Список инструментов геообработки ArcGIS Image Analyst—ArcGIS Pro

Модуль ArcGIS Image Analyst предоставляет богатый набор инструментов геообработки ArcGIS Pro.

Инструменты геообработки

Большое число инструментов геообработки поставляется с модулем Image Analyst. Эти инструменты сгруппированы по категориям связанных функциональных возможностей в следующей таблице и соответствующих группах инструментов.

Выявление изменений

Группа инструментов Выявление изменений содержит инструмент для определения изменений между наборами растровых данных.

Инструменты в группе Выявление изменений
Инструмент	Описание
Анализировать изменения с помощью CCDC	Оценивает изменения значений пикселов с течением времени с помощью метода Непрерывное обнаружение и классификация изменений (CCDC) и генерирует растр анализа изменений, содержащий результаты модели.
Анализировать изменения с помощью LandTrendr	Оценивает изменения в значениях пикселов во времени с использованием метода обнаружения трендов нарушений и восстановлений на базе Landsat (LandTrendr) и создает растр анализа изменений, содержащий результаты модели.
Вычислить растр изменений	Вычисляет абсолютные, относительные, категорийные или спектральные различия между двумя наборами растровых данных.
Определить изменения, используя растр анализа изменений	Генерирует растр, содержащий информацию об изменении значений пикселов, используя выходной растр анализа изменений из инструмента Анализ изменений с помощью CCDC или инструмента Анализ изменений с помощью LandTrendr.

Классификация и Распознавание закономерностей

Инструменты Классификации изображений и распознавания образов находят, идентифицируют и количественно оценивать закономерности в данных изображений. Вы можете выполнять классическую статистическую и расширенную классификацию изображений с помощью машинного обучения и регрессионный анализ сегментированных и пиксельных наборов растровых данных. Предоставляются дополнительные инструменты для создания обучающего набора и вычисления точности классификации, а также уточнения карт классов. В следующей таблице перечислены доступные инструменты Классификации изображений и распознавания образов и дается краткое описание каждого.

Инструменты группы Классификация изображений и распознавание образов
Инструмент	Описание
Классифицировать растр	Классифицирует набор растровых данных на основе файла определения классификатора Esri (.ecd) и входных наборов растровых данных. Файл .ecd содержит всю информацию, требуемую для выполнения конкретного типа поддерживаемой Esri классификации. Входные данные для этого инструмента должны соответствовать входным данным, использованным для создания требуемого файла .ecd.
Вычисление матрицы неточностей	Вычисляет матрицу неточностей с ошибками пропуска и невыполнения и определяет индекс согласованности каппа, Пересечение по наложению (IoU), а также вычисляет общую точность между классифицированной картой и базовыми данными.
Вычислить атрибуты сегмента	Вычисляет набор атрибутов, связанный с сегментированным изображением. Входным растром может являться одноканальное или трёхканальное 8-битное сегментированное изображение.
Создание точек оценки точности	Инструмент создаёт произвольно расположенные точки для оценки точности выполненной классификации.
Создать обучающие выборки из исходных точек	Создает обучающие выборки из исходных точек, такие как точки оценки точности или точки обучающей выборки. Типичным случаем применения является построение обучающих выборок из существующих источников, таких как тематический растр или класс объектов.
Просмотреть обучающие примеры	Оценивает точность отдельных образцов обучающей выборки. Точность перекрестной проверки вычисляется при помощи предварительно созданного результата обучающей классификации в файле .ecd и обучающих выборок. В выходные данные входит набор растровых данных, содержащий значения неправильно классифицированных классов, и набор данных обучающей выборки с показателями точности для каждой обучающей выборки.
Линейное спектральное несмешивание	Выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность различных типов земельного покрова для отдельных пикселов.
Прогнозировать, используя регрессионную модель	Прогнозирует значения данных с помощью выходных данных инструмента Регрессионная модель произвольных деревьев с обучением.
Удалить артефакты разбивки на листы сегмента растра	Исправляет сегменты и объекты, вырезанные по границам листов во время процесса сегментации, выполняемого как функция растра. Этот инструмент удобен в некоторых региональных процессах, например, при сегментации изображений возможно проявление несоответствий вблизи границы листов изображений. Этот шаг обработки уже включен в инструмент Сегментация методом среднего сдвига; его следует использовать только для сегментированного изображения, не созданного этим инструментом.
Сегментация методом среднего сдвига	Группирует по сегментам сходные пикселы, у которых похожи спектральные характеристики.
Классификатор изокластера с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Изокластер.
Обучение классификатора N-ближайших соседей	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием метода классификации K-ближайших соседей.
Классификатор по методу максимального правдоподобия с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода максимального правдоподобия (MLC).
Классификатор произвольных деревьев с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием метода классификации произвольных деревьев.
Регрессионная модель произвольных деревьев с обучением	Моделирует отношение между независимой переменной и целевым набором данных с помощью анализа произвольных деревьев.
Классификатор опорных векторов с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода опорных векторов (SVM).
Обновить точки оценки точности	Обновляет поле Target в таблице атрибутов, чтобы сравнивать истинно точные точки с изображением классификации.

