バンド演算関数—ArcGIS Pro

概要

バンド演算関数は、ラスターデータセットのバンドを対象に算術演算を実行します。定義済みのアルゴリズムを選択することも、ユーザー独自の単一行の式を入力することもできます。サポートされる演算子は、-、+、/、*、および単項 - です。

備考

バンド演算アルゴリズムを定義するのに [ユーザー定義] メソッドを使用する場合は、単一行の代数式を入力して、シングルバンド出力を作成できます。サポートされる演算子は、-、+、/、*、および単項 - です。バンドを指定するには、バンド番号の先頭に「B」または「b」を付けます。たとえば、次のように指定します。

B1 + B2 b1 + (-b2) (B1 + B2) / 2(B3 * B5)

定義済み指数を使用する場合は、使用するバンド番号を示すスペース区切りのリストを入力します。以下では、定義済み指数について詳細を説明します。

CIg メソッド

Chlorophyll Index - Green (CIg) は、近赤外 (NIR) バンドと緑色バンドの反射率の比を使用して葉のクロロフィル含量を推定するための植生指数です。

CIg = [(NIR / Green)-1]

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Green = 緑色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Green の順序で近赤外および緑色のバンドを指定します。たとえば、7 3 のように指定します。

参考文献: Gitelson, A.A.、Kaufman, Y.J.、Merzlyak, M.N.、1996、「Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS」、 Remote Sensing of Environment、Vol. 58, 289-298

CIre メソッド

Chlorophyll Index - Red-Edge (CIre) は、近赤外 (NIR) バンドとレッドエッジバンドの反射率の比を使用して葉のクロロフィル含量を推定するための植生指数です。

Clre = [(NIR / RedEdge)-1]

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
RedEdge = レッドエッジバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR RedEdge の順序で近赤外およびレッドエッジのバンドを指定します。たとえば、7 6 のように指定します。

参考文献:

Gitelson, A.A.、Merzlyak, M.N.、1994、「Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra」、 Journal of Photochemistry and Photobiology B 22、247–252

Clay Minerals メソッド

粘土鉱物 (CM) 比率は、2 つの短波赤外 (SWIR) バンドを使用して粘土と明ばん石を含む鉱物の特徴を識別するための地質学的指標です。CM は鉱物組成マッピングに使用されます。

CM = SWIR1 / SWIR2

SWIR1 = 1.5 ～ 1.75 µm を中心とする短波赤外バンドのピクセル値。
SWIR2 = 2.08 ～ 2.35 µm を中心とする短波赤外バンドのピクセル値。

Landsat TM および ETM+ の場合、バンド 5 (SWIR1) および 7 (SWIR2) に対応します。Landsat 8 の場合、バンド 6 (SWIR1) および 7 (SWIR2) に対応します。

スペース区切りのリストを使用して、SWIR1 SWIR2 の順序で SWIR2 および SWIR2 のバンドを指定します。たとえば、6 7 のように指定します。

参考文献: Dogan, H., 2009. 「Mineral composite assessment of Kelkit River Basin in Turkey by means of remote sensing」、 Journal of Earth System Science、Vol. 118、701-710

EVI メソッド

Enhanced Vegetation Index (EVI) は、大気の影響と植生の背景シグナルを考慮して最適化された植生指数です。EVI は NDVI に似ていますが、背景雑音や大気雑音による影響をあまり受けません。また、非常に高密度の緑色植生を含むエリアを表示しても、NDVI に比べて飽和しません。

EVI = 2.5*(NIR - Red) / (NIR + 6*Red - 7.5*Blue + 1)

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Red = 赤色のバンドのピクセル値
Blue = 青色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red Blue の順序で近赤外、赤色、および青色のバンドを指定します。たとえば、5 4 2 のように指定します。

この指数は、0 から 1 の範囲の値を出力します。

参考文献: Huete, A. et al. 2002, "Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices." Remote sensing of environment 、Vol. 83, 195-213

Ferrous Minerals メソッド

鉄含有鉱物 (FM) 比率は、短波赤外 (SWIR) および近赤外 (NIR) バンドを使用して、一定量の鉄含有鉱物を含む岩石の特徴を識別するための地質学的指標です。FM は鉱物組成マッピングに使用されます。

FM = SWIR / NIR

SWIR = 短波赤外バンドのピクセル値
NIR = 短波赤外バンドのピクセル値

Landsat TM および ETM+ の場合、バンド 5 (SWIR) および 4 (NIR) に対応します。Landsat 8 の場合、バンド 6 (SWIR) および 5 (NIR) に対応します。

