トレンドラスターの生成 (Generate Trend Raster) (Image Analyst)—ArcGIS Pro

Image Analyst ライセンスで利用できます。

概要

多次元ラスターの 1 つまたは複数の変数のディメンションに沿って各ピクセルのトレンドを推定します。

使用法

たとえば、40 年分の月次の海洋温度データがあり、各ピクセルのトレンドラインをフィッティングして、時間の経過に伴いどこでどのように温度が変化したかを表示したい場合などに、このツールを使用できます。
サポートされている多次元ラスターデータセットには、netCDF、GRIB、HDF、Esri の CRF などがあります。多次元モザイクデータセットもサポートされています。
このツールは、多次元ラスターデータセットを CRF (Cloud Raster Format) で生成します。現在、他の出力形式はサポートされていません。
デフォルトでは、出力された多次元ラスターは、LZ77 圧縮タイプを使用して圧縮されます。ただし、圧縮タイプを LERC に変更し、データに応じて最大誤差を調整することをお勧めします。たとえば、解析結果が小数点以下 3 桁まで正確であることを期待する場合は、0.001 を最大誤差に使用します。不要な精度要件は、処理時間およびストレージサイズを増やすため、避けることをお勧めします。
トレンドをディメンションに沿って変数値にフィッティングするための 3 つのトレンドラインオプション (リニア、調和、多項式) があります。次に、これら 3 つのトレンドフィッティングオプションについて説明します。
- 線形 - 線形トレンドラインは、シンプルな線形リレーションシップの推定に使用されるベストフィット直線です。線形トレンドは、一定の比率で増加または減少している変化率を強調します。線形トレンドラインの式は、次のとおりです。
  - y = ピクセルの変数値
  - x = ディメンション値
  - ß0 = y インターセプト
  - ß1 = 変化の線形勾配または率
    ß1 > 0 は、増加しているトレンドを示します。
    ß1 < 0 は、減少しているトレンドを示します。
- 調和 - 調和トレンドラインは、周期的なパターン (季節的な温度変化など) に従うデータを示す場合に最適に使用される、定期的に繰り返す曲線です。調和トレンドラインの式は、次のとおりです。
  - y = ピクセルの変数値
  - t = ユリウス日
  - ß0 = y インターセプト
  - ß1 = 変化率
  - α, γ = 年次変化または年内変化の係数
  - ω = i
  - f = 高調波頻度
- 多項式 - 多項式トレンドラインは、変動するデータに役立つ曲線です。この場合、多項式の次数の値は、発生する変動の最大数を示すために使用されます。多項式トレンドラインの式は、次のとおりです。
  - y = ピクセルの変数値
  - x = ディメンション値
  - ß0, ß1, ß2, ß3, ..., ßn = 一定係数
このツールで生成された出力トレンドラスターは、[トレンドラスターを使用した予測 (Predict Using Trend Raster)] ツールの入力として使用されます。出力は多次元ラスターで、その各スライスがトレンドラインに関する情報を含むマルチバンドラスターです。1 つのディメンション (たとえば、時間) を含むデータセットの 1 つの変数のトレンドを解析している場合、出力データセットには 1 つのスライスが存在します。複数のディメンション (たとえば、時間と深度) を含むデータセットの 1 つの変数を解析している場合、各スライスには、解析に含まれなかったディメンションに沿った各ディメンション値のトレンド情報が含まれます。
線形トレンド解析の場合、出力には 3 バンドラスターが含まれます。
- バンド 1 = 勾配
- バンド 2 = インターセプト
- バンド 3 = RMSE (二乗平均平方根誤差) またはベストフィットのラインの周りの誤差
調和トレンド解析の場合、出力のバンド数は高調波周波数によって異なります。周波数が 1 に設定されている場合、出力は 5 バンドラスターです。
- バンド 1 = 勾配
- バンド 2 = インターセプト
- バンド 3 = Harmonic_sin1
- バンド 4 = Harmonic_cos1
- バンド 5 = RMSE
周波数が 2 に設定されている場合、出力は 7 バンドラスターです。
- バンド 1 = 勾配
- バンド 2 = インターセプト
- バンド 3 = Harmonic_sin1
- バンド 4 = Harmonic_cos1
- バンド 5 = Harmonic_sin2
- バンド 6 = Harmonic_cos2
- バンド 7 = RMSE
多項式トレンド解析の場合、出力のバンド数は多項式の次数によって異なります。2 次多項式フィッティングでは、4 バンドラスターが生成されます。
- バンド 1 = Polynomial_2
- バンド 2 = Polynomial_1
- バンド 3 = Polynomial_0
- バンド 4 = RMSE
3 次多項式フィッティングでは、5 バンドラスターが生成されます。
- バンド 1 = Polynomial_3
- バンド 2 = Polynomial_2
- バンド 3 = Polynomial_1
- バンド 4 = Polynomial_0
- バンド 5 = RMSE
調和トレンド解析の [サイクル長] パラメーターは、1 日または 1 年を通じてデータに表示される想定のサイクルの数と長さを示すために使用されます。たとえば、データが 1 年間に 2 つの変動サイクルで処理される場合、サイクル長は 182.5 日または 0.5 年になります。3 時間ごとに温度データを収集し、1 日に 1 サイクルの変動がある場合、サイクル長は 1 日になります。
調和トレンド解析の [頻度] パラメーターは、データにフィッティングする調和モデルを表すために使用されます。頻度を 1 に設定すると、線形と 1 次調和曲線の組み合わせを使用して、モデルに適合します。頻度が 2 の場合、線形、1 次調和曲線、および 2 次調和曲線の組み合わせがモデルのフィッティングに使用されます。頻度が 3 の場合、追加の 3 次調和曲線を使用して、データをモデル化します。以降も同様です。
モデル近似性統計情報は、オプション出力として生成できます。二乗平均平方根誤差 (RMSE)、R2、およびトレンド傾斜の P 値を計算し、出力ラスターの [プロパティ] ウィンドウの [統計情報] セクションに表示することができます。[RGB] シンボルを使用して出力トレンドラスターをシンボル表示し、統計情報を赤、緑、青のバンドとして指定することによって、統計情報を表示することもできます。