Глубокое обучение

Инструменты глубокого обучения обнаруживают объекты в изображениях, используя несколько слоев в искусственных нейронных сетях, где каждый слой способен извлекать один или несколько уникальных объектов изображения. В следующей таблице приводится список доступных инструментов Глубокого обучения и дается их краткое описание.

Инструменты группы Глубокое обучение
Инструмент	Описание
Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения	Запускает обученную модель глубокого обучения на входном растре и дополнительном классе пространственных объектов для создания класса объектов или таблицы, где у каждого входного объекта имеется назначенный класс или надпись категории.
Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения	Запускает обученную модель глубокого обучения на входном растре для создания классифицированного растра, где каждому пикселу назначается класс надписей.
Вычислить точность для выявления объектов	Вычисляет точность модели глубокого обучения сравнением объектов, выявленных инструментом Выявить объекты при помощи глубокого обучения, с истинными данными на поверхности земли.
Выявить объекты при помощи глубокого обучения	Запускает обученную модель глубокого обучения для входного растра для построения класса с найденными пространственными объектами. Объекты могут быть ограничивающими рамками или полигонами вокруг найденных объектов или точками в центрах объектов.
Экспорт обучающих данных для глубокого обучения	Конвертирует надписанные векторные или растровые данные в наборы данных глубокого обучения с использованием спутникового изображения. Инструмент создает папку чипов изображений и папку файлов метаданных в определенном формате.
Не максимальное подавление	Выявляет дубликаты объектов в выходных данных инструмента Выявить объекты при помощи глубокого обучения, в качестве шага постобработки, и создает новые выходные данные без дублей.
Тренировать модель глубокого обучения	Тренирует модель глубокого обучения с использованием результатов работы инструмента Экспорт обучающих данных для глубокого обучения.

Извлечение

Инструменты извлечения позволяют извлечь поднабор пикселов из растра по пространственному положению или атрибутам соответствующих пикселов.

Инструменты группы Извлечение
Инструмент	Описание
Извлечь по образцу	Создает таблицу или класс точечных объектов, содержащую(-ий) значения ячеек растра или набора растров, для конкретных местоположений. Местоположения определяются ячейками растра, точками, полилиниями или полигонами.

Алгебры карт

Алгебра карт – это способ выполнения анализа растров путем создания выражений на алгебраическом языке. Выражения создаются с помощью инструмента Калькулятор растра, позволяющего создавать выражения, которые выдают набор растровых данных. Инструмент Калькулятор растра выполняет выражение алгебры карт, построенное с помощью синтаксиса Python.

