Агрегировать многомерный растр (Spatial Analyst)

Доступно с лицензией Image Analyst.

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Краткая информация

Генерирует набор многомерных растровых данных путем комбинирования существующих переменных многомерного растра вдоль измерения.

Использование

• Используйте параметр Определение агрегации для выбора интервала с использованием ключевого слова, значения или диапазона значений. Например, если у вас есть данные за 30 лет о температуре морской поверхности, собираемые ежедневно на глубинах от 5 метров до 100 метров, вы можете использовать различные варианты интервалов для следующих сценариев:

  • Агрегировать ежедневные данные о температуре в среднемесячные данные, результатом чего получится многомерный растр с 12 временными срезами, и каждый срез будет представлять собой агрегированные данные для каждого месяца за все годы. Выберите Ключевое слово интервала и установите его на Повторяется ежемесячно.
  • Агрегировать данные о суточной температуре в среднемесячные данные, результатом чего получится многомерный растр с 360 временными срезами или с 12 временными срезами за каждый год (30 лет x 12 месяцев = 360 срезов). Выбрать Ключевое слово интервала и установить его на Ежемесячно.
  • Агрегировать месячные температуры в 4х-месячные интервалы. Выбрать Значение интервала, установить Значение интервала на 4 и установить Единицы на Месяцы.
  • Агрегировать температурные данные на глубинах от 0 до 25 метров, затем от 25 до 50 метров, затем от 50 до 100 метров. Выбрать Интервальные диапазоны и указать минимальные и максимальные глубины как 0 25; 25 50; 50 100.

• Поддерживаемые многомерные наборы растровых данных включают Cloud Raster Format (CRF), многомерные наборы данных мозаики или многомерные растровые слои, созданные с помощью файлов netCDF, GRIB или HDF.

• Этот инструмент создает многомерный набор растровых данных в формате Cloud Raster Format (CRF). В настоящее время другие форматы выхода не поддерживаются.

• По умолчанию выходной многомерный растр будет сжиматься с использованием типа сжатия LZ77. Однако рекомендуется изменить тип сжатия на LERC и настроить максимальное значение ошибки на основе ваших данных. Например, если вы ожидаете, что результаты анализа будут иметь точность до трех десятичных знаков, используйте 0,001 для максимального значения ошибки. Лучше избегать излишних требований к точности, поскольку они увеличивают время обработки и размер хранилища.

  Чтобы изменить тип сжатия, измените Параметр среды.