スペース区切りのリストを使用して、SWIR NIR の順序で SWIR および NIR のバンドを指定します。たとえば、6 5 のように指定します。

参考文献: Dogan, H., 2009. 「Mineral composite assessment of Kelkit River Basin in Turkey by means of remote sensing」、 Journal of Earth System Science、Vol. 118、701-710

GEMI メソッド

Global Environmental Monitoring Index (GEMI) は、衛星画像から世界規模で環境をモニターリングするための非線形植生指数です。これは NDVI と似ていますが、大気の影響を受けづらいという利点があります。このメソッドは露出土壌による影響を受けるため、低密度または中密度の植生地域で使用することはお勧めしません。

GEMI = eta*(1-0.25*eta)-((Red-0.125)/(1-Red))

ここで

eta = (2*(NIR²-Red²)+1.5*NIR+0.5*Red)/(NIR+Red+0.5)

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Red = 赤色のバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red の順序で近赤外および赤色のバンドを指定します。たとえば、4 3 のように指定します。

この指数は、0 から 1 の範囲の値を出力します。

参考文献: Pinty, B. および Verstraete、M. M. 1992、「GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites」、 Plant Ecology、Vol. 101、15-20

GNDVI メソッド

Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) は、光合成作用を推定するための植生指数であり、植物被への水と窒素の吸収量を測定するために一般に利用される植生指数です。

GNDVI = (NIR-Green)/(NIR+Green)

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Green = 緑色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Green の順序で近赤外および緑色のバンドを指定します。たとえば、5 3 のように指定します。

この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

参考文献: Buschmann, C. および E. Nagel、1993、「In vivo spectroscopy and internal optics of leaves as basis for remote sensing of vegetation」 International Journal of Remote Sensing、Vol. 14、711-722

GVI (Landsat TM) メソッド

Green Vegetation Index (GVI) は、当初は Landsat MSS 画像用に設計されたものですが、Landsat TM 画像に対応するように改良されました。Landsat TM Tasseled Cap green vegetation index とも呼ばれます。このメソッドは、同じスペクトルの特徴を共有するバンドを持つ画像に使用できます。

GVI=-0.2848*Band1-0.2435*Band2-0.5436*Band3+0.7243*Band4+0.0840*Band5-1.1800*Band7

スペース区切りのリストを使用して、6 つの Landsat TM バンドを 1 から 5、6 の順序で指定します。たとえば、1 2 3 4 5 7 のように指定します。入力に 6 つのバンドが通常の順序で含まれている場合は、[バンドインデックス] テキストボックスに値を入力する必要はありません。

この指数は、-1 から 1 の範囲の値を出力します。

参考文献: Todd, S. W.、R. M. Hoffer、および D. G. Milchunas、1998、「Biomass estimation on grazed and ungrazed rangelands using spectral indices」、 International Journal of Remote Sensing、Vol. 19、No. 3、427–438

Iron Oxide メソッド

酸化鉄 (IO) 比率は、赤色および青色バンドを使用して鉄含有硫化物が酸化した岩石の特徴を識別するための地質学的指標です。IO は植生キャノピーの下にある酸化鉄の特徴の識別に役立ち、鉱物組成マッピングで使用されます。

IronOxide = Red / Blue

Red = 赤色のバンドのピクセル値
Blue = 青色バンドのピクセル値

Landsat TM および ETM+ の場合、バンド 3 (赤色) および 1 (青色) に対応します。Landsat 8 の場合、バンド 4 (赤色) および 2 (青色) に対応します。

スペース区切りのリストを使用して、Red Blue の順序で赤色、青色のバンドを指定します。たとえば、4 2 のように指定します。

参考文献: Dogan, H., 2009. 「Mineral composite assessment of Kelkit River Basin in Turkey by means of remote sensing」、 Journal of Earth System Science、Vol. 118、701-710

改良 SAVI メソッド

Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI2) は、SAVI での露出土壌の影響を最小限に抑えることを目的としています。

MSAVI2 = (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)²-8(NIR-Red)))

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Red = 赤色のバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red の順序で近赤外および赤色のバンドを指定します。たとえば、4 3 のように指定します。

参考文献: Qi, J. et al.、1994、「A modified soil vegetation adjusted index」、 Remote Sensing of Environment、Vol. 48、No. 2、119-126

MTVI2 メソッド

Modified Triangular Vegetation Index (MTVI2) は、葉面積指数に対して比較的感度が低いながらも、葉のクロロフィル含量を群落スケールで検出するための植生指数です。MTVI2 では、緑色、赤色、近赤外 (NIR) の各バンドの反射率が使用されます。