Для получения информации о Калькуляторе растра изучите раздел Обзор группы инструментов Алгебра карт

Математические

Для выполнения математических операций над наборами растровых данных есть более 60 Математических инструментов. Эти инструменты сгруппированы по функциональным областям:

Общие
Условный
Логический
- Побитовые
- Boolean
- Комбинаторные
- Логический
- Относительный
Тригонометрические

Математические (общие)

Общие математические инструменты применяют ко входным данным математические операции. Эти инструменты попадают в несколько категорий. Арифметические инструменты выполняют базовые арифметические операции, например, сложение или умножение. Есть инструменты, которые выполняют различные типы операций возведения в степень, которые включают экспоненты и логарифмы, а также основные операции степени. Остальные инструменты используются либо для конвертации знаков, либо для конвертации между целочисленными типами данных и типами данных с плавающей запятой. В следующей таблице содержится список доступных общих математических инструментов и дано краткое описание каждого.

Инструменты группы Общие математические
Инструмент	Описание
Абсолютное значение	Вычисляет абсолютное значение ячеек в растре.
Разделить	Делит значения двух растров по принципу ячейка-за-ячейкой.
Exp	Вычисляет экспоненту по основанию е ячеек в растре.
Exp10	Вычисляет экспоненту по основанию 10 для ячеек в растре.
Exp2	Вычисляет экспоненту по основанию 2 ячеек в растре.
Float	Преобразует значение каждой ячейки растра в представление с плавающей запятой.
Int	Преобразовывает значения ячеек растров в целочисленные путем округления.
Ln	Вычисляет натуральный логарифм для ячеек растра.
Log10	Вычисляет десятичный логарифм для ячеек растра.
Log2	Вычисляет логарифм на основе 2 для ячеек растра.
Вычесть	Вычитает значение второго входного растра из значений первого входного растра по принципу ячейка-за-ячейкой.
Mod	Находит остаток (по модулю) первого растра при делении на второй растр по принципу ячейка-за-ячейкой.
Изменить знак	Изменяет знак (умножает на -1) для ячеек входного растра по принципу ячейка-за-ячейкой.
Сложить	Добавляет (суммирует) значения двух растров по принципу ячейка-за-ячейкой.
Степенная	Возводит в степень значения ячеек растра, где степень равна значениям ячеек другого растра.
Округлить в меньшую сторону	Возвращает ближайшее меньшее целое значение, только представленное как значение с плавающей точкой, для каждой ячейки растра.
Округлить в большую сторону	Возвращает ближайшее большее целое значение, только представленное как значение с плавающей точкой, для каждой ячейки растра.
Возвести в квадрат	Возводит в квадрат значения ячеек растра.
Квадратный корень	Вычисляет квадратный корень значений ячеек растра.
Умножить	Поячеечно перемножает значения их двух растров.

Математические (Условия)

Инструменты Математических условий позволяют контролировать выходные значения на основании условий, применяемых ко входным значениям. Существует два типа условий, которые могут применяться: запросы к атрибутам или условие, основанное на позиции условного утверждения в списке. В следующей таблице содержится список доступных математических условных инструментов и дано краткое описание каждого.

Инструменты группы Математические: Условия
Инструмент	Описание
Условие	Выполняет для каждой ячейки входного растра оценку по принципу условной выборки.
Отбор	Использует значение из растра положений, которое используется для определения того, из какого растра в списке входных растров будет получено значение выходной ячейки.
Установить ноль	Устанавливает идентифицированные ячейки на NoData на основании заданного критерия. Выдает значение NoData, если при выполнении оценки условия получено значение Истина, и выдает значение, определяемое другим растром, если получено значение Ложь.

Математические (Логические)

Логические математические инструменты оценивают значения входных данных и определяют выходные значения на основании Булевой логики. Эти инструменты обрабатывают наборы растровых данных в пяти основных категориях: побитовое, булево, комбинаторное, логическое и реляционное. В следующей таблице содержится перечень доступных логических математических инструментов и дано краткое описание каждого.