Параметры

Диалог

Подпись	Описание	Тип данных
Входной многомерный растр	Входной многомерный набор растровых данных.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
Измерение	Измерение агрегации. Это измерение, по которому переменные будут агрегированы.	String
Метод агрегирования (Дополнительный)	Определяет математический метод, который будет использован для комбинации агрегированных срезов в пределах интервала. Если метод установлен на Пользовательский, становится активным параметр Функция агрегирования. Среднее—Среднее значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале. Это значение по умолчанию Максимум—Максимальное значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале. Большинство—Значение пиксела, которое встречается чаще всего, будет вычислено по всем срезам в интервале. Минимум—Минимальное значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале. Меньшинство—Значение пиксела, которое встречается реже всего, будет вычислено по всем срезам в интервале. Медиана—Медианное значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале. Процентиль—Процент значений пикселов будет вычислен по всем срезам в интервале. Девяностый процентиль вычисляется по умолчанию. Вы можете указать другие значения (от 0 до 100), используя параметр Значение процентиля. Диапазон—Диапазон значений пикселов будет вычислено по всем срезам в интервале. Стандартное отклонение—Ср. кв. отклонение значений пикселов будет вычислено по всем срезам в интервале. Сумма—Сумма значений пикселов будет вычислена по всем срезам в интервале. Разнообразие—Число уникальных значений пикселов будет вычислено по всем срезам в интервале. Пользовательские—Вычисляет значение пиксела на основе пользовательской растровой функции.	String
Переменные [Dimension Info] (Описание) (Дополнительный)	Переменная или переменные, которые будут агрегированы по заданному измерению. Если не указано конкретных переменных, будут агрегированы все переменные в пределах заданного измерения. Например, для агрегирования суточных температурных данных в среднемесячные, необходимо указать температуру в качестве переменной для агрегирования. Если вы не указали ни одной переменной, а у вас есть суточные данные по температуре и влажности, обе переменные будут агрегированы в среднемесячные и выходной многомерный растр будет включать обе переменные.	String
Определение агрегации (Дополнительный)	Определяет интервал измерения, по которому данные будут агрегированы. Все—Значения данных будут агрегированы по всем срезам. Это значение по умолчанию Ключевое слово интервала—Данные переменных будут агрегированы с использованием общеизвестного интервала. Значение интервала—Данные переменных будут агрегированы с использованием заданного пользователем интервала и единиц. Интервальные диапазоны—Данные переменных будут агрегированы в пределах указанных пар значений или дат.	String
Ключевое слово интервала (Дополнительный)	Указывает ключевое слово интервала, которое будет использовано при агрегировании по измерению. Это обязательный параметр, если для параметра Определение агрегации выбрано Ключевое слово интервала и агрегация выполняется по времени. Каждый час—Значения данных будут агрегированы в почасовые временные шаги, и результат будет включать каждый час временного ряда. Ежедневно—Значения данных будут агрегированы в недельные временные шаги, и результат будет включать каждую неделю временного ряда. Еженедельно—Значения данных будут агрегированы в недельные временные шаги, и результат будет включать каждую неделю временного ряда. По декадам—Значения данных будут объединены в 3 периода по 10 дней каждый. Последний период может содержать больше или меньше 10 дней. Выходные данные будут включать 3 среза для каждого месяца. По пятилеткам—Значения данных будут объединены в 6 периода по 5 дней каждый. Последний период может содержать более или менее 5 дней. Выходные данные будут включать в себя 6 срезов для каждого месяца. Ежемесячно—Значения данных будут агрегированы в ежемесячные временные шаги, и результат будет включать каждый месяц временного ряда. Ежеквартально—Значения данных будут агрегированы в ежеквартальные временные шаги, и результат будет включать каждый квартал временного ряда. Ежегодно—Значения данных будут агрегированы в ежегодные временные шаги, и результат будет включать каждый год временного ряда. Повторяется ежедневно—Значения данных будут агрегированы в ежедневные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждого дня. Выходные данные будут включать максимум 366 ежедневных временных срезов. Повторяется еженедельно—Значения данных будут агрегированы в еженедельные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждой недели. Выходные данные будут включать максимум 53 еженедельных временных среза. Повторяется ежемесячно—Значения данных будут агрегированы в ежемесячные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждого месяца года. Выходные данные будут включать максимум 12 ежемесячных временных среза. Повторяется ежеквартально—Значения данных будут агрегированы в ежеквартальные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждого квартала. Выходные данные будут включать максимум 4 ежеквартальных временных среза.	String
Значение интервала (Дополнительный)	Размер интервала, который будет использован для агрегации. Этот параметр необходим, если параметр Определение агрегации установлен на Значение интервала. Например, чтоб агрегировать данные ежемесячных температур за 30 лет с инкрементом в 5 лет, введите 5 в качестве Значения интервала и укажите для Единиц – Годы.	Double
Единицы измерения (Дополнительный)	Единицы измерения, которые будут применены к Значению интервала. Этот параметр необходим, если параметр Измерение является полем времени, а для параметра Определение агрегации выбрано Значение интервала. Если вы агрегируете по какому-либо другому измерению, а не по времени, эта опция будет недоступна и единицы для значения интервала будут соответствовать единицам измерения переменной входных многомерных растровых данных. Часы—Значения данных будут агрегированы по часовым временным срезам с заданным интервалом. Дни—Значения данных будут агрегированы по суточным временным срезам с заданным интервалом. Недели—Значения данных будут агрегированы еженедельным временным срезам с заданным интервалом. Месяцы—Значения данных будут агрегированы по ежемесячным временным срезам с заданным интервалом. Годы—Значения данных будут агрегированы по ежегодным временным срезам с заданным интервалом.	String
Диапазон (Дополнительный)	Интервальные диапазоны, указанные в таблице значений, будут использованы для агрегации групп значений. Таблица значений состоит из пар минимальных и максимальных значений с типом поля Double или Date. Этот параметр необходим, если параметр Определение агрегации установлен на Интервальные диапазоны.	Value Table
Функция агрегации (Дополнительный)	Пользовательская растровая функция, которая будет использована для вычислений значений пикселов агрегированных растров. Входная растровая функция может быть объектом JSON или файлом .rft.xml, созданным из последовательности функций, или пользовательская растровая функция Python. Этот параметр необходим, если параметр Определение агрегации установлен на Пользовательский.	File; String
Игнорировать NoData (Дополнительный)	Определяет, будут ли игнорироваться значения NoData в анализе. Отмечено – анализ будет включать все действительные пикселы по данному измерению и игнорировать любые пикселы NoData. Используется по умолчанию. Не отмечено – результатом анализа будет значение NoData, если для этого пиксела по данному измерению есть хотя бы одно значение NoData.	Boolean
Безразмерный (Дополнительный)	Устанавливает, будут ли в слое содержаться значения измерения. Этот параметр активен только в том случае, если для создания слоя выбран один срез. Отмечено - в слое не будут содержаться значения измерения. Не отмечено - в слое будут содержаться значения измерения. Это значение по умолчанию	Boolean
Значение процентиля (Дополнительный)	Вычисляемый процентиль. Значение по умолчанию – 90, для 90-го процентиля. Значения могут варьироваться от 0 до 100. 0-й процентиль по существу эквивалентен Минимума в статистике, а 100-й процентиль эквивалентен Максимуму. Значение 50 даст по существу тот же результат, что и Медиана в статистике. Этот параметр доступен, только если для параметра Тип статистики задано значение Процентиль.	Double
Тип интерполяции процентиля (Дополнительный)	Задает метод интерполяции Процентиль, который будет использоваться, когда число вычисляемых значений входного растра - четное. Ближайшая—Будет использоваться ближайшее доступное значение к заданному процентилю. В этом случае тип выходных пикселов будет таким же, как и во входном растре значений. Линейная—Будет использоваться взвешенное среднее от двух соседних значений от заданного процентиля. В этом случае тип выходного пиксела будет с плавающей точкой.	String

