifiées de valeurs ou de dates.
String
interval_keyword
(Facultatif)

Spécifie l’intervalle de mot-clé à utiliser au cours de l’agrégation sur la dimension. Ce paramètre est requis si le paramètre aggregation_def est défini sur INTERVAL_KEYWORD et que l’agrégation doit se faire dans le temps.

  • HOURLYLes valeurs de données sont agrégées selon des intervalles horaires et le résultat comprend chaque heure de la série chronologique.
  • DAILYLes valeurs de données sont agrégées selon des intervalles quotidiens et le résultat comprend chaque jour de la série chronologique.
  • WEEKLYLes valeurs de données sont agrégées selon des intervalles hebdomadaires et le résultat comprend chaque semaine de la série chronologique.
  • DEKADLYLes valeurs de données sont agrégées en 3 périodes de 10 jours chacune. La dernière période peut contenir plus ou moins de 10 jours. La sortie comprend 3 tranches pour chaque mois.
  • PENTADLYLes valeurs de données sont agrégées en 6 périodes de 5 jours chacune. La dernière période peut contenir plus ou moins de cinq jours. La sortie comprend 6 tranches pour chaque mois.
  • MONTHLYLes valeurs de données sont agrégées selon des intervalles mensuels et le résultat comprend chaque mois de la série chronologique.
  • QUARTERLYLes valeurs de données sont agrégées selon des intervalles trimestriels et le résultat comprend chaque trimestre de la série chronologique.
  • YEARLYLes valeurs de données sont agrégées selon des intervalles annuels et le résultat comprend chaque année de la série chronologique.
  • RECURRING_DAILYLes valeurs de données sont agrégées selon des intervalles quotidiens et le résultat comprend une valeur agrégée par jour julien. Le résultat comprend 366 tranches de temps quotidiennes au maximum.
  • RECURRING_WEEKLYLes valeurs de données sont agrégées selon des intervalles hebdomadaires et le résultat comprend une valeur agrégée par semaine. Le résultat comprend 53 tranches de temps hebdomadaires au maximum.
  • RECURRING_MONTHLYLes valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels mensuels et le résultat inclut une valeur agrégée par mois. Le résultat comprend 12 tranches de temps mensuelles au maximum.
  • RECURRING_QUARTERLYLes valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels trimestriels et le résultat inclut une valeur agrégée par trimestre. Le résultat comprend 4 tranches de temps trimestrielles au maximum.
String
interval_value
(Facultatif)

Taille de l’intervalle à appliquer à l’agrégation. Ce paramètre est obligatoire si le paramètre aggregation_def est défini sur INTERVAL_VALUE.

Par exemple, pour agréger 30 années de données de température mensuelles, par incréments de 5 ans, tapez 5 comme interval_value et spécifiez interval_unit pour YEARS.

Double
interval_unit
(Facultatif)

Unité utilisée pour le paramètre interval_value. Ce paramètre est obligatoire si dimension est défini sur un champ temporel et si le paramètre aggregation_def est réglé sur INTERVAL_VALUE.

Si vous agrégez un champ non temporel, cette option n’est pas disponible et l’unité de la valeur d’intervalle correspond à l’unité de variable des données raster multidimensionnel en entrée.

  • HOURSLes valeurs de données sont agrégées par pas horaires à l’intervalle fourni.
  • DAYSLes valeurs de données sont agrégées par pas quotidiens à l’intervalle fourni.
  • WEEKSLes valeurs de données sont agrégées par pas hebdomadaires à l’intervalle fourni.
  • MONTHSLes valeurs de données sont agrégées par pas mensuels à l’intervalle fourni.
  • YEARSLes valeurs de données sont agrégées par pas annuels à l’intervalle fourni.
String
interval_ranges
[interval_ranges,...]
(Facultatif)

Plages d’intervalles spécifiées dans une table de valeurs utilisée pour agréger les groupes de valeurs. La table des valeurs se compose de paires de plages comprises entre une valeur minimum et une valeur maximum dont le type de données est Double ou Date.

Ce paramètre est obligatoire si le paramètre aggregation_def est défini sur INTERVAL_RANGE.

Value Table
aggregation_function
(Facultatif)

Fonction raster personnalisée utilisée pour calculer les valeurs de pixels des rasters agrégés. L’entrée est un objet JSON de fonction raster ou bien un fichier .rft.xml créé à partir d’une chaîne de fonctions ou d’une fonction raster Python personnalisée.

Ce paramètre est obligatoire si le paramètre aggregation_method est défini sur CUSTOM.

File; String
ignore_nodata
(Facultatif)

Indique si les valeurs NoData sont ignorées lors de l’analyse.

  • DATA L’analyse inclut tous les pixels valides le long d’une dimension donnée et ignore les pixels NoData. Il s’agit de l’option par défaut.
  • NODATALe résultat de l’analyse est NoData s’il existe des valeurs NoData pour les pixels selon la dimension donnée.
Boolean

Valeur renvoyée

NomExplicationType de données
out_multidimensional_raster

Jeu de données raster multidimensionnelles CRF (Cloud Raster Format) en sortie.

Raster

Exemple de code

Exemple 1 d’utilisation de la fonction AggregateMultidimensionalRaster (fenêtre Python)

Cet exemple agrège les données de température en données annuelles avec les valeurs de température moyennes.

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
outAggMultidim = AggregateMultidimensionalRaster("C:/sapyexamples/data/climateData.crf", 
	"StdTime", "MEAN", "temperature", "INTERVAL_KEYWORD", "YEARLY", 
	"", "", "", "", "DATA")
outAggMultidim.save("C:/sapyexamples/output/YearlyTemp.crf")
Exemple 2 d’utilisation de la fonction AggregateMultidimensionalRaster (script autonome)

Cet exemple agrège les précipitations quotidiennes et les données de température avec les valeurs de température et de précipitation maximum.

# Name: AggregateMultidimensionalRaster_Ex_02.py
# Description: Aggregates daily precipitation and temperature data into
#           monthly data with the maximum precipitation and temperature values
# Requirements: Spatial Analyst Extension

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

# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

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

""""
Usage: out_multidimensional_raster = AggregateMultidimensionalRaster(in_multidimensional_raster, dimension,
                                    {aggregation_method}, {variables}, 
                                    {aggregation_def}, {interval_keyword}, {ignore_nodata})
"""

# Define input parameters
inputFile = "C:/sapyexamples/data/dailyclimateData.crf"
dimensionName = "StdTime"
aggregationMethod = "Maximum"
variables = "temperature;precipitation"
aggregationDefinition = "INTERVAL_KEYWORD"
keyword = "MONTHLY"
ignore_nodata = "DATA"

# Execute AggregateMultidimensionalRaster
outAggMultidim = AggregateMultidimensionalRaster(inputFile, dimensionName,
	aggregationMethod, variables, aggregationDefinition, keyword, "", "", "", "",
	ignore_nodata)

# Save the output
outAggMultidim.save("C:/sapyexamples/output/monthlymaxtemp.crf")

Informations de licence

  • Basic: Requiert Spatial Analyst ou Image Analyst
  • Standard: Requiert Spatial Analyst ou Image Analyst
  • Advanced: Requiert Spatial Analyst ou Image Analyst

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