構文

GenerateTrendRaster(in_multidimensional_raster, dimension, {variables}, {line_type}, {frequency}, {ignore_nodata}, {cycle_length}, {cycle_unit}, {rmse}, {r2}, {slope_p_value})

パラメーター	説明	データタイプ
in_multidimensional_raster	入力多次元ラスターデータセット。	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
dimension	このディメンションに沿って、解析で選択された変数に対してトレンドが抽出されます。	String
variables [variables,...] (オプション)	トレンドを計算する変数。変数が指定されない場合、多次元ラスターの最初の変数が解析されます。	String
line_type (オプション)	ディメンションに沿ったピクセル値へのフィッティングに使用するラインのタイプを指定します。 LINEAR —リニアトレンドラインに沿って変数のピクセル値がフィッティングされます。これがデフォルトです。 POLYNOMIAL —2 次多項式トレンドラインに沿って変数のピクセル値がフィッティングされます。 HARMONIC —調和トレンドラインに沿って変数のピクセル値がフィッティングされます。	String
frequency (オプション)	トレンドフィッティングで使用する頻度または多項式の次数。トレンドタイプが多項式の場合、このパラメーターは多項式の次数を指定します。トレンドタイプが調和の場合、このパラメーターはトレンドのフィッティングに使用するモデルの数を指定します。このパラメーターは、解析対象のディメンションが時間である場合にのみ、トレンド解析に含まれます。 line_type パラメーターが HARMONIC である場合、デフォルト値は 1、つまり 1 次調和曲線がモデルのフィッティングに使用されます。 line_type パラメーターが POLYNOMIAL である場合、デフォルト値は 2、つまり 2 次多項式です。	Long
ignore_nodata (オプション)	解析で NoData 値を無視するかどうかを指定します。 DATA — 解析は、特定のディメンションに沿って有効なすべてのピクセルを含め、すべての NoData 値のピクセルを無視します。これがデフォルトです。 NODATA —特定のディメンションに沿って NoData 値のピクセルが存在する場合、解析結果が NoData になります。	Boolean
cycle_length (オプション)	モデル化する周期変動の長さ。line_type が HARMONIC に設定されている場合、このパラメーターは必須です。たとえば、葉の緑度には 1 年に 1 回の強い変動サイクルが存在することが多いため、サイクル長は 1 年になります。1 時間ごとの温度データには、1 日に 1 回の強い変動サイクルが存在するため、サイクル長は 1 日になります。 1 年のサイクルで変化するデータのデフォルト長は 1 年です。	Double
cycle_unit (オプション)	調和サイクルの長さに使用される時間単位を指定します。 DAYS —調和サイクルの長さの単位は日です。 YEARS —調和サイクルの長さの単位は年です。これがデフォルトです。	String
rmse (オプション)	トレンドフィットラインの RMSE (二乗平均平方根誤差) を計算するかどうかを指定します。 RMSE —RMSE が計算されます。これがデフォルトです。 NO_RMSE —RMSE は計算されません。	Boolean
r2 (オプション)	トレンドフィットラインの R2 適合度統計を計算するかどうかを指定します。 R2 —R2 値が計算されます。 NO_R2 —R2 値は計算されません。これがデフォルトです。	Boolean
slope_p_value (オプション)	トレンドラインの傾斜係数の統計量 P 値を計算するかどうかを指定します。 SLOPEPVALUE —P 値が計算されます。 NO_SLOPEPVALUE —P 値は計算されません。これがデフォルトです。	Boolean

