多次元ラスターの集約 (Aggregate Multidimensional Raster) (Spatial Analyst)

Image Analyst ライセンスで利用できます。

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

サマリー

既存の多次元ラスター変数をディメンションに沿って結合することによって、多次元ラスター データセットを生成します。

使用法

  • [集約定義] パラメーターを使用すると、キーワード、値、または値の範囲を使用して、間隔を選択できます。 たとえば、30 年間の海面温度データがあり、最大 100 メートルまで深度 5 メートルごとに毎日収集している場合、次のようなシナリオで、さまざまな間隔オプションを使用できます。

    • 毎日の温度データを月次データに集約します。月次データでは、結果は 12 個のタイム スライスを含む多次元ラスターとして表され、各スライスはすべての年の各月を集約したものです。 [間隔キーワード] を選択し、そのキーワードを [毎月繰り返し] に設定します。
    • 毎日の温度データを月次データに集約します。そうすると、結果は 360 個のスライス、つまり 1 年あたり 12 個のタイム スライス (30 年 x 12 か月 = 360 個のスライス) を含む多次元ラスターになります。 [間隔キーワード] を選択し、そのキーワードを [毎月] に設定します。
    • 毎月の温度データを 4 か月間隔に集約します。 [間隔値] を選択し、[間隔値][4][単位][月] に設定します。
    • 0 ~ 25 メートル、25 ~ 50 メートル、50 ~ 100 メートルの温度データを集約します。 [間隔範囲] を選択して、最小深度と最大深度を [0 25; 25 50; 50 100] に指定します。
  • サポートされている多次元ラスター データセットには、CRF (Cloud Raster Format)、多次元モザイク データセット、netCDF、GRIB、または HDF ファイルで生成された多次元ラスター レイヤーがあります。

  • 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の値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 を最大誤差の値に使用します。 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。

    圧縮タイプを変更するには、環境設定を変更します。

パラメーター

ラベル説明データ タイプ
入力多次元ラスター

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
ディメンション

集約のディメンション。 このディメンションに沿って変数が集約されます。

String
集約方法
(オプション)

間隔内で集約されたスライスを結合するために使用される数学的手法を指定します。

方法を [カスタム] に設定した場合、[集約関数] パラメーターが有効になります。

  • 平均値間隔内のすべてのスライスでピクセルの平均値が計算されます。 これがデフォルトです。
  • 最大間隔内のすべてのスライスでピクセルの最大値が計算されます。
  • 最頻値間隔内のすべてのスライスでピクセルの最頻値が計算されます。
  • 最小間隔内のすべてのスライスでピクセルの最小値が計算されます。
  • 最少頻値間隔内のすべてのスライスでピクセルの最小頻値が計算されます。
  • 中央値間隔内のすべてのスライスでピクセルの中央値が計算されます。
  • パーセンタイル間隔内のすべてのスライスでピクセルの値のパーセンタイルが計算されます。 デフォルトで 90 番目のパーセンタイルが計算されます。 [パーセンタイル値] パラメーターを使用して、その他の値 (0 ~ 100) を指定できます。
  • 範囲値間隔内のすべてのスライスでピクセルの値の範囲が計算されます。
  • 標準偏差間隔内のすべてのスライスでピクセルの値の標準偏差が計算されます。
  • 合計値間隔内のすべてのスライスでピクセルの合計値が計算されます。
  • 種類間隔内のすべてのスライスでピクセルの個別値の数が計算されます。
  • カスタムカスタム ラスター関数に基づいてピクセルの値が計算されます。
String
変数 [ディメンション情報] (説明)
(オプション)

指定したディメンションに沿って集約する変数。 変数を指定しない場合、選択したディメンションですべての変数が集約されます。

たとえば、日次温度データを月次平均値に集約するには、温度を集約する変数として指定します。 変数を指定せず、変数として毎日の温度と毎日の降雨量がある場合、両方の変数が毎月の平均に集約され、出力多次元ラスターには両方の変数が含まれます。

String
集約定義
(オプション)

データを集約するディメンションの間隔を指定します。

  • すべてすべてのスライスでデータが集約されます。 これがデフォルトです。
  • 間隔キーワード一般的に知られている間隔を使用して、変数データが集約されます。
  • 間隔値ユーザーが指定した間隔と単位を使用して、変数データが集約されます。
  • 間隔範囲指定した値または日付のペアの間にある変数データが集約されます。
String
間隔キーワード
(オプション)

