Agréger le raster multidimensionnel (Spatial Analyst)

Disponible avec une licence Image Analyst.

Disponible avec une licence Spatial Analyst.

Synthèse

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 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 temporelles, 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 temporelles par an (30 ans x 12 mois = 360 tranches). Sélectionnez Interval Keyword (Mot clé d’intervalle) et définissez le mot-clé sur Monthly (Mensuel).
  • Agrégez les données de température mensuelles en données trimestrielles. Sélectionnez Interval Value (Valeur d’intervalle), définissez Value Interval (Intervalle de valeur) 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. Sélectionnez Interval Ranges (Plages d’intervalle) et précisez les profondeurs maximale et minimale sur 0 25 ; 25 50 ; 50 100.

• Les jeux de données raster multidimensionnelles pris en charge incluent des fichiers CRF (Cloud Raster Format), des jeux de données mosaïque multidimensionnelles, ou des couches raster multidimensionnelles générées par des fichiers netCDF, GRIB ou HDF.

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

• Par défaut, la sortie de raster multidimensionnel est compressée à l’aide du type de compression LZ77. Toutefois, il est conseillé de modifier le type de compression en LERC et d’ajuster la valeur d’erreur maximum en fonction de vos données. Par exemple, si vous souhaitez que la précision des résultats de l’analyse se situe à 3 décimales, utilisez 0,001 pour la valeur d’erreur maximum. Il est préférable d’éviter les exigences inutiles en termes de précision, car elles augmentent le temps de traitement et l’espace de stockage.