Возвращаемое значение

Подпись	Описание	Тип данных
Выходной многомерный растр	Выходной многомерный набор растровых данных Cloud Raster Format (CRF).	Raster

Python

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})

Имя	Описание	Тип данных
in_multidimensional_raster	Входной многомерный набор растровых данных.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
dimension	Измерение агрегации. Это измерение, по которому переменные будут агрегированы.	String
aggregation_method (Дополнительный)	Определяет математический метод, который будет использован для комбинации агрегированных срезов в пределах интервала. MEAN—Среднее значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале. Это значение по умолчанию MAXIMUM—Максимальное значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале. MAJORITY—Значение пиксела, которое встречается чаще всего, будет вычислено по всем срезам в интервале. MINIMUM—Минимальное значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале. MINORITY—Значение пиксела, которое встречается реже всего, будет вычислено по всем срезам в интервале. MEDIAN—Медианное значение пиксела будет вычислено по всем срезам в интервале. PERCENTILE—Процент значений пикселов будет вычислен по всем срезам в интервале. Девяностый процентиль вычисляется по умолчанию. Вы можете указать другие значения (от 0 до 100), используя параметр Значение процентиля. RANGE—Диапазон значений пикселов будет вычислено по всем срезам в интервале. STD—Ср. кв. отклонение значений пикселов будет вычислено по всем срезам в интервале. SUM—Сумма значений пикселов будет вычислена по всем срезам в интервале. VARIETY—Число уникальных значений пикселов будет вычислено по всем срезам в интервале. CUSTOM—Вычисляет значение пиксела на основе пользовательской растровой функции. Если aggregation_method установлен на CUSTOM, параметр aggregation_function становится доступным.	String
variables [variables,...] (Дополнительный)	Переменная или переменные, которые будут агрегированы по заданному измерению. Если не указано конкретных переменных, будут агрегированы все переменные в пределах заданного измерения. Например, для агрегирования суточных температурных данных в среднемесячные, необходимо указать температуру в качестве переменной для агрегирования. Если вы не указали ни одной переменной, а у вас есть суточные данные по температуре и влажности, обе переменные будут агрегированы в среднемесячные и выходной многомерный растр будет включать обе переменные.	String
aggregation_def (Дополнительный)	Определяет интервал измерения, по которому данные будут агрегированы. ALL—Значения данных будут агрегированы по всем срезам. Это значение по умолчанию INTERVAL_KEYWORD—Данные переменных будут агрегированы с использованием общеизвестного интервала. INTERVAL_VALUE—Данные переменных будут агрегированы с использованием заданного пользователем интервала и единиц. INTERVAL_RANGES—Данные переменных будут агрегированы в пределах указанных пар значений или дат.	String
interval_keyword (Дополнительный)	Указывает ключевое слово интервала, которое будет использовано при агрегировании по измерению. Это обязательный параметр, если для aggregation_def выбрано INTERVAL_KEYWORD и агрегация выполняется по времени. HOURLY—Значения данных будут агрегированы в почасовые временные шаги, и результат будет включать каждый час временного ряда. DAILY—Значения данных будут агрегированы в недельные временные шаги, и результат будет включать каждую неделю временного ряда. WEEKLY—Значения данных будут агрегированы в недельные временные шаги, и результат будет включать каждую неделю временного ряда. DEKADLY—Значения данных будут объединены в 3 периода по 10 дней каждый. Последний период может содержать больше или меньше 10 дней. Выходные данные будут включать 3 среза для каждого месяца. PENTADLY—Значения данных будут объединены в 6 периода по 5 дней каждый. Последний период может содержать более или менее 5 дней. Выходные данные будут включать в себя 6 срезов для каждого месяца. MONTHLY—Значения данных будут агрегированы в ежемесячные временные шаги, и результат будет включать каждый месяц временного ряда. QUARTERLY—Значения данных будут агрегированы в ежеквартальные временные шаги, и результат будет включать каждый квартал временного ряда. YEARLY—Значения данных будут агрегированы в ежегодные временные шаги, и результат будет включать каждый год временного ряда. RECURRING_DAILY—Значения данных будут агрегированы в ежедневные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждого дня. Выходные данные будут включать максимум 366 ежедневных временных срезов. RECURRING_WEEKLY—Значения данных будут агрегированы в еженедельные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждой недели. Выходные данные будут включать максимум 53 еженедельных временных среза. RECURRING_MONTHLY—Значения данных будут агрегированы в ежемесячные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждого месяца года. Выходные данные будут включать максимум 12 ежемесячных временных среза. RECURRING_QUARTERLY—Значения данных будут агрегированы в ежеквартальные временные шаги, и результат будет включать одно агрегированное значение для каждого квартала. Выходные данные будут включать максимум 4 ежеквартальных временных среза.	String
