Диаграммы снимков и растров

Диаграммы - важный инструмент анализа, позволяющий характеризовать табличные и растровые данные из нескольких переменных в графическом виде. С помощью возможности построения диаграмм в ArcGIS Pro вы можете выбирать данные географически для этих переменных. Это поможет вам оценить сами переменные и их географические взаимоотношения. К примеру, в растровых данных можно изучать переменные в выбранной области интереса, например, на сельскохозяйственном поле, и изучать спектральные сигнатуры разных культивируемых видов.

При работе с векторными, растровыми данными и снимками в работе инструментов диаграмм много общего. Можно отображать точечные диаграммы атрибутов на основе векторных данных и оценивать корреляцию между переменными диаграмм так, как вы оцениваете корреляцию между каналами снимков.

Способы использования диаграмм для анализа векторных данных и снимков могут быть разными - в зависимости от типа данных. Например, в случае векторных данных вам может быть интересна оценка корреляции между переменными, позволяющая установить и количественно оценить отношения. А при работе со снимками вам потребуется уменьшение корреляции между каналами, которое используется для операций извлечения объектов. Кроме того, табличные данные и разбитые на категории растры дискретны, в то время как данные космических снимков непрерывны. Эта разница между типами данных фундаментальна и определяет способ обработки и анализа данных диаграммы.

Как создать диаграмму

О диаграммах снимков и растров

Данные дистанционного зондирования и аналитические растровые данные содержат информацию о географии соответствующей территории. Каждый пиксел изображения - это спектральное и пространственное измерение соответствующего географического объекта на местности. Часто спектральная сигнатура отображаемых объектов отображается более чем в трех каналах информации. Это могут быть мультитемпоральные научные данные, которые позволяют изучать изменение во времени нескольких переменных а нескольких местах. Просмотр растров снимков или научных данных - лучший способ визуализации и оценки данных. Однако презентации, отличающиеся от визуального вида карты, упростят вашу работу, особенно при сравнении маленьких деталей двух или более областей интереса или оценке изменений во времени.

Диаграммы разрабатываются для изучения спектральных сигнатур многозональных снимков, характерных только для снимков. Диаграммы растров используют метаданные снимков для правильной оценки длин волн каналов и применяют эту информацию для задания групп пикселов с целью сравнения и анализа. Это позволит выполнять извлечение объектов по данным дистанционного зондирования и использовать методы обработки изображений для получения таких растровых продуктов, как карты качества воды и здоровья зеленых растений. Непрерывные данные снимков обрабатываются, и из них получаются категориальные данные, которые можно дальше анализировать с помощью диаграмм, основанных на векторных данных.

Есть пять видов диаграмм снимков и растров: линейчатые диаграммы изображений, диаграммы спектрального профиля, точечные диаграммы изображений, диаграммы временного профиля и временной профиль изображений.

Линейчатые диаграммы изображений

Распределение категориальных растровых данных можно отображать с помощью линейчатых диаграмм. Например, линейчатые диаграммы можно использовать для определения количества пикселей в каждой категории земного покрова или общей площади, которая попадает в определенный класс риска. Линейчатая диаграмма изображения позволяет визуализировать распределение тематических растровых данных в каждой категории. Для использования линейчатых диаграмм у растра должна быть таблица атрибутов.

Диаграммы гистограмм изображений

При работе со снимками вам часто требуется понимать, сколько в них содержится информации. Статистическое распределение значений канала позволит понять, насколько хорошо работает сенсор, а также условия, в которых было получено изображение. Оно, кроме того, обеспечивает метрику для характеристики важнейших аспектов качества изображения. Диаграммы гистограммы изображения позволяет вам четко визуализировать распределение и анализировать специфику распределения пикселов в этом канале. Анализ гистограмм изображения включает такие статистические измерения, как перекос распределения, графики средних и медианных значений и столбцы со стандартным распределением.

Точечная диаграмма изображения

Точечные диаграммы отображают спектральную информацию векторных данных, позволяя отображать на графики два информационных канала. Это поможет понять, насколько коррелированной или некоррелированной является информация канала, и информирует о выборе различных комбинаций каналов, которые выделяют объекты на изображениях, представляющие интерес. Если пикселы в различных каналах сильно коррелированы, для классификации изображения понадобятся лишь несколько каналов. Если точечная диаграмма канала показывает, что пикселы, содержащие несколько элементов, можно разделить, это указывает на то, что оба канала являются хорошими кандидатами для классификации изображений.

Точечные диаграммы также помогают анализировать характеристики данных трансформированного изображения, например, «шапочка с кисточкой», анализ методом главных компонент и другие характеристики. Местоположение объектов в распределении точечной диаграммы позволяет понять такие феномены, как здоровье зеленых растений и возраст посевных культур или их состояние после пожара.

Диаграммы спектрального профиля

С помощью диаграмм спектрального профиля можно выбрать регионы или наземные объекты на снимке и просмотреть спектральную информацию во всех каналах изображения. Это создает спектральный отпечаток для объектов, представляющих интерес в этой области. Например, если вы сравниваете два сельскохозяйственных поля, чтобы определить, не засеяна ли на них одна и та же культура, выберите область в пределах каждого поля и отобразите суммарную информацию о значениях пикселов в каждом канале для каждого поля в виде диаграммы спектрального профиля. Различия в спектральных сигнатурах определяются средними значениями , «усами» стандартного отклонения и их местом в спектре на каждой диаграмме. Неспектральные каналы тоже могут быть отображены на диаграмме, что может быть полезным для отображения различных показателей или данных, которые берутся из аналитических растровых наборов данных. Это позволит определить, схожи ли спектральные сигнатуры или они различаются, основываясь на значениях в разных каналах каждого объекта.

Диаграммы спектральных профилей позволят оценить спектральный профиль объектов, определить сходства и различия их характеристик и убедиться в том, что снимок был правильно обработан. Они помогают при разработке растровых функций, выполняющих атмосферную коррекцию и предварительную обработку снимков с целью их классификации.

Диаграммы временного профиля

Диаграмма временного профиля является инструментом анализа временных серий снимков. С помощью отображения изменений во времени на временном профиле можно сравнивать переменные, каналы или значения других измерений. Например, можно показать, как активность роста растительности для сельхозкультур меняется в течение сезона, и сравнить ее значения за несколько лет.

Используя функционал диаграмм временных профилей, можно выполнять анализ трендов, изучать многомерные растровые данные в конкретных местоположениях и показывать значения, меняющиеся во времени, в виде линейного графика. Диаграмма временного профиля интерактивна: при выборе одной точки во временном профиле изображение карты переключается на временной срез, из которого было извлечено значение точки, и это позволяет выполнять навигацию по данным. Диаграммы временного профиля можно использовать в научных приложениях, выполняющих анализ временных серий растровых данных.

Анализатор изменения пикселов временных рядов

Анализатор изменения пикселов временных рядов позволяет вам идентифицировать изменения значений пикселов во времени с использованием метода непрерывного обнаружения и классификации (CCDC) или обнаружения трендов возмущений и восстановления на основе Landsat (LandTrendr). Это позволяет вам настроить параметры модели для фокусировки на отдельных событиях изменений перед запуском Анализ изменений с помощью CCDC или Анализ изменений с помощью LandTrendr для всего набора данных. Например, вы можете визуализировать, как пиксел в области леса меняется со временем и под влиянием окружающей среды, например лесных пожаров либо сильной засухи.