MTVI2 = [1.5(1.2(NIR-Green)-2.5(Red-Green))√((2NIR+1)²-(6NIR-5√(Red))-0.5)]

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Red = 赤色のバンドのピクセル値
Green = 緑色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red Green の順序で近赤外、赤色、および緑色のバンドを指定します。たとえば、7 5 3 のように指定します。

参考文献: Haboudane, D.、Miller, J.R.、Tremblay, N.、Zarco-Tejada, P.J.、Dextraze, L.、2002、「Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture」、 Remote Sensing of Environment、Vol. 81、416-426

NDVI メソッド

正規化植生指標 (NDVI) は、植生の有無・活性度を表す標準化された指数 (相対バイオマス) です。この指標は、マルチスペクトルラスターデータセットの 2 つのバンドの特性のコントラストを活用しています。具体的には、赤色のバンドにおけるクロロフィル色素の吸収と、近赤外 (NIR) バンドにおける植物の細胞構造による高い反射特性を利用しています。NDVI の詳細については、「NDVI 関数」をご参照ください。

提案されているデフォルトの NDVI 計算式は以下のとおりです。

NDVI = ((NIR - Red)/(NIR + Red))

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Red = 赤色のバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red の順序で近赤外および赤色のバンドを指定します。たとえば、4 3 のように指定します。

この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

参考文献: Rouse、J.W.、R.H. Haas、J.A. Schell、および D.W. Deering、1973、「Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS」、 Third ERTS Symposium、NASA SP-351 I:309–317

NDVI の詳細

NDVIre メソッド

Red-Edge NDVI (NDVIre) は、レッドエッジバンドを使用して植生の健全性を推定するための植生指数です。これは、クロロフィル濃度が比較的高い成長中期から成長後期における作物の健康状態を推定する場合に特に役立ちます。また、NDVIre は、葉肥の圃場内変動をマッピングすることで、作物の肥料の必要量を理解するためにも使用できます。

NDVIre 指数は、NIR バンドとレッドエッジバンドを使用して計算されます。

NDVIre = (NIR - RedEdge)/(NIR + RedEdge)

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
RedEdge = レッドエッジバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR RedEdge の順序で近赤外およびレッドエッジのバンドを指定します。たとえば、7 6 のように指定します。

この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

参考文献: Gitelson, A.A.、Merzlyak, M.N.、1994、「Quantitative estimation of chlorophyll using reflectance spectra」、 Journal of Photochemistry and Photobiology B 22、247–252

NDWI メソッド

Normalized Difference Water Index (NDWI) は、地表水の含有量の変化を表現および監視するための指標です。近赤外 (NIR) および緑色のバンドを使用して計算されます。

NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR)

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Green = 緑色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Green の順序で NIR および緑色のバンドを指定します。たとえば、5 3 のように指定します。

この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

参考文献: McFeeters, S., 1996. "The Use of Normalized Difference Water Index (NDWI) in the Delineation of Open Water Features." International Journal of Remote Sensing、17、1425-1432

PVI メソッド

Perpendicular Vegetation Index (PVI) は、差分植生指数と類似していますが、大気の変動による影響を受けやすい点が異なります。このメソッドを使用してさまざまな画像を比較する場合は、大気補正された画像のみを対象にこのメソッドを使用する必要があります。

PVI = (NIR - a*Red - b) / (sqrt(1 + a²))

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Red = 赤色のバンドのピクセル値
a = ソイルラインの傾き
b = ソイルラインの勾配

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red a b の順序で近赤外および赤色のバンドを指定し、a と b の値を入力します。たとえば、4 3 0.3 0.5 のように指定します。

この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

参考文献: Richardson、A. J.、および C. L. Wiegand、1977、「Distinguishing vegetation from soil background information」、 Photogrammetric Engineering and Remote Sensing、43、1541–1552

RTVIcore メソッド

Red-Edge Triangulated Vegetation Index (RTVICore) は、葉面積指数とバイオマスを推定するための植生指数です。この指数では、NIR、レッドエッジ、緑色の各スペクトルバンドの反射率が使用されます。

RTVICore = [100(NIR-RedEdge)-10(NIR-Green)]

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
RedEdge = レッドエッジバンドのピクセル値
Green = 緑色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR RedEdge Green の順序で近赤外、レッドエッジ、および緑色のバンドを指定します。たとえば、7 6 3 のように指定します。

参考文献: Haboudane, D.、Miller, J.R.、Pattey, E.、Zarco-Tejada, P.J.、Strachan, I.B.、2004、「Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI of crop canopies: modeling and validation in the context of precision agriculture」、 Remote Sensing of Environment、Vol. 90、337-352