戻り値

名前	説明	データタイプ
out_multidimensional_raster	出力される CRF (Cloud Raster Format) 多次元ラスターデータセット。	Raster

コードのサンプル

GenerateTrendRaster (トレンドラスターの生成) の例 1 (Python ウィンドウ)

この例では、時間経過に伴う降水量データの多項式トレンドフィットを計算します。

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

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

# Execute 
trendCoeffMultidim = arcpy.ia.GenerateTrendRaster("model_time_series.crf", 
	"StdTime", "precip", "POLYNOMIAL", 2, "DATA", None, '', "RMSE","R2", None)
	
# Save output
trendCoeffMultidim.save("C:/data/polynomial_trend_coefficients.crf")

GenerateTrendRaster (トレンドラスターの生成) の例 2 (スタンドアロンスクリプト)

この例では、時間経過に伴う温度データと塩分濃度データのリニアトレンドフィットを計算します。

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

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

# Define input parameters

inFile = "C:/Data/ClimateVariables.crf"
dimensionName = "Depth"
variables = "salinity;temp"
trend_type = "LINEAR"
frequency = None
ignore_Nodata = "DATA"
cycle_length = None
cycle_unit = ''
rmse = "RMSE"
r2 = "R2"
slopeP = "NO_SLOPEPVALUE")

# Execute - fit a linear model for salinity and temperature
trendCoeffMultidim = GenerateTrendRaster(inFile, dimensionName, 
	variables, trend_type, frequency, ignore_nodata, cycle_length,
	cycle_unit, rmse, r2, slopeP)
	
# Save output
trendCoeffMultidim.save("C:/data/linear_trend_coefficients.crf")

GenerateTrendRaster (トレンドラスターの生成) の例 3 (スタンドアロンスクリプト)

この例では、NDVI 時系列に沿って調和トレンドフィットを計算します。

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

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

# Define input parameters

inFile = "C:/data/ndvi_time_series.crf"
dimensionName = "StdTime"
variables = "ndvi"
trend_model = "HARMONIC"
harmonic_frequency = 1
ignore_Nodata = "DATA"
length_of_cycle = 1
cycle_unit = "YEARS"
rmse = "RMSE"
r_square = "NO_R2"
p_value = "NO_SLOPEPVALUE"

# Execute 
trendCoeffMultidim = GenerateTrendRaster(inFile, dimensionName, 
	variables, trend_model, harmonic_frequency, ignore_nodata,
	length_of_cycle, cycle_unit, rmse,r_square,p_value)
	
# Save output
trendCoeffMultidim.save("C:/data/harmonic_trend_coefficients.crf")

環境

セルサイズ, 圧縮, 現在のワークスペース, 地理座標系変換, NoData, 出力データのコンフィグレーションキーワード, 出力座標系, 範囲, 並列処理ファクター, ピラミッド, ラスターの統計情報, リサンプリング方法, テンポラリワークスペース, スナップ対象ラスター, タイルサイズ

ライセンス情報

Basic: 次のものが必要 Image Analyst
Standard: 次のものが必要 Image Analyst
Advanced: 次のものが必要 Image Analyst

概要

使用法

構文

戻り値

コードのサンプル

環境

ライセンス情報

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