interval_value (Дополнительный)	Размер интервала, который будет использован для агрегации. Этот параметр необходим, если для параметра aggregation_def задано INTERVAL_VALUE. Например, чтоб агрегировать данные ежемесячных температур за 30 лет с интервалом в 5 лет, введите 5 в качестве interval_value и укажите для interval_unit значение YEARS.	Double
interval_unit (Дополнительный)	Единицы измерения, которые будут применены к параметру interval_value. Этот параметр необходим, если параметр dimension является полем времени, а параметр aggregation_def установлен на INTERVAL_VALUE. Если вы агрегируете по какому-либо другому измерению, а не по времени, эта опция будет недоступна и единицы для значения интервала будут соответствовать единицам измерения переменной входных многомерных растровых данных. HOURS—Значения данных будут агрегированы по часовым временным срезам с заданным интервалом. DAYS—Значения данных будут агрегированы по суточным временным срезам с заданным интервалом. WEEKS—Значения данных будут агрегированы еженедельным временным срезам с заданным интервалом. MONTHS—Значения данных будут агрегированы по ежемесячным временным срезам с заданным интервалом. YEARS—Значения данных будут агрегированы по ежегодным временным срезам с заданным интервалом.	String
interval_ranges [interval_ranges,...] (Дополнительный)	Интервальные диапазоны, указанные в таблице значений, будут использованы для агрегации групп значений. Таблица значений состоит из пар минимальных и максимальных значений с типом поля Double или Date. Этот параметр необходим, если параметр aggregation_def установлен на INTERVAL_RANGE.	Value Table
aggregation_function (Дополнительный)	Пользовательская растровая функция, которая будет использована для вычислений значений пикселов агрегированных растров. Входная растровая функция может быть объектом JSON или файлом .rft.xml, созданным из последовательности функций, или пользовательская растровая функция Python. Этот параметр необходим, если для параметра aggregation_method задано CUSTOM.	File; String
ignore_nodata (Дополнительный)	Определяет, будут ли игнорироваться значения NoData в анализе. DATA—Анализ будет включать все действительные пикселы по данному измерению и игнорировать любые пикселы NoData. Используется по умолчанию. NODATA—Результатом анализа будет значение NoData, если для этого пиксела по данному измерению есть хотя бы одно значение NoData.	Boolean
dimensionless (Дополнительный)	Устанавливает, будут ли в слое содержаться значения измерения. Этот параметр доступен только в том случае, если для создания слоя выбран один срез. NO_DIMENSIONS—В слое не будут содержаться значения измерения. DIMENSIONS—В слое будут содержаться значения измерения. Это значение по умолчанию	Boolean
percentile_value (Дополнительный)	Вычисляемый процентиль. Значение по умолчанию – 90, для 90-го процентиля. Значения могут варьироваться от 0 до 100. 0-й процентиль по существу эквивалентен Минимума в статистике, а 100-й процентиль эквивалентен Максимуму. Значение 50 даст по существу тот же результат, что и Медиана в статистике. Эта опция доступна, только если для параметра statistics_type задано значение PERCENTILE.	Double
percentile_interpolation_type (Дополнительный)	Задает метод интерполяции Процентиль, который будет использоваться, когда число вычисляемых значений входного растра - четное. NEAREST—Будет использоваться ближайшее доступное значение к заданному процентилю. В этом случае тип выходных пикселов будет таким же, как и во входном растре значений. LINEAR—Будет использоваться взвешенное среднее от двух соседних значений от заданного процентиля. В этом случае тип выходного пиксела будет с плавающей точкой.	String

Возвращаемое значение

Имя	Описание	Тип данных
out_multidimensional_raster	Выходной многомерный набор растровых данных Cloud Raster Format (CRF).	Raster

Пример кода

AggregateMultidimensionalRaster, пример 1 (окно Python)

В этом примере агрегируются данные температур в среднегодовые значения.

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 пример 2 (автономный скрипт)

В этом примере агрегируются суточные данные по температуре и влажности в ежемесячные данные с максимальными значениями температуры и влажности.

# 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")

Параметры среды

Размер ячейки, Сжатие, Текущая рабочая область, Географические преобразования, NoData, Выходное ключевое слово CONFIG, Выходная система координат, Экстент, Коэффициент параллельной обработки, Пирамидные слои, Статистика растра, Метод пересчета, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа

Особые случаи

Информация о лицензиях

• Basic: Обязательно Spatial Analyst или Image Analyst
• Standard: Обязательно Spatial Analyst или Image Analyst
• Advanced: Обязательно Spatial Analyst или Image Analyst