SAVI メソッド

Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) は、土壌調整係数を使用して、土壌の明るさの影響を最小限にすることを目的とした植生指数です。このメソッドは、植生の割合が低い乾燥した地域によく使用されます。

SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) x (1 + L)

NIR および Red は、これらの波長に関連したバンドを表します。L 値は、緑色植生の割合によって異なります。一般に、緑色植生のない地域では L=1、緑色植生の割合が中程度の地域では L=0.5、植生の割合が非常に高い地域では L=0 (NDVI メソッドと同等) になります。この指数は、-1.0 から 1.0 の範囲の値を出力します。

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red L の順序で NIR および赤色のバンドを指定し、L の値を入力します。たとえば、4 3 0.5 のように指定します。

参考文献: Huete, A. R.、1988、「A soil-adjusted vegetation index (SAVI)」、 Remote Sensing of Environment、Vol 25、295–309

SR メソッド

Simple Ratio (SR) は、植生量を推定するための一般的な植生指数です。これは、NIR で散乱する光と赤色バンドに吸収される光の比率であり、この光の作用により、大気と地形の影響が低減されます。

葉面積指数が大きい植生や、樹冠閉鎖率が高い植生については値が高くなり、土壌、水、非植生のフィーチャでは低くなります。値の範囲は 0 から約 30 までですが、健全な植生の場合、通常 2 ～ 8 の値になります。

SR = NIR / Red

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Red = 赤色のバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red の順序で近赤外および赤色のバンドを指定します。たとえば、4 3 のように指定します。

参考文献: Birth, G.S. および G.R. McVey、1968、「Measuring color of growing turf with a reflectance spectrophotometer」、 Agronomy Journal Vol. 60、640-649

SRre メソッド

Red-Edge Simple Ratio (SRre) は、健全な植生とストレスを受けた植生の量を推定するための植生指数です。これは、NIR バンドとレッドエッジバンドで散乱する光の比率であり、この光の作用により、大気と地形の影響が低減されます。

樹冠閉鎖率が高い植生や健全な植生については値が高くなり、樹冠閉鎖率が高く、ストレスを受けた植生ではその値が低下し、土壌、水、非植生のフィーチャでは値が低くなります。値の範囲は 0 から約 30 までですが、健全な植生の場合、通常 1 ～ 10 の値になります。

SRre = NIR / RedEdge

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
RedEdge = レッドエッジバンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、NIR RedEdge の順序で近赤外およびレッドエッジのバンドを指定します。たとえば、7 6 のように指定します。

参考文献: Anatoly A. Gitelson、Yoram J. Kaufman、Robert Stark および Don Rundquist、2002、「Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction」、 Remote Sensing of Environment、Vol. 80、76-87

Sultan の式によるメソッド

Sultan プロセスでは、6 バンドの 8 ビット画像を対象に、Sultan の式を使用して 3 バンドの 8 ビット画像を作成します。得られる画像では、海岸線に沿ったオフィオライトと呼ばれる岩石層が強調されます。この式は、Landsat 5 または 7 シーンの TM バンドまたは ETM バンドに基づいて定められたものです。それぞれの出力バンドを作成するために適用される式は、次のとおりです。

Band 1 = (Band5 / Band7) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100

スペース区切りのリストを使用して、必要な 5 つのバンドのインデックスを指定します。たとえば、1 3 4 5 6 のように指定します。入力に 6 つのバンドが通常の順序で含まれている場合は、[バンドインデックス] テキストボックスに値を入力する必要はありません。

参考文献: Sultan, M.、Arvidson, R.E、Sturchio, N.C.、Guiness, E.A.、1987「Lithologic mapping in Arid Regions with Landsat thematic mapper data: Meatig Dome, Egypt」、 Geological Society of America Bulletin 99: 748-762

変換 SAVI メソッド

Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI) は、ソイルラインの傾きと切片が任意に指定されることを前提として、土壌の明るさによる影響を最小限にすることを目的とした植生指数です。

TSAVI = (s * (NIR - s * Red - a)) / (a * NIR + Red - a * s + X * (1 + s²))

NIR = 近赤外バンドのピクセル値
Red = 赤色のバンドのピクセル値
s = ソイルラインの傾斜
a = ソイルラインの切片
X = 土壌のノイズを最小化するように設定された調整係数

スペース区切りのリストを使用して、NIR Red s a X の順序で NIR および赤色のバンドを指定し、s、a、および X の値を入力します。たとえば、3 1 0.33 0.50 1.50 のように指定します。

参考文献: Baret, F. および G. Guyot、1991、「Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment」、 Remote Sensing of Environment、Vol. 35、161-173

