Доступно с лицензией Image Analyst.
Краткая информация
Вычисляет объект прогнозируемого многомерного растра, используя выходной растр тренда из функции GenerateTrend.
Обсуждение
Для получения дополнительной информации о том, как работает эта функция, см. растровую функцию Прогнозировать, используя тренд.
Указанный набор растровых данных является временным для растрового объекта. Чтобы сделать его постоянным, вы можете вызвать метод растрового объекта save.
Синтаксис
PredictUsingTrend (raster, {dimension_definition_type}, {dimension_values}, {start}, {end}, {interval_value}, {interval_unit})
Параметр | Описание | Тип данных |
raster | Входной растр тренда из функции GenerateTrend. | Raster |
dimension_definition_type | Указывает метод, используемый для предоставления значений прогнозных измерений.
(Значение по умолчанию — BY_VALUE) | String |
dimension_values [dimension_values,...] | Значение измерения или список значений, которые будут использоваться в прогнозе. Формат значения должен соответствовать формату измерения во входном многомерном растре. Если растр тренда был построен для измерения StdTime, то формат будет следующим: ГГГГ-ММ-ДДTЧЧ:MM:СС, например, 2050-01-01T12:00:00. Этот аргумент требуется, если значением параметра dimension_def является BY_VALUE. (Значение по умолчанию — None) | String |
start | Начальная дата, высота или глубина интервала измерений, который будет использоваться в прогнозе. Формат значения должен соответствовать формату измерения во входном многомерном растре. (Значение по умолчанию — None) | String |
end | Конечная дата, высота или глубина интервала измерений, который будет использоваться в прогнозе. Формат значения должен соответствовать формату измерения во входном многомерном растре. (Значение по умолчанию — None) | String |
interval_value | Количество шагов между двумя значениями измерений, которые должны быть включены в прогноз. Значение по умолчанию равно 1. (Значение по умолчанию — 1) | Double |
interval_unit | Указывает единицы измерения, которые будут применены к аргументу interval_value. Применяется только в том случае, если измерение, используемое в анализе, является измерением времени.
(Значение по умолчанию — HOURS) | String |
Тип данных | Описание |
Raster | Выходной растр. |
Пример кода
В этом примере генерируются прогнозируемые значения NDVI для каждого месяца в 2025 году.
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Set the local variables
in_raster = "C:/Data/NDVI_Trend.crf"
dimension_def = "BY_INTERVAL"
dimension_values = "None"
start = "2025-01-01T00:00:00"
end = "2025-12-31T00:00:00"
interval_value = 1
interval_unit = "MONTHS"
# Apply PredictUsingTrendRaster function
predicted_raster = arcpy.ia.PredictusingTrend(in_raster, dimension_def,
dimension_values , start, end, interval_value, interval_unit)
# Save the output
predicted_raster.save("C:/arcpyExamples/outputs/predicted_NDVI.crf")