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

Paramètres

Boîte de dialogue

Étiquette	Explication	Type de données
Raster multidimensionnel en entrée	Jeu de données raster multidimensionnelles en entrée.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
Dimension	Dimension d’agrégation. Il s’agit de la dimension sur laquelle les variables seront agrégées.	String
Méthode d'agrégation (Facultatif)	Précise la méthode mathématique à utiliser pour combiner les tranches agrégées dans un intervalle. Si la méthode est définie sur Personnalisée, le paramètre Fonction d’agrégation devient actif Moyenne—La moyenne des valeurs d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. Il s’agit de l’option par défaut. Maximum—La valeur maximale d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. Majorité—La valeur survenue le plus souvent est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. Minimal—La valeur minimale d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. Minorité—La valeur survenue le moins souvent est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. Médiane—La valeur médiane d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. Pourcentage—Le centile des valeurs d’un pixel est calculé pour toutes les tranches de l’intervalle. Le 90è centile est calculé par défaut. Vous pouvez spécifier d’autres valeurs (entre 0 et 100) à l’aide du paramètre Percentile value (Valeur de pourcentage). Plage—La plage des valeurs d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. Écart type—L’écart type des valeurs d’un pixel est calculé pour toutes les tranches de l’intervalle. Somme—La somme des valeurs d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. Variété—Le nombre de valeurs de pixel uniques est calculé pour toutes les tranches de l’intervalle. Personnalisée—La valeur de pixel est calculée en fonction d’une fonction raster personnalisée.	String
Variables [info dimension] (Description) (Facultatif)	La variable ou les variables sont agrégées sur la dimension donnée. Si aucune variable n’est indiquée, 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 précisez pas de variable, et si vous avez des variables de précipitation et de température quotidiennes, les deux variables sont agrégées en moyennes mensuelles et le raster multidimensionnel inclut les deux variables.	String
Définition d’agrégation (Facultatif)	Précise l’intervalle de dimension pour lequel les données sont agrégées. Tous—Les valeurs de données sont agrégées à travers toutes les tranches. Il s’agit de l’option par défaut. Mot-clé d’intervalle—Les données de variable sont agrégées à l’aide d’un intervalle courant connu. Valeur d’intervalle—Les données de variable sont agrégées à l’aide d’un intervalle et d’une unité spécifiés par l’utilisateur. Plages d’intervalle—Les données de variable sont agrégées entre les paires de valeurs ou de dates spécifiées.	String
Intervalle de mot-clé (Facultatif)	Précise l’intervalle de mot-clé à utiliser lors de l’agrégation sur la dimension. Ce paramètre est requis si le paramètre Aggregation Definition (Définition d’agrégation) est défini sur Interval Keyword (Mot-clé d’intervalle) et que l’agrégation doit se faire dans le temps. Toutes les heures—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en heures. Le résultat inclut chaque heure de la série chronologique. Tous les jours—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en jours. Le résultat inclut chaque jour de la série chronologique. Par semaine—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en semaines. Le résultat inclut chaque semaine de la série chronologique. Dekadly (Tous les 10 jours)—Les 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 inclut 3 tranches par mois. Pentadly (Tous les 5 jours)—Les valeurs de données sont agrégées en 6 périodes de 5 jours. La dernière période peut contenir plus ou moins de cinq jours. La sortie comprend 6 tranches pour chaque mois. Par mois—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en mois. Le résultat inclut chaque mois de la série chronologique. Par trimestre—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en trimestres. Le résultat inclut chaque trimestre de la série chronologique. Annuelle—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en années. Le résultat inclut chaque année de la série chronologique. Recurring daily (Récurrence quotidienne)—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en jours. Le résultat inclut une valeur agrégée par jour du calendrier julien. La sortie inclut au maximum 366 tranches journalières. Recurring weekly (Récurrence hebdomadaire)—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en semaines. Le résultat inclut une valeur agrégée par semaine. La sortie inclut au maximum 53 tranches hebdomadaires. Recurring monthly (Récurrence mensuelle)—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels mensuels et le résultat inclut une valeur agrégée par mois. La sortie inclut au maximum 12 tranches mensuelles. Recurring quarterly (Récurrence trimestrielle)—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels trimestriels et le résultat inclut une valeur agrégée par trimestre. La sortie inclut au maximum 4 tranches trimestrielles.	String
Intervalle de valeur (Facultatif)	Taille de l’intervalle à utiliser pour l’agrégation. Ce paramètre est requis lorsque le paramètre Aggregation Definition (Définition d’agrégation) est défini sur Interval Value (Valeur d’intervalle). Par exemple, pour agréger 30 ans de données de température mensuelles en incréments de 5 ans, saisissez 5 comme Value Interval (Intervalle de valeur) et précisez Unit (Unité) comme Years (Années).	Double
Unité (Facultatif)	Unité utilisée pour le paramètre Value Interval (Intervalle entre les valeurs). Ce paramètre est requis si le paramètre Dimension (Dimension) est un champ temporel et que le paramètre Aggregation Definition (Définition d’agrégation) est défini sur Interval Value (Valeur d’intervalle). 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. Heures—Les valeurs de données sont agrégées en tranches horaires à l’intervalle fourni. Jours—Les valeurs de données sont agrégées en tranches journalières à l’intervalle fourni. Semaines—Les valeurs de données sont agrégées en tranches hebdomadaires à l’intervalle fourni. Mois—Les valeurs de données sont agrégées en tranches mensuelles à l’intervalle fourni. Années—Les valeurs de données sont agrégées en tranches annuelles à l’intervalle fourni.	String
Plage (Facultatif)	Plages d’intervalle spécifiques d’une table de valeurs à utiliser pour agréger les groupes de valeurs. La table de valeurs est constituée de paires de valeurs de plage minimale et maximale, avec le type de données Double ou Date. Ce paramètre est requis lorsque le paramètre Aggregation Definition (Définition d’agrégation) est défini sur Interval Ranges (Plages d’intervalle).	Value Table
Fonction d’agrégation (Facultatif)	Fonction raster personnalisée à utiliser pour calculer les valeurs en pixels des rasters agrégés. L’entrée est un objet JSON de fonction raster ou un fichier .rft.xml créé depuis une chaîne de fonctions ou une fonction raster Python personnalisée. Ce paramètre est requis lorsque le paramètre Aggregation Method (Méthode d’agrégation) est défini sur Custom (Personnalisée).	File; String
Ignorer NoData (Facultatif)	Indique si les valeurs NoData sont ignorées lors de l’analyse. Activé : l’analyse inclut tous les pixels valides selon une dimension donnée et ignore les pixels NoData. Il s’agit de l’option par défaut. Désactivé : le résultat de l’analyse est NoData s’il existe des valeurs NoData pour les pixels selon la dimension donnée.	Boolean
Dimensionless (Sans dimension) (Facultatif)	Spécifie si la couche possède des valeurs de dimension. Ce paramètre est activé uniquement si une seule tranche est sélectionnée pour la création d’une couche. Activé : la couche ne contient pas de valeurs de dimension. Désactivé : la couche contient des valeurs de dimension. Il s’agit de l’option par défaut.	Boolean
Valeur du pourcentage (Facultatif)	Pourcentage à calculer. La valeur par défaut est 90, soit le 90e centile. Les valeurs peuvent varier entre 0 et 100. Le centile 0 est équivalent à la statistique minimale, tandis que le 100e centile équivaut au maximum. La valeur 50 produit essentiellement le même résultat que la statistique médiane. Ce paramètre est disponible uniquement si le paramètre Type de statistique est défini sur Centile.	Double
Percentile Interpolation Type (Type d’interpolation en centile) (Facultatif)	Spécifie la méthode d’interpolation en centile à utiliser si le nombre de valeurs du raster en entrée à calculer est pair. Les plus proches—La valeur disponible la plus proche du centile souhaité sera utilisée. Dans ce cas, le type de pixel en sortie est identique à celui du raster de valeurs en entrée. Linéaire—La moyenne pondérée des deux valeurs environnantes du centile souhaité sera utilisée. Dans ce cas, le type de pixel en sortie est à virgule flottante.	String

