L’extension ArcGIS Image Analyst dote ArcGIS Pro d’une suite d’outils de géotraitement.
Outils de géotraitement
De nombreux outils de géotraitement sont fournis avec l’extension Image Analyst. Ces outils sont regroupés selon les catégories de fonctions apparentées de la table suivante et les jeux d’outils associés.
Détection de changement
Le jeu d’outils Détection de changement comprend des outils qui détectent les changements entre des jeux de données raster.
Outil | Description |
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Évaluer les changements des valeurs de pixels au fil du temps à l’aide de la méthode CCDC (Continuous Change Detection and Classification) et générer un raster d’analyse des changements contenant les résultats du modèle. | |
Analyze Changes Using LandTrendr (Analyser les modifications avec l’algorithme LandTrendr) | Évaluer les changements des valeurs de pixels au fil du temps à l’aide de la méthode de détection des tendances en matière de perturbation et de récupération des forêts basée sur Landsat (LandTrendr), puis générer un raster d’analyse des changements contenant les résultats du modèle. |
Calcule la différence absolue, relative, catégorielle ou spectrale entre deux jeux de données raster. | |
Détecter les changements à l’aide du raster d’analyse des changements | Générer un raster contenant des informations sur les changements de pixels à l’aide du raster d’analyse des changements en sortie depuis l’outil Analyser les changements avec l’algorithme CCDC ou Analyser les changements avec l’algorithme LandTrendr. |
Classification et reconnaissance des modèles
Les outils de classification et reconnaissance des modèles permettent de localiser, d’identifier et de quantifier des modèles dans les données d’imagerie. Vous pouvez effectuer une analyse de régression et une classification d’images de Machine Learning statistique classique ou avancée sur les jeux de données raster segmentés ou basés sur les pixels. Des outils supplémentaires sont fournis pour réaliser un jeu d’entraînement et mesurer la précision et l’affinage de la classification des classes de type carte. Le tableau suivant répertorie les outils Classification et Reconnaissance des modèles et en donne une brève description.
Outil | Description |
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Classe un jeu de données raster en fonction d’un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) et de jeux de données raster en entrée. Le fichier .ecd contient toutes les informations nécessaires pour procéder à un type de classement spécifique pris en charge par Esri. Les entrées de cet outil doivent correspondre à celles utilisées pour générer le fichier .ecd requis. | |
Classe un jeu de données raster multicanal à l’aide de techniques d'appariement spectral. Les données spectrales en entrée peuvent être fournies sous forme de classe d’entités ponctuelles ou de fichier .json. | |
Calcule une matrice de confusion avec les erreurs d’omission et mandate et déduit un indice kappa de concordance, une intersection sur union (IoU) et une précision globale entre la carte classée et les données de référence. | |
Calcule un jeu d’attributs associé à l’image segmentée. Le raster en entrée peut être une image segmentée 8 bits, monocanale ou 3 canaux. | |
Crée des points échantillonnés de manière aléatoire pour évaluer la précision de la post-classification. | |
Générer des échantillons d'apprentissage à partir de points d'origine | Génère des échantillons d'apprentissage à partir de points d'origine, tels que des points d’évaluation de la précision ou des points d’échantillons d'apprentissage. Cet outil sert généralement à générer des échantillons d'apprentissage à partir d'une source existante, telle qu'un raster thématique ou une classe d'entités. |
Estime la précision d’échantillons d'apprentissage individuels. La précision de la validation croisée est calculée à l’aide du résultat d’apprentissage de la classification précédemment généré dans un fichier .ecd et des échantillons d’apprentissage. Les sorties sont notamment un jeu de données raster contenant les valeurs des classes incorrectement classées et un jeu de données d'échantillons d'apprentissage avec le score de précision pour chaque échantillon d'apprentissage. | |
Effectue une classification inférieure au pixel et calcule l’abondance fractionnelle de différents types d’occupation du sol pour certains pixels. | |
Prédit les valeurs des données en utilisant la sortie de l’outil Train Random Trees Regression Model (Entraîner le modèle de régression Arbres aléatoires). | |