Инструменты Математические: Побитовые
Инструмент	Описание
Побитовый оператор And	Выполняет побитовую операцию And для бинарных значений двух входных растров.
Побитовый оператор Left Shift	Выполняет операцию побитового сдвига влево над двоичными значениями двух исходных растров.
Побитовый оператор Not	Выполняет Побитовую операцию Not (дополнение) над двоичными значениями входного растра.
Побитовый оператор Or	Выполняет побитовую операцию "или" над двоичными значениями двух входных растров.
Побитовый оператор Right Shift	Выполняет побитовую операцию "Сдвиг вправо" над двоичными значениями входного растра.
Побитовый оператор XOr	Выполняет побитовую операцию "исключающее или" над двоичными значениями двух входных растров.

Булевы математические инструменты
Инструмент	Описание
Булев оператор And	Выполняет булеву операцию "And" над значениями ячеек двух исходных растров. Если оба входных значений истинны (ненулевые), выходное значение равно 1. Если одно или оба значения ложны (нулевые), выходное значение – 0.
Булев оператор Not	Выполняет Булеву операцию Нет (Not) (дополнительно) для значений ячеек двух входных растров. Если входные значения истинны (ненулевые), выходное значение будет 0. Если входные значения ложные (нулевые), выходное значение будет 1.
Булев оператор Or	Выполняет логическую операцию "Or" над значениями ячеек двух исходных растров. Если одно или оба входных значений истинны (ненулевые), выходное значение 1. Если оба входные значения ложны (нулевые) – выходное значение – 0.
Булев оператор XOr	Выполняет Булеву операцию исключающего Или (XOr) для значений ячеек двух входных растров. Если одно входное значение истинно (ненулевое), а остальные ложные (нулевые) выходное значение будет 1. Если оба входных значения истинные или оба входных значения ложные, выходное значение будет 0.

Комбинаторные математические инструменты
Инструмент	Описание
Комбинаторный оператор And	Выполняет комбинаторную операцию "And" над значениями ячеек двух исходных растров. Если оба входных значения истинны (не-нулевые), выходное значение будет уникальным для каждой комбинации входных значений. Если одно или оба значения ложны (нулевые) – выходное значение – 0.
Комбинаторный оператор Or	Выполняет комбинаторную операцию "Or" над значениями ячеек двух исходных растров. Если какое-либо входное значение истинно (не-нулевое), выходное значение будет уникальным для каждой комбинации входных значений. Если оба значения ложны (нулевые) – выходное значение – 0.
Комбинаторный оператор XOr	Выполняет Комбинаторную операцию исключающего Или (XOr) для значений ячеек двух входных растров. Если одно входное значение истинно (не-нулевое), а другое – ложное (нулевое), выходное значение будет уникальным для каждой комбинации входных значений. Если оба входных значения истинные или оба входных значения ложные, выходное значение будет равно нулю.

Относительные математические инструменты
Инструмент	Описание
Равно	Выполняет относительную операцию "равно " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1 для ячеек выходного растра, в которых значение ячейки первого входного растра равно значению соответствующей ячейки второго входного растра и значение 0 для ячеек, в которых значения не равны.
Больше	Выполняет относительную операцию "больше чем " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1 для ячеек, в которых значение в первом растра больше, чем значение во втором растра и 0 для ячеек в которых значения первого растра меньше значений второго.
Больше или равно	Выполняет относительную операцию "равно " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1 для ячеек, в которых значение в первом растра больше или равно, чем значение во втором растра и 0 для ячеек в которых значения первого растра меньше значений второго.
Меньше	Выполняет относительную операцию "меньше чем " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1 для ячеек, где значение одного растра меньше значений второго, и 0 для остальных.
Меньше или равно	Выполняет относительную операцию "меньше чем " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1 для ячеек, в которых значение в первом растра меньше или равно, чем значение во втором растра и 0 для остальных ячеек.
Не равно	Выполняет относительную операцию "не равно " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Выдает значение 1 для ячеек, где значения на первом растре не равны значениям на втором растре и 0 для ячеек, значения которых равны.