VARI メソッド

可視大気抵抗植生指数 (VARI) は、スペクトルの可視範囲だけで植生の断片を定量的に評価するための植生指数です。

VARI = (Green - Red) / (Green + Red – Blue)

Red = 赤色のバンドのピクセル値
Green = 緑色バンドのピクセル値
Blue = 青色バンドのピクセル値

スペース区切りのリストを使用して、Red Green Blue の順序で赤色、緑色、青色のバンドを指定します。たとえば、3 2 1 のように指定します。

WNDWI メソッド

加重正規化水指数 (WNDWI) は、水濁、小規模な水域、リモートセンシングシーンにおける影など、他の水指数で通常発生する誤差を低減するために開発された水指数です。

WNDWI = [Green – α * NIR – (1 – α) * SWIR ] / [Green + α * NIR + (1 – α) * SWIR]

Green = 緑色バンドのピクセル値
NIR = 近赤外バンドのピクセル値
SWIR = 短波赤外バンドのピクセル値
α = 加重係数 (0 ～ 1)。デフォルト値は 0.5 です。

スペース区切りのリストを使用して、Green NIR SWIR α の順序で緑色のバンド、NIR および SWIR バンド、および α 係数を指定します。たとえば、「2 5 6 0.5」のように指定します。

参考文献: Qiandong Guo、Ruiliang Pu、Jialin Li & Jun Cheng、2017、「A weighted normalized difference water index for water extraction using Landsat imagery」、 International Journal of Remote Sensing、Vol. 38、5430-5445

パラメーター


パラメーター	説明
ラスター	入力ラスター。
方法	配置するバンド演算アルゴリズムのタイプ。カスタムアルゴリズムを定義することも、定義済み指数を選択することもできます。 [ユーザー定義] - カスタムのバンド演算式を定義します。 [NDVI]- Normalized Difference Vegetation Index (正規化植生指数) [SAVI] - Soil Adjusted Vegetation Index (土壌調整植生指数) [変換 SAVI] - Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (変換土壌調整植生指数) [改良 SAVI] - Modified Soil Adjusted Vegetation Index (改良土壌調整植生指数) [GEMI] - Global Environmental Monitoring Index (環境監視指数) [PVI] - Perpendicular Vegetation Index (垂直植生指数) [GVI (Landsat TM)] - Green Vegetation Index Landsat TM (森林植生指数 - ランドサット TM) [Sultan の式] - Sultan の式 [VARI] - Visible Atmospherically Resistant Index (可視大気抵抗植生指数) [GNDVI] - Green Normalized Difference Vegetation Index (緑色正規化植生指数) [SR] - Simple Ratio (簡単な比率) [NDVIre] - Red-Edge Normalized Difference Vegetation Index (レッドエッジ正規化植生指数) [SRre] - Simple Ratio (簡単な比率) [MTVI2] - Modified Triangulated Vegetation Index (改良三角植生指数) (2 番目の反復処理) [RTVICore] - Red Edge Triangulated Vegetation Index (レッドエッジ三角植生指数) [Clre] - Chlorophyll Index - Red Edge (クロロフィル指数 - レッドエッジ) [Clg] - Chlorophyll Index - Green (クロロフィル指数 - 緑色) [NDWI]- Normalized Difference Water Index (正規化水指数) [EVI] - Enhanced Vegetation Index (強化型植生指数) [Iron Oxide] - Iron Oxide Ratio (酸化鉄比率) [Ferrous Minerals] - Ferrous Minerals Ratio (鉄含有鉱物比率) [Clay Minerals] - Clay Minerals Ratio (粘土鉱物比率) [WNDWI] - Weighted Normalized Difference Water Index (加重正規化水指数)
バンドインデックス	[メソッド] パラメーターで [ユーザー定義] を選択した場合に、バンド演算式を定義します。 [メソッド] パラメーターで定義済み指数を選択した場合は、その指数に対応する、入力ラスターデータセットの正しいバンドを定義します。

概要

備考

CIg メソッド

CIre メソッド

Clay Minerals メソッド

EVI メソッド

Ferrous Minerals メソッド

GEMI メソッド

GNDVI メソッド

GVI (Landsat TM) メソッド

Iron Oxide メソッド

改良 SAVI メソッド

MTVI2 メソッド

NDVI メソッド

NDVIre メソッド

NDWI メソッド

PVI メソッド

RTVIcore メソッド

SAVI メソッド

SR メソッド

SRre メソッド

Sultan の式によるメソッド

変換 SAVI メソッド

VARI メソッド

WNDWI メソッド

パラメーター

関連トピック

このトピックの内容