Corrige les segments ou objets coupés par les limites de tuiles au cours du processus de segmentation effectué en tant que fonction raster. Cet outil est utile pour certains processus régionaux, comme la segmentation d’image, présentent des incohérences à proximité des limites de tuiles d’image. Cette étape de traitement est incluse dans l’outil Décalage moyen de segment. Elle ne doit être utilisée que sur une image segmentée non créée à partir de cet outil. | |
Regroupe les pixels adjacents qui présentent des caractéristiques spectrales similaires dans des segments. | |
Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) à l’aide de la définition de classification des agrégats ISO. | |
Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) à l’aide de la méthode de classification K voisins les plus proches. | |
Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) à l’aide de la définition de classification du classificateur de vraisemblance maximale (MLC). | |
Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) à l’aide de la méthode de classification Arbres aléatoires. | |
Modélise la relation entre les variables explicatives et un jeu de données cible en utilisant l’analyse des arbres aléatoires. | |
Préparer le classificateur de machines à vecteurs de support | Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) à l’aide de la définition de classification des machines à vecteurs de support (SVM). |
Met à jour le champ Target dans la table attributaire pour comparer des points de référence à l’image classée. |
Apprentissage profond
Les outils de Deep Learning détectent les entités dans les images à l’aide de plusieurs couches de réseaux neuronaux artificiels dans lesquels chaque couche peut extraire une ou plusieurs entités uniques de l’image. Le tableau suivant répertorie les outils de Deep Learning et en donne une brève description.
Outil | Description |
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Exécute un modèle de Deep Learning entraîné sur un raster en entrée et une classe d’entités facultative afin de générer une classe d’entités ou une table dans laquelle un objet ou une entité en entrée a une catégorie ou une étiquette de classe attribuée. | |
Exécute un modèle d’apprentissage profond entraîné sur un raster en entrée afin de générer un raster classé, une étiquette de classe étant attribuée à chaque pixel valide. | |
Compute Accuracy For Object Detection (Calculer la précision de la détection des objets) | Calcule la précision d’un modèle d’apprentissage profond en comparant les objets détectés par l’outil Détecter des objets à l’aide de l’apprentissage profond aux données de réalité de terrain. |
Détecter les changements à l’aide d’algorithmes de Deep Learning | Exécute un modèle de Deep Learning entraîné pour détecter les changements entre deux rasters. |
Exécute un modèle d’apprentissage profond formé sur un raster en entrée pour générer une classe d'entités contenant les objets qu’il trouve. Les entités peuvent correspondre à des emprises ou des polygones autour des objets trouvés ou encore des points situés aux centres des objets. | |
Exporter les données d’apprentissage pour l'apprentissage en profondeur | Convertit des données vectorielles ou raster étiquetées en jeux de données d’entraînement pour l’apprentissage profond via une image télédétectée. La sortie est un dossier de fragments d’image et un dossier de fichiers de métadonnées au format spécifié. |
Exécute un ou plusieurs modèles de Deep Learning pré-entraînés sur un raster en entrée pour extraire des entités et automatiser le post-traitement des sorties déduites. | |
Identifie les entités dupliquées de la sortie de l’outil Détecter des objets à l’aide du Deep Learning comme une étape de prétraitement et génère une sortie sans entités dupliquées. | |
Entraîne un modèle d’apprentissage profond à l’aide de la sortie de l’outil Export Training Data For Deep Learning (Exporter les données d’entraînement pour l’apprentissage profond). | |
Entraîne un modèle de Deep Learning en construisant des pipelines d’entraînement et en automatisant une grande partie du processus d’entraînement, y compris l’augmentation des données, la sélection du modèle, l’optimisation des hyperparamètres et la déduction de la taille de lot. |
Extraction
Le jeu d’outils Extraction permet d’extraire un sous-ensemble de pixels d’un raster à partir des attributs des pixels ou de leur localisation spatiale. Le tableau suivant répertorie les outils d'extraction et en donne une brève description.