Логические математические инструменты
Инструмент	Описание
Разница	Определяет, какие значения из первых входных данных логически отличаются от значений вторых входных данных на основе "ячейка-за-ячейкой ". Если значения двух входных растров разные, значения первого входного растра записываются в выходной растр. Если значения двух входных растров одинаковые, в соответствующей ячейке выходного растра будет 0.
В списке	Определяет, какие значения из первых входных данных содержатся в наборе других входных данных на основе "ячейка-за-ячейкой ". Для каждой ячейки, если значение первого входного растра находится в списке других входных данных, это значение будет присвоено выходному растру. Если оно не найдено, выходным значением в ячейке будет значение NoData.
Is Null	Определяет, какие значения из входного растра являются значениями NoData на основе "ячейка-за-ячейкой ". Возвращает значение 1, если входное значение – NoData и 0 для ячеек, значение которых не NoData.
Больше нуля	Для ненулевых значений ячеек в первых входных данных, выходное значение будет значением первых входных данных. Если ячейки входного растра равны нулю, выходные значения для этих ячеек будут соответствовать ячейкам второго входного растра.
Тест	Выполняет Булеву оценку входного растра с помощью логического выражения. Когда выражение оценивается как истинное, выходной ячейке присваивается значение 1. Если выражение ложно, выходной ячейке присваивается значение 0.

Математические (Тригонометрические)

Тригонометрические математические инструменты выполняют различные тригонометрические вычисления над значениями во входном растре. В следующей таблице перечислены доступные тригонометрические математические инструменты, и предоставлено краткое описание каждого:

Инструменты группы Математические Тригонометрические
Инструмент	Описание
ACos	Вычисляет арккосинус ячейки в растре.
ACosH	Вычисляет ареа-косинус ячейки в растре.
ASin	Вычисляет арксинус ячейки в растре.
ASinH	Вычисляет ареа-синус ячейки в растре.
ATan	Вычисляет арктангенс ячейки в растре.
ATan2	Вычисляет ареа-тангенс ячейки в растре.
ATanH	Вычисляет ареа-тангенс ячейки в растре.
Cos	Вычисляет косинус ячеек растра.
CosH	Вычисляет гиперболический косинус ячеек растра.
Sin	Вычисляет синус ячеек растра.
SinH	Вычисляет гиперболический синус ячеек растра.
Tan	Вычисляет тангенс значений ячеек растра.
TanH	Вычисляет гиперболический тангенс значений ячеек растра.

Motion Imagery

Инструменты группы Движущиеся изображения предназначены для управления движущимися изображениями, в том числе полноформатным видео, их обработки и анализа. В следующей таблице приводится список доступных инструментов группы Движущиеся изображения и дается их краткое описание.

Инструменты группы Движущиеся изображения
Инструмент	Описание
Извлечь кадры в изображения	Извлекает изображения кадров видео и связанные метаданные из FMV-совместимого потока видео и сохраняет данные в директорию.
Метаданные видео в класс объектов	Извлекает метаданные платформы, центра кадра, контура кадра и атрибутов из видео, совместимого с FMV и сохраняет их в директорию.
Видео-Мультиплексор	Создает FMV-совместимый видео файл, который сочетает архивный видео файл и файл метаданных, синхронизированные по временным меткам.

Многомерный анализ

Инструменты из группы Многомерный анализ позволяют выполнять анализ научных данных по нескольким переменным и измерениям. В следующей таблице содержится список доступных инструментов многомерного анализа и дано краткое описание каждого.

Инструменты группы инструментов Многомерный анализ
Инструмент	Описание
Агрегировать многомерный растр	Генерирует набор многомерных растровых данных путем комбинирования существующих переменных многомерного растра вдоль измерения.
Статистика перемещения измерений	Вычисляет статистику по движущемуся окну для многомерных данных по заданному измерению.
Найти статистику аргументов	Извлекает значение измерения или индекс канала, при котором достигается заданная статистика для каждого пиксела в многомерном или многоканальном