Valeur renvoyée

Étiquette	Explication	Type de données
Raster multidimensionnel en sortie	Jeu de données raster multidimensionnelles CRF (Cloud Raster Format) en sortie.	Raster

Python

AggregateMultidimensionalRaster(in_multidimensional_raster, dimension, {aggregation_method}, {variables}, {aggregation_def}, {interval_keyword}, {interval_value}, {interval_unit}, {interval_ranges}, {aggregation_function}, {ignore_nodata}, {dimensionless}, {percentile_value}, {percentile_interpolation_type})

Nom	Explication	Type de données
in_multidimensional_raster	Jeu de données raster multidimensionnelles en entrée.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
dimension	Dimension d’agrégation. Il s’agit de la dimension sur laquelle les variables seront agrégées.	String
aggregation_method (Facultatif)	Précise la méthode mathématique à utiliser pour combiner les tranches agrégées dans un intervalle. MEAN—La moyenne des valeurs d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. Il s’agit de l’option par défaut. MAXIMUM—La valeur maximale d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. MAJORITY—La valeur survenue le plus souvent est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. MINIMUM—La valeur minimale d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. MINORITY—La valeur survenue le moins souvent est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. MEDIAN—La valeur médiane d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. PERCENTILE—Le centile des valeurs d’un pixel est calculé pour toutes les tranches de l’intervalle. Le 90è centile est calculé par défaut. Vous pouvez spécifier d’autres valeurs (entre 0 et 100) à l’aide du paramètre Percentile value (Valeur de pourcentage). RANGE—La plage des valeurs d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. STD—L’écart type des valeurs d’un pixel est calculé pour toutes les tranches de l’intervalle. SUM—La somme des valeurs d’un pixel est calculée pour toutes les tranches de l’intervalle. VARIETY—Le nombre de valeurs de pixel uniques est calculé pour toutes les tranches de l’intervalle. CUSTOM—La 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 sont agrégées sur la dimension donnée. Si aucune variable n’est indiquée, 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 précisez pas de variable, et si vous avez des variables de précipitation et de température quotidiennes, les deux variables sont agrégées en moyennes mensuelles et le raster multidimensionnel inclut les deux variables.	String
aggregation_def (Facultatif)	Précise l’intervalle de dimension pour lequel les données sont agrégées. ALL—Les valeurs de données sont agrégées à travers toutes les tranches. Il s’agit de l’option par défaut. INTERVAL_KEYWORD—Les données de variable sont agrégées à l’aide d’un intervalle courant connu. INTERVAL_VALUE—Les données de variable sont agrégées à l’aide d’un intervalle et d’une unité spécifiés par l’utilisateur. INTERVAL_RANGES—Les données de variable sont agrégées entre les paires de valeurs ou de dates spécifiées.	String
interval_keyword (Facultatif)	Précise l’intervalle de mot-clé à utiliser lors 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. HOURLY—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en heures. Le résultat inclut chaque heure de la série chronologique. DAILY—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en jours. Le résultat inclut chaque jour de la série chronologique. WEEKLY—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en semaines. Le résultat inclut chaque semaine de la série chronologique. DEKADLY—Les 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 inclut 3 tranches par mois. PENTADLY—Les valeurs de données sont agrégées en 6 périodes de 5 jours. La dernière période peut contenir plus ou moins de cinq jours. La sortie comprend 6 tranches pour chaque mois. MONTHLY—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en mois. Le résultat inclut chaque mois de la série chronologique. QUARTERLY—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en trimestres. Le résultat inclut chaque trimestre de la série chronologique. YEARLY—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en années. Le résultat inclut chaque année de la série chronologique. RECURRING_DAILY—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en jours. Le résultat inclut une valeur agrégée par jour du calendrier julien. La sortie inclut au maximum 366 tranches journalières. RECURRING_WEEKLY—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels définis en semaines. Le résultat inclut une valeur agrégée par semaine. La sortie inclut au maximum 53 tranches hebdomadaires. RECURRING_MONTHLY—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels mensuels et le résultat inclut une valeur agrégée par mois. La sortie inclut au maximum 12 tranches mensuelles. RECURRING_QUARTERLY—Les valeurs de données sont agrégées en intervalles temporels trimestriels et le résultat inclut une valeur agrégée par trimestre. La sortie inclut au maximum 4 tranches trimestrielles.	String
