Доступно с лицензией Image Analyst.
Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Сводка
Вычисляет аномалию для каждого среза в существующем многомерном растре с целью создания нового многомерного растра.
Аномалия - это отклонение наблюдения от его стандартного или среднего значения.
Использование
Поддерживаются следующие наборы многомерных растровых данных: netCDF, GRIB, HDF и CRF Esri. Также поддерживаются наборы многомерных данных мозаики.
Этот инструмент создает набор многомерных растровых данных в облачном растровом формате (CRF). Другие форматы выходных данных в настоящее время не поддерживаются.
Этот инструмент вычисляет аномалии во времени для одной или нескольких переменных в многомерном растре. Если в дополнение к измерению времени имеется измерение без времени, аномалия будет вычисляться на каждом шаге дополнительного измерения.
Например, у вас есть ежемесячные данные о температуре океана, собранные через 1 м до глубины 100 м, и вы хотите рассчитать такие температурные аномалии, как отклонения от среднегодового значения. Инструмент Создать многомерную аномалию определит температурные аномалии на основе среднегодового значения, если вы установите для параметра Интервал расчета среднего значения Ежегодно, и возвратит значения аномалий для каждой из 100 глубин.
Этот инструмент поддерживает только многомерные наборы растровых данных, в которых есть измерение времени.
Далее перечислены математические методы расчета аномальных значений. Аномалии могут быть вычислены с использованием среднего или медианного значений. Если распределение данных искажено, среднее может сильно зависеть от выбросов, поэтому метод медианного значения или z-оценки может больше подходить для этого типа данных.
- Отличие от среднего = x - µ
- x = значение пиксела в срезе
- µ = среднее значение пиксела за заданный временной интервал
- Процентное отличие от среднего = |x - µ| / [(x - µ)/2]
- x = значение пиксела в срезе
- µ = среднее значение пиксела за заданный временной интервал
- |x - µ| = абсолютное значение разницы между значением и средним значением
- Процент от среднего = x / µ
- x = значение пиксела в срезе
- µ = среднее значение пиксела за заданный временной интервал
- Отличие от медианы значений = x - µ
- x = значение пиксела в срезе
- ß = медиана значений пиксела за заданный временной интервал
- Процентное отличие от медианы значений = |x - ß| / [(x + ß)/2]
- x = значение пиксела в срезе
- ß = медиана значений пиксела за заданный временной интервал
- |x - ß| = абсолютное значение разницы между текущим и медианным значениями
- Процент от медианного = x / ß
- x = значение пиксела в срезе
- ß = медиана значений пиксела за заданный временной интервал
- Z-оценка = (x - µ) / S
- x = значение пиксела в срезе
- µ = среднее значение пиксела за заданный временной интервал
- S = стандартное отклонение значений пиксела за заданный интервал времени
- Отличие от среднего = x - µ
Среднее или медиана будут либо вычислены по входному многомерному растру либо вы можете задать значения среднего или медианы непосредственно как входные растровые данные в параметре Интервал расчета среднего. Внешний растр может быть одиночным или многомерным. Если используется одиночный растр, отличие от среднего будет вычислено сравнением значений пикселов в каждом срезе с соответствующими значениями пикселов во внешнем растре. Если используется многомерный растр, соответствующие срезы будут сравниваться для определения отличия от среднего, поэтому число и название переменных и размерностей должно совпадать.
Внешний растр должен иметь такой же экстент, размер ячейки и пространственную привязку, что и входной многомерный растр.
Метод расчета аномалии z-оценки не поддерживается, если внешний растр используется для вычисления отличия от среднего.
Синтаксис
GenerateMultidimensionalAnomaly(in_multidimensional_raster, {variables}, {method}, {calculation_interval}, {ignore_nodata}, {reference_mean_raster})| Parameter | Объяснение | Тип данных |
in_multidimensional_raster | Входной многомерный набор растровых данных. | Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File |
variables [variables,...] (Дополнительный) | Переменная или переменные, для которых будут рассчитываться аномалии. Если переменная не указана, будут проанализированы все переменные с измерением времени. | String |
method (Дополнительный) | Задает метод, который будет использоваться для вычисления аномалии.
| String |
calculation_interval (Дополнительный) | Задает временной интервал, который будет использоваться для вычисления среднего значения.
| String |
ignore_nodata (Дополнительный) | Определяет, будут ли игнорироваться значения NoData в анализе.
| Boolean |
reference_mean_raster (Дополнительный) | Базовый набор растровых данных, который содержит ранее вычисленное среднее для каждого пиксела. Аномалии будут вычислены в сравнении с этим средним. | Raster Layer; Raster Dataset; Mosaic Layer; Mosaic Dataset |
Значение отраженного сигнала
| Name | Объяснение | Тип данных |
| out_multidimensional_raster | Выходной набор многомерных растровых данных в формате Cloud Raster Format (CRF). | Raster |
Пример кода
В этом примере создается многомерный растр аномалий для данных температуры, сравнивающий значения пикселей со средним значением пикселей по всем срезам.
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
tempanomaly = arcpy.ia.GenerateMultidimensionalAnomaly(
"c:/data/climateData.nc", "temperature", "DIFFERENCE_FROM_MEAN",
"ALL", "DATA", None)
tempanomaly.save("c:/data/TempAnomaly.crf")В этом примере создается многомерный растр аномалий для данных температуры океана, сравнивающий значения пикселей со средним значением за год.
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Define input parameters
inputFile = "c:/data/climateData.crf"
variable = "oceantemp"
averageMethod = "PERCENT_DIFFERENCE_FROM_MEAN"
averageInterval = "EXTERNAL_RASTER"
ignoreNoData = "DATA"
referenceRaster = "c:/data/Average_OceanTemp.crf"
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Execute
Anomaly = arcpy.ia.GenerateMultidimensionalAnomaly(inputFile, variable,
averageMethod, averageInterval, ignoreNoData, referenceRaster)
# Save output
Anomaly.save("c:/data/TempAnomaly.crf")Environments
Информация о лицензиях
- Basic: Требуется Image Analyst or Spatial Analyst
- Standard: Требуется Image Analyst or Spatial Analyst
- Advanced: Требуется Image Analyst or Spatial Analyst