Outil | Description |
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Crée une table ou une classe d’entités ponctuelles indiquant les valeurs des cellules d’un raster ou d’un jeu de rasters, pour des localisations définies. Les localisations sont définies par cellules de raster, points, polylignes ou polygones. |
Interpolation
Les outils du jeu d’outils Interpolation permettent d’interpoler différents types de données. Le tableau suivant répertorie les outils d’interpolation et en donne une brève description :
Outil | Description |
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Interpole les données ponctuelles temporelles dans un raster multidimentionnel. | |
Assimile de manière statistique les données combinées provenant de plusieurs sources pour générer un raster en sortie interpolé. |
Algèbre spatiale
L’algèbre spatiale est une méthode qui permet d’effectuer une analyse raster en créant des expressions dans un langage algébrique. Les expressions sont créées à l’aide de l’outil Calculatrice raster, qui permet de créer des expressions dont la sortie est un jeu de données raster. L’outil Calculatrice raster crée et exécute une seule expression d’algèbre spatiale dans la syntaxe Python.
Pour en savoir plus sur l’outil Calculatrice raster, consultez la rubrique Vue d’ensemble du jeu d’outils Algèbre spatiale dans Image Analyst.
Mathématiques
Plus de 60 outils mathématiques sont fournis pour faire des opérations mathématiques sur des jeux de données raster. Ces outils sont regroupés dans les domaines fonctionnels suivants :
- Généralités
- Conditions
- Logique
- Bit à bit
- Booléen
- Combinatoire
- Logique
- Relationnels
- Trigonometric (Trigonométrique)
Mathématiques (générales)
Les outils du jeu d’outils Mathématiques générales appliquent une opération mathématique à l’entrée. Ces outils entrent dans plusieurs catégories. Les outils arithmétiques permettent d’effectuer des opérations classiques, notamment des additions et des multiplications. Il existe des outils qui permettent d'effectuer plusieurs types d'opérations, notamment avec des valeurs exponentielles et des logarithmes, en plus des opérations classiques faisant intervenir les puissances. Les autres outils permettent de convertir des signes ou d'effectuer des conversions entre des entiers et des virgules flottantes. Le tableau suivant répertorie les outils de mathématiques générales et en donne une brève description :
Outil | Description |
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Calcule la valeur absolue des cellules d’un raster. | |
Divise les valeurs de deux rasters, cellule par cellule. | |
Calcule l’exponentielle de base e des cellules d’un raster. | |
Calcule l’exponentielle de base 10 des cellules d’un raster. | |
Calcule l’exponentielle de base 2 des cellules d’un raster. | |
Convertit chaque valeur de cellule d’un raster en une représentation en virgule flottante. | |
Convertit chaque valeur de cellule d’un raster en nombre entier, par troncation. | |
Calcule le logarithme naturel (base e) des cellules d’un raster. | |
Calcule le logarithme de base 10 des cellules d’un raster. | |
Calcule le logarithme de base 2 des cellules d’un raster. | |
Soustrait la valeur du deuxième raster en entrée de la valeur du premier raster en entrée, cellule par cellule. | |
Détermine le reste (modulo) du premier raster après division par le deuxième raster, cellule par cellule. | |
Change le signe (multiplie par -1) des valeurs de cellules du raster en entrée, cellule par cellule. | |
Additionne les valeurs de deux rasters (c’est-à-dire, en calcule la somme), cellule par cellule. | |
Élève les valeurs des cellules d’un raster à la puissance des valeurs d’un autre raster. | |
Renvoie la prochaine valeur entière inférieure, simplement représentée sous forme de valeur à virgule flottante, pour chaque cellule d’un raster. | |
Renvoie la prochaine valeur entière supérieure, simplement représentée sous forme de valeur à virgule flottante, pour chaque cellule d’un raster. | |
Calcule le carré des valeurs de cellule d’un raster. | |
Calcule la racine carrée des valeurs de cellules d’un raster. | |
Multiplie les valeurs de deux rasters, cellule par cellule. |
Mathématiques (Conditions)
Les outils du jeu d’outils Mathématiques conditionnelles permettent de contrôler les valeurs en sortie selon les conditions imposées aux valeurs en entrée. Les conditions applicables peuvent être de deux types : requête attributaire ou condition reposant sur la position de l’instruction conditionnelle dans une liste. Le tableau suivant répertorie les outils de mathématiques conditionnelles et en donne une brève description.