interval_value (Facultatif)	Taille de l’intervalle à utiliser pour l’agrégation. Ce paramètre est requis lorsque le paramètre aggregation_def est défini sur INTERVAL_VALUE. Par exemple, pour agréger 30 ans de données de température mensuelles en incréments de 5 ans, saisissez 5 pour le champ interval_value et précisez interval_unit pour le champ YEARS.	Double
interval_unit (Facultatif)	Unité utilisée pour le paramètre interval_value. Ce paramètre est requis lorsque le paramètre dimension est défini sur un champ temporel et que le paramètre aggregation_def est défini sur VALEUR_INTERVALLE. 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. HOURS—Les valeurs de données sont agrégées en tranches horaires à l’intervalle fourni. DAYS—Les valeurs de données sont agrégées en tranches journalières à l’intervalle fourni. WEEKS—Les valeurs de données sont agrégées en tranches hebdomadaires à l’intervalle fourni. MONTHS—Les valeurs de données sont agrégées en tranches mensuelles à l’intervalle fourni. YEARS—Les valeurs de données sont agrégées en tranches annuelles à l’intervalle fourni.	String
interval_ranges [interval_ranges,...] (Facultatif)	Plages d’intervalle spécifiques d’une table de valeurs à utiliser pour agréger les groupes de valeurs. La table de valeurs est constituée de paires de valeurs de plage minimale et maximale, avec le type de données Double ou Date. Ce paramètre est requis lorsque le paramètre aggregation_def est défini sur INTERVAL_RANGE.	Value Table
aggregation_function (Facultatif)	Fonction raster personnalisée à utiliser pour calculer les valeurs en pixels des rasters agrégés. L’entrée est un objet JSON de fonction raster ou un fichier .rft.xml créé depuis une chaîne de fonctions ou une fonction raster Python personnalisée. Ce paramètre est requis lorsque 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. NODATA—Le résultat de l’analyse est NoData s’il existe des valeurs NoData pour les pixels selon la dimension donnée.	Boolean
dimensionless (Facultatif)	Spécifie si la couche possède des valeurs de dimension. Ce paramètre est activé uniquement si une seule tranche est sélectionnée pour la création d’une couche. NO_DIMENSIONS—La couche ne contient pas de valeurs de dimension. DIMENSIONS—La couche contient des valeurs de dimension. Il s’agit de l’option par défaut.	Boolean
percentile_value (Facultatif)	Pourcentage à calculer. La valeur par défaut est 90, soit le 90e centile. Les valeurs peuvent varier entre 0 et 100. Le centile 0 est équivalent à la statistique minimale, tandis que le 100e centile équivaut au maximum. La valeur 50 produit essentiellement le même résultat que la statistique médiane. Ce paramètre est pris en charge uniquement lorsque le paramètre statistics_type est défini sur PERCENTILE.	Double
percentile_interpolation_type (Facultatif)	Spécifie la méthode d’interpolation en centile à utiliser si le nombre de valeurs du raster en entrée à calculer est pair. NEAREST—La valeur disponible la plus proche du centile souhaité sera utilisée. Dans ce cas, le type de pixel en sortie est identique à celui du raster de valeurs en entrée. LINEAR—La moyenne pondérée des deux valeurs environnantes du centile souhaité sera utilisée. Dans ce cas, le type de pixel en sortie est à virgule flottante.	String

Valeur renvoyée

Nom	Explication	Type 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 l’outil 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 l'outil AggregateMultidimensionalRaster (script autonome)

Cet exemple agrège les données de température et de précipitation quotidiennes en données mensuelles avec les valeurs de température et de précipitation maximales.

# 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")

Environnements

Taille de cellule, Compression, Espace de travail courant, Transformations géographiques, NoData, Mot-clé CONFIG en sortie, Système de coordonnées en sortie, Étendue, Facteur de traitement parallèle, Pyramide, Statistiques raster, Méthode de rééchantillonnage, Espace de travail temporaire, Raster de capture, Taille de tuile

Informations de licence

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