ディメンションに沿って集約するときに使用する間隔キーワードを指定します。 このパラメーターは、[集約定義] パラメーターが [間隔キーワード] に設定されている場合は必須で、集約は時間全体にわたる必要があります。

  • 毎時間データ値が毎時の時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての時間が含まれます。
  • 毎日データ値が日次時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての日が含まれます。
  • 毎週データ値が週次時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての週が含まれます。
  • 10 日ごとデータ値は、各 10 日間の 3 つの期間に集約されます。 最後の期間は、10 日より多くなる場合と少なくなる場合があります。 出力には、各月につき 3 つのスライスが含まれます。
  • 50 日ごとデータ値は、各 5 日間の 6 つの期間に集約されます。 最後の期間は、5 日より多くなる場合と少なくなる場合があります。 出力には、各月につき 6 つのスライスが含まれます。
  • 毎月データ値が月次時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての月が含まれます。
  • 毎四半期データ値が毎四半期の時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての四半期が含まれます。
  • 毎年データ値が年次時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての年が含まれます。
  • 毎日繰り返しデータ値が日次時間ステップに集約され、結果にはユリウス通日ごとに 1 つの集約値が含まれます。 出力には、最大で 366 個の日次時間スライスが含まれます。
  • 毎週繰り返しデータ値が週次時間ステップに集約され、結果には週ごとに 1 つの集約値が含まれます。 出力には、最大で 53 個の週次時間スライスが含まれます。
  • 毎月繰り返しデータ値が月次時間ステップに集約され、結果には月ごとに 1 つの集約値が含まれます。 出力には、最大で 12 個の月次時間スライスが含まれます。
  • 毎四半期繰り返しデータ値が毎四半期の時間ステップに集約され、結果には四半期につき 1 つの集約値が含まれます。 出力には、最大で 4 個の四半期時間スライスが含まれます。
String
間隔値
(オプション)

集約に使用される間隔のサイズ。 このパラメーターは、[集約定義] パラメーターが [間隔値] に設定されている場合に必須です。

たとえば、30 年間の毎月の温度データを 5 年ごとに集約するには、[間隔値] に 5 を入力し、[単位][年] に指定します。

Double
単位
(オプション)

[値の間隔] パラメーターに使用する単位。 このパラメーターは、[ディメンション] パラメーターが時間フィールドで、[集約定義] パラメーターが [間隔値] に設定されている場合に必須です。

時間以外で集約をしている場合、このオプションは使用できず、間隔値の単位は入力多次元ラスター データの変数単位と一致します。

  • データ値が指定された間隔で毎時間の時間スライスに集約されます。
  • データ値が指定された間隔で毎日の時間スライスに集約されます。
  • データ値が指定された間隔で毎週の時間スライスに集約されます。
  • データ値が指定された間隔で毎月の時間スライスに集約されます。
  • データ値が指定された間隔で毎年の時間スライスに集約されます。
String
範囲値
(オプション)

値テーブルで指定した間隔範囲が、値のグループを集約するのに使用されます。 値テーブルは範囲の最小値と最大値のペアで構成され、データ タイプは Double または Date です。

このパラメーターは、[集約定義] パラメーターが [間隔範囲] に設定されている場合に必須です。

Value Table
集約関数
(オプション)

集約するラスターのピクセル値を計算するのに使用するカスタム ラスター関数。 入力は、関数チェーンまたはカスタム Python ラスター関数から作成されたラスター関数の JSON オブジェクトまたは *.rft.xml ファイルです。

このパラメーターは、[集約方法] パラメーターが [カスタム] に設定されている場合に必須です。

File; String
NoData を無視
(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。

  • オン - 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。
  • オフ - 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
ディメンションなし
(オプション)

レイヤーにディメンション値が含まれるかどうかを指定します。 このパラメーターは、レイヤーの作成に 1 つのスライスが選択されている場合にのみアクティブになります。

  • オン - レイヤーにディメンション値は含まれません。
  • オフ - レイヤーにディメンション値が含まれます。 これがデフォルトです。

Boolean
パーセンタイル値
(オプション)

計算するパーセンタイル。デフォルトは 90 で、90 番目のパーセンタイルを示します。

値の範囲は 0 ~ 100 です。0 番目のパーセンタイルは、基本的に最小値の統計情報と同じであり、100 番目のパーセンタイルは最大値と同じです。値が 50 の場合、基本的に中央値の統計情報と同じ結果になります。

