概説
統計関数は、定義されたフォーカル近傍に基づいて、画像のピクセルごとのフォーカル統計を計算します。
備考
下の表は、次の画像に基づいて、2 つの異なる近傍ディメンションを使用したタイプの例を示しています。
| 統計の種類 | 3x3 近傍 | 5x5 近傍 |
|---|---|---|
最小値 近傍のピクセルの最小値を計算します。 |
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最大値 近傍のピクセルの最大値を計算します。 |
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平均値 近傍のピクセルの平均値を計算します。これがデフォルトです。 |
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標準偏差 近傍のピクセルの標準偏差値を計算します。 |
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[近傍範囲の設定] では、近傍ディメンションとして使用する [行数] と [列数] を入力できます。
パラメーター
| パラメーター | 説明 |
|---|---|
ラスター | フォーカル統計を実行する入力ラスター。 |
統計の種類 | フォーカル統計関数には、次の 4 種類があります。
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行数 | フォーカル近傍ディメンションに使用するピクセル行の数。 |
列数 | フォーカル近傍ディメンションに使用するピクセル列の数。 |
NoData ピクセルのみの塗りつぶし | 出力内の NoData のギャップを埋める場合、このオプションをオンにします。これは、画像に欠落したラインがある可能性がある場合に非常に役立ちます。 |
欠落したラインの穴埋めの詳細
統計関数を使用すると、画像内の欠落したラインを埋めることができます。欠落したラインの原因の多くは、データが収集できないセンサーの問題によるものです。これは、Landsat 7 の Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) などのセンサーで発生します。この欠落したデータが原因となって、解析時および画像の参照時に問題が発生します。解析に画像を使用している場合、対策法はほとんどありません。ただし、重複する画像がある場合は、欠落したコンテンツの代わりに使用することができます。画像をビジュアライゼーションに使用している場合も、同じ方法が使用できます。ただし、欠落したコンテンツを埋めるための画像が常にあるとは限らないため、これを既存のデータから取得する必要があります。
このプロセスには、2 つの関数が必要です。まず、マスク関数を挿入して、欠落したライン ピクセル値を NoData に変換します。たとえば、値が 0 の場合、マスク関数で、[NoData 値] 列の各バンドに 0 を入力します。次に、統計関数を挿入します。[平均値] タイプを使用して、近傍に使用する行と列の数を定義し、[NoData ピクセル値のみ入力] をオンにします。