Outil | Description |
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Exécute une évaluation conditionnelle if/else sur chacune des cellules en entrée d’un raster en entrée. | |
Utilise la valeur d’un raster de position pour déterminer le raster en entrée qui sera utilisé pour la valeur de cellule en sortie. | |
Définit les emplacements de cellule identifiés sur la valeur NoData en fonction des critères indiqués. Elle renvoie une valeur NoData si une évaluation conditionnelle est vraie et renvoie la valeur spécifiée par un autre raster si l’évaluation conditionnelle est fausse. |
Mathématiques (logiques)
Les outils du jeu d’outils Mathématiques logiques évaluent les valeurs des entrées et déterminent les valeurs en sortie selon la logique booléenne. Ces outils traitent les jeux de données raster dans cinq catégories principales : bit à bit, booléen, combinatoire, relationnel et logique. Les tableaux suivants répertorient les outils de mathématiques logiques et en donnent une brève description :
Outil | Description |
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Effectue une opération Et bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée. | |
Effectue une opération de décalage à gauche bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée. | |
Effectue une opération de complément Non bit à bit sur la valeur binaire d’un raster en entrée. | |
Effectue une opération Ou bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée. | |
Effectue une opération de décalage à droite bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée. | |
Effectue une opération Ou exclusif bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée. |
Outil | Description |
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Effectue une opération Et booléen sur les valeurs de cellules de deux rasters en entrée. Si les deux valeurs en entrée sont vraies (différentes de zéro), la valeur en sortie est égale à 1. Si l'une des valeurs en entrée, ou les deux, est fausse (égale à zéro), la sortie est égale à 0. | |
Effectue une opération de complément Non booléen sur les valeurs de cellules du raster en entrée. Si les valeurs en entrée sont vraies (différentes de zéro), la valeur en sortie est égale à 0. Si les valeurs en entrée sont fausses (égales à zéro), la sortie est égale à 1. | |
Effectue une opération Ou booléen sur les valeurs de cellules de deux rasters en entrée. Si l’une des valeurs en entrée, ou les deux, sont vraies (différentes de zéro), la valeur en sortie est égale à 1. Si les deux valeurs en entrée sont fausses (zéro), la sortie est égale à 0. | |
Effectue une opération Ou exclusif booléen sur les valeurs de cellules de deux rasters en entrée. Si une valeur en entrée est vraie (différente de zéro) et que l'autre est fausse (égale à 0), la sortie est égale à 1. Si les deux valeurs en entrée sont vraies ou fausses, la sortie est égale à 0. |
Outil | Description |
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Effectue une opération Et combinatoire sur les valeurs de cellules de deux rasters en entrée. Si les deux valeurs en entrée sont vraies (différentes de zéro), la valeur de sortie affiche une valeur différente pour chaque combinaison unique de valeurs en entrée. Si l'une des valeurs en entrée, ou les deux, est fausse (égale à zéro), la valeur en sortie est égale à 0. | |
Effectue une opération Ou combinatoire sur les valeurs de cellules de deux rasters en entrée. Si l'une des deux valeurs en entrée sont vraies (différentes de zéro), la valeur de sortie affiche une valeur différente pour chaque combinaison unique de valeurs en entrée. Si les deux valeurs en entrée sont fausses (zéro), la valeur en sortie est égale à 0. | |
Effectue une opération Ou exclusif combinatoire sur les valeurs de cellules de deux rasters en entrée. Si une valeur en entrée est vraie (différente de zéro) et l'autre fausse (égale à zéro), la valeur de sortie affiche une valeur différente pour chaque combinaison unique de valeurs en entrée. Si les deux valeurs en entrée sont vraies ou fausses, la valeur en sortie est égale à 0. |
Outil | Description |
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Effectue une opération relationnelle Égal à sur deux entrées, cellule par cellule. Renvoie la valeur 1 pour les cellules pour lesquelles le premier raster est égal au second raster, et la valeur 0 dans le cas contraire. | |
Effectue une opération relationnelle Supérieur à sur deux entrées, cellule par cellule. Renvoie la valeur 1 pour les cellules pour lesquelles le premier raster est supérieur au second raster, et la valeur 0 dans le cas contraire. | |
Effectue une opération relationnelle Supérieur ou égal à sur deux entrées, cellule par cellule. Renvoie la valeur 1 pour les cellules pour lesquelles le premier raster est supérieur ou égal au second raster, et la valeur 0 dans le cas contraire. | |
Effectue une opération relationnelle Inférieur à sur deux entrées, cellule par cellule. Renvoie 1 pour les cellules pour lesquelles le premier raster est inférieur au second raster, et 0 dans le cas contraire. | |
Effectue une opération relationnelle Inférieur ou égal à sur deux entrées, cellule par cellule. Renvoie la valeur 1 pour les cellules pour lesquelles le premier raster est inférieur ou égal au second raster, et la valeur 0 dans le cas contraire. | |
Effectue une opération relationnelle Différent de sur deux entrées, cellule par cellule. Retourne 1 pour les cellules dans lesquelles le premier raster n'est pas égal au second raster et 0 pour les cellules dans lesquelles il l'est. |
Outil | Description |
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Détermine quelles valeurs de la première entrée sont logiquement différentes des valeurs de la seconde entrée, cellule par cellule. Si les valeurs des deux entrées sont différentes, la valeur de la première entrée est générée en sortie. Si les valeurs des deux entrées sont identiques, la valeur de sortie est égale à 0. | |
Détermine quelles valeurs de la première entrée sont contenues dans un jeu d'autres entrées, cellule par cellule. Pour chaque cellule, si la valeur du premier raster en entrée se trouve dans une des listes des autres entrées, elle sera affectée au raster en sortie. Si elle ne s'y trouve pas, la cellule en sortie aura la valeur NoData. | |
Détermine les valeurs du raster en entrée qui sont NoData, cellule par cellule. Renvoie 1 si la valeur en entrée est NoData et 0 si ce n'est pas le cas. | |
Si les valeurs de cellule de la première entrée sont différentes de zéro, la valeur en sortie correspond à la valeur de la première entrée. Lorsque les valeurs de cellule sont égales à 0, la valeur en sortie correspond à la valeur du second raster en entrée. | |
Effectue une évaluation booléenne du raster en entrée à l'aide d'une expression logique. Si l'expression est vraie, la valeur de cellule en sortie est égale à 1. Si l'expression est fausse, la valeur de cellule en sortie est égale à 0. |
Mathématiques (trigonométriques)
Les outils du jeu d’outils Mathématiques trigonométriques permettent d’effectuer différents calculs trigonométriques sur les valeurs d’un raster en entrée. Le tableau suivant répertorie les outils de mathématiques trigonométriques et en donne une brève description :
Outil | Description |
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Calcule le cosinus inverse des cellules d’un raster. | |
Calcule le cosinus hyperbolique inverse des cellules d’un raster. | |
Calcule le sinus inverse des cellules d’un raster. | |
Calcule le sinus hyperbolique inverse des cellules d’un raster. | |
Calcule la tangente inverse des cellules d’un raster. | |
Calcule la tangente hyperbolique inverse des cellules d’un raster. | |
Calcule la tangente hyperbolique inverse des cellules d’un raster. | |
Calcule le cosinus des cellules d’un raster. | |
Calcule le cosinus hyperbolique des cellules d’un raster. | |
Calcule le sinus des cellules d’un raster. | |
Calcule le sinus hyperbolique des cellules d’un raster. | |
Calcule la tangente des cellules d’un raster. | |
Calcule la tangente hyperbolique des cellules d’un raster. |
Imagerie animée
Les outils du jeu d’outils Imagerie animée gèrent, traitent et analysent l’imagerie animée, notamment les données vidéo plein écran. Le tableau suivant répertorie les outils d’imagerie animée et en donne une brève description.
Outil | Description |
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Extrait les images vidéo, ainsi que les métadonnées qui y sont associées, d’un flux vidéo compatible avec FMV et enregistre les données dans un répertoire. | |
Extrait les métadonnées de la plateforme, du centre de l’image, du contour de l’image et des attributs d’une vidéo compatible avec FMV et enregistre les données d’entités dans un répertoire. | |
Crée un fichier vidéo qui combine un fichier de flux vidéo archivé et un fichier de métadonnées associées synchronisés par un horodatage. |
Analyse multidimensionnelle
Les outils du jeu d’outils Analyse multidimensionnelle permettent de procéder à des analyses de données scientifiques portant sur plusieurs variables et dimensions. Le tableau suivant répertorie les outils d’analyse multidimensionnelle et en donne une brève description :
Outil | Description |
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Générer un jeu de données raster multidimensionnel en associant des variables du raster multidimensionnel existant selon une dimension. | |
Calcule les statistiques sur une fenêtre de déplacement sur des données multidimensionnelles le long d’une dimension spécifiée. | |
Extrait la valeur de dimension ou l’index de canal auquel une statistique donnée est atteinte pour chaque pixel dans un raster multidimensionnel ou multicanal. | |
Calculer l’anomalie de chaque tranche d’un raster multidimensionnel existant afin de créer un nouveau raster multidimensionnel. | |
Estimer la tendance pour chaque pixel selon une dimension pour une ou plusieurs variables d’un raster multidimensionnel. | |
Réduit le nombre de composants qui représentent la variance de l’ensemble du raster multidimensionnel, afin qu’un modèle spatial et temporel puisse être facilement identifié. | |
Analyse les corrélations entre deux variables dans un ou deux rasters multidimensionnels. | |
Calculer un raster multidimensionnel prévu en utilisant le raster de tendance en sortie depuis l’outil Générer un raster de tendance. | |
Générer une table contenant le nombre de pixels pour chaque classe, dans chaque tranche d’un raster catégorique en entrée. |
Superposition
L’outil du jeu d’outils Superposition permet d’effectuer diverses opérations sur plusieurs rasters superposés. Le tableau suivant répertorie les outils de superposition et en donne une brève description.
Outil | Description |
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Superpose plusieurs rasters en multipliant chacun d'eux par leur poids et en les additionnant. |
Statistiques
Les outils du jeu d’outils Statistiques effectuent des opérations raster statistiques sur une base locale, de voisinage ou zonale. Le tableau suivant dresse la liste des outils Statistiques et en donne une brève description :
Outil | Description |
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Calcule des statistiques par cellule à partir de rasters multiples. Les statistiques disponibles sont les suivantes : Majorité, Maximum, Moyenne, Médiane, Minimum, Minorité, Centile, Plage, Écart type, Somme et Variété. | |
Extrait la valeur de la dimension (par exemple, la date, la hauteur ou la profondeur) à laquelle une statistique précise est atteinte dans la pile de rasters dans un jeu de données raster multidimensionnel. | |
Pour chaque cellule, cet outil permet de calculer l'emplacement d'une statistique dans le voisinage. | |
Synthétise les valeurs d’un raster dans chaque zone d’un autre jeu de données. | |
Récapitule les valeurs d’un raster dans chaque zone d’un autre jeu de données et affiche les résultats sous forme de table. |
Radar à synthèse d’ouverture
Les outils du jeu d’outils Radar à synthèse d’ouverture corrigent, traitent et activent les données SAR (Radar à synthèse d’ouverture). Le tableau suivant répertorie les outils Radar à synthèse d’ouverture disponibles et en donne une brève description :
Outil | Description |
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Orthorectifie les données SAR en entrée à l’aide d’un algorithme de géocodage inverse Range-Doppler. | |
Met à jour les informations orbitales dans les données SAR (radar à synthèse d’ouverture) Sentinel-1 à l’aide d’un fichier OSV (vecteurs d’état orbital) plus précis. | |
Convertit la réflectivité SAR en entrée en unités physiques de rétrodiffusion normalisée en normalisant la réflectivité à l’aide d’un plan de référence. | |
Corrige les distorsions radiométriques, liées à la topographie, des données radar à synthèse d’ouverture (SAR). | |
Calcule divers indices SAR pour les données SAR (radar à synthèse d’ouverture), tels que l’indice de végétation radar (RVI), l’indice de dégradation des forêts radar (RFDI) et l’indice de structure de la canopée (CSI). | |
Change la mise à l’échelle des données SAR en entrée en passant de l’amplitude à l’intensité, d’une échelle linéaire aux décibels (dB) et de la complexité à l’intensité. | |
Crée un jeu de données raster à trois canaux à partir d’un jeu de données raster multicanal. | |
Corrige la granularité des données radar à synthèse d’ouverture (SAR) en entrée, qui est le résultat d’un éclairage cohérent ressemblant à un effet granuleux ou « sel et poivre ». | |
Détecte les objets clairs potentiels fabriqués par l’homme, tels que les navires, plateformes pétrolières et éoliennes, tout en masquant les données SAR en dehors de la région d’intérêt. | |
Identifie les pixels sombres potentiels représentant des marées noires ou des algues et agrège ces pixels tout en masquant les données SAR en dehors de la région d’intérêt. | |
Télécharge les fichiers d’orbite mis à jour pour les données SAR (radar à synthèse d’ouverture) Sentinel-1. | |
Détermine la moyenne des données SAR (radar à synthèse d’ouverture) en entrée en tenant compte de la plage et de l’azimut pour évaluer les pixels carrés, limiter la perte de granularité et réduire le temps de traitement de l’outil SAR. | |
Corrige les perturbations de rétrodiffusion causées par du bruit thermique dans les données SAR en entrée, ce qui permet d’obtenir une image plus continue. |
Utilitaires
L’outil du jeu d’outils Utilitaires exécute le prétraitement et le post-traitement de l’imagerie et des produits dérivés. Le tableau suivant répertorie l’outil Utilitaires et en donne une brève description :
Outil | Description |
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Le jeu d’outils Utilitaires contient des outils permettant de prétraiter et de post-traiter l’imagerie et les produits dérivés. |
Rubriques connexes
- Présentation de l’extension Image Analyst de ArcGIS Pro
- Vue d’ensemble de la boîte à outils Image Analyst
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Classification et reconnaissance de modèles
- Vue d’ensemble du Jeu d’outils Détection de changement
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Deep Learning
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Mathématiques dans Image Analyst
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Mathématiques conditionnelles
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Mathématiques logiques dans Image Analyst
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Mathématiques trigonométriques dans Image Analyst
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Statistiques dans Image Analyst
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Algèbre spatiale dans Image Analyst
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Superposition dans Image Analyst
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Imagerie animée
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Analyse multidimensionnelle
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