このオプションは、[統計情報の種類] パラメーターが [パーセンタイル] に設定されている場合にのみ使用できます。

Double
パーセンタイル内挿タイプ
(オプション)

計算される入力ラスターの値の数が偶数である場合に使用されるパーセンタイル内挿の方法を指定します。

  • 最近隣内挿法目的のパーセンタイルに使用できる最近隣の値が使用されます。 この場合、出力のピクセル タイプは、入力値ラスターと同じになります。
  • ライン目的のパーセンタイルからの 2 つの周囲値の加重平均が使用されます。 この場合、出力のピクセル タイプは浮動小数点になります。
String

戻り値

ラベル説明データ タイプ
出力多次元ラスター

出力される CRF (Cloud Raster Format) 多次元ラスター データセット。

Raster

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})
名前説明データ 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

集約のディメンション。 このディメンションに沿って変数が集約されます。

String
aggregation_method
(オプション)

間隔内で集約されたスライスを結合するために使用される数学的手法を指定します。

  • MEAN間隔内のすべてのスライスでピクセルの平均値が計算されます。 これがデフォルトです。
  • MAXIMUM間隔内のすべてのスライスでピクセルの最大値が計算されます。
  • MAJORITY間隔内のすべてのスライスでピクセルの最頻値が計算されます。
  • MINIMUM間隔内のすべてのスライスでピクセルの最小値が計算されます。
  • MINORITY間隔内のすべてのスライスでピクセルの最小頻値が計算されます。
  • MEDIAN間隔内のすべてのスライスでピクセルの中央値が計算されます。
  • PERCENTILE間隔内のすべてのスライスでピクセルの値のパーセンタイルが計算されます。 デフォルトで 90 番目のパーセンタイルが計算されます。 [パーセンタイル値] パラメーターを使用して、その他の値 (0 ~ 100) を指定できます。
  • RANGE間隔内のすべてのスライスでピクセルの値の範囲が計算されます。
  • STD間隔内のすべてのスライスでピクセルの値の標準偏差が計算されます。
  • SUM間隔内のすべてのスライスでピクセルの合計値が計算されます。
  • VARIETY間隔内のすべてのスライスでピクセルの個別値の数が計算されます。
  • CUSTOMカスタム ラスター関数に基づいてピクセルの値が計算されます。

aggregation_methodCUSTOM に設定すると、aggregation_function パラメーターが有効になります。

String
variables
[variables,...]
(オプション)

指定したディメンションに沿って集約する変数。 変数を指定しない場合、選択したディメンションですべての変数が集約されます。

たとえば、日次温度データを月次平均値に集約するには、温度を集約する変数として指定します。 変数を指定せず、変数として毎日の温度と毎日の降雨量がある場合、両方の変数が毎月の平均に集約され、出力多次元ラスターには両方の変数が含まれます。

String
aggregation_def
(オプション)

データを集約するディメンションの間隔を指定します。

  • ALLすべてのスライスでデータが集約されます。 これがデフォルトです。
  • INTERVAL_KEYWORD一般的に知られている間隔を使用して、変数データが集約されます。
  • INTERVAL_VALUEユーザーが指定した間隔と単位を使用して、変数データが集約されます。
  • INTERVAL_RANGES指定した値または日付のペアの間にある変数データが集約されます。
String
interval_keyword
(オプション)

ディメンションに沿って集約するときに使用する間隔キーワードを指定します。 このパラメーターは、aggregation_defINTERVAL_KEYWORD に設定されている場合に必須で、時間に沿って集約する必要があります。

  • HOURLYデータ値が毎時の時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての時間が含まれます。
  • DAILYデータ値が日次時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての日が含まれます。
  • WEEKLYデータ値が週次時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての週が含まれます。
  • DEKADLYデータ値は、各 10 日間の 3 つの期間に集約されます。 最後の期間は、10 日より多くなる場合と少なくなる場合があります。 出力には、各月につき 3 つのスライスが含まれます。
  • PENTADLYデータ値は、各 5 日間の 6 つの期間に集約されます。 最後の期間は、5 日より多くなる場合と少なくなる場合があります。 出力には、各月につき 6 つのスライスが含まれます。
  • MONTHLYデータ値が月次時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての月が含まれます。
  • QUARTERLYデータ値が毎四半期の時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての四半期が含まれます。
  • YEARLYデータ値が年次時間ステップに集約され、結果には時系列のすべての年が含まれます。
  • RECURRING_DAILYデータ値が日次時間ステップに集約され、結果にはユリウス通日ごとに 1 つの集約値が含まれます。 出力には、最大で 366 個の日次時間スライスが含まれます。
  • RECURRING_WEEKLYデータ値が週次時間ステップに集約され、結果には週ごとに 1 つの集約値が含まれます。 出力には、最大で 53 個の週次時間スライスが含まれます。
  • RECURRING_MONTHLYデータ値が月次時間ステップに集約され、結果には月ごとに 1 つの集約値が含まれます。 出力には、最大で 12 個の月次時間スライスが含まれます。
  • RECURRING_QUARTERLYデータ値が毎四半期の時間ステップに集約され、結果には四半期につき 1 つの集約値が含まれます。 出力には、最大で 4 個の四半期時間スライスが含まれます。
String
interval_value
(オプション)

集約に使用される間隔のサイズ。 このパラメーターは、aggregation_def パラメーターが INTERVAL_VALUE に設定されている場合に必須です。

たとえば、30 年間の毎月の温度データを 5 年ごとに集約するには、interval_value に 5 を入力し、interval_unitYEARS に指定します。

Double
interval_unit
(オプション)

interval_value パラメーターに使用する単位。 このパラメーターは、dimension パラメーターが時間フィールドに設定されていて、aggregation_def パラメーターが INTERVAL_VALUE に設定されている場合に必須です。

時間以外で集約をしている場合、このオプションは使用できず、間隔値の単位は入力多次元ラスター データの変数単位と一致します。

  • HOURSデータ値が指定された間隔で毎時間の時間スライスに集約されます。
  • DAYSデータ値が指定された間隔で毎日の時間スライスに集約されます。
  • WEEKSデータ値が指定された間隔で毎週の時間スライスに集約されます。
  • MONTHSデータ値が指定された間隔で毎月の時間スライスに集約されます。
  • YEARSデータ値が指定された間隔で毎年の時間スライスに集約されます。
String
interval_ranges
[interval_ranges,...]
(オプション)

値テーブルで指定した間隔範囲が、値のグループを集約するのに使用されます。 値テーブルは範囲の最小値と最大値のペアで構成され、データ タイプは Double または Date です。

このパラメーターは、aggregation_def パラメーターが INTERVAL_RANGE にされている場合に必須です。

Value Table
aggregation_function
(オプション)

集約するラスターのピクセル値を計算するのに使用するカスタム ラスター関数。 入力は、関数チェーンまたはカスタム Python ラスター関数から作成されたラスター関数の JSON オブジェクトまたは *.rft.xml ファイルです。

このパラメーターは、aggregation_method パラメーターが CUSTOM に設定されている場合に必須です。

File; String
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
dimensionless
(オプション)

レイヤーにディメンション値が含まれるかどうかを指定します。 このパラメーターは、レイヤーの作成に 1 つのスライスが選択されている場合にのみ有効になります。

  • NO_DIMENSIONSレイヤーにディメンション値は含まれません。
  • DIMENSIONSレイヤーにディメンション値が含まれます。 これがデフォルトです。
Boolean
percentile_value
(オプション)

計算するパーセンタイル。デフォルトは 90 で、90 番目のパーセンタイルを示します。

値の範囲は 0 ~ 100 です。0 番目のパーセンタイルは、基本的に最小値の統計情報と同じであり、100 番目のパーセンタイルは最大値と同じです。値が 50 の場合、基本的に中央値の統計情報と同じ結果になります。

このオプションは、statistics_type パラメーターが PERCENTILE に設定されている場合のみサポートされます。

Double
percentile_interpolation_type
(オプション)

計算される入力ラスターの値の数が偶数である場合に使用されるパーセンタイル内挿の方法を指定します。

  • NEAREST目的のパーセンタイルに使用できる最近隣の値が使用されます。 この場合、出力のピクセル タイプは、入力値ラスターと同じになります。
  • LINEAR目的のパーセンタイルからの 2 つの周囲値の加重平均が使用されます。 この場合、出力のピクセル タイプは浮動小数点になります。
String

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

AggregateMultidimensionalRaster (多次元ラスターの集約) の例 1 (Python ウィンドウ)

この例では、温度データを毎年の平均温度値のデータに集約します。

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")
AggregateMultidimensionalRaster (多次元ラスターの集約) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

この例では、毎日の降雨量と温度データを、毎月の最大降雨量と最大温度値のデータに集約します。

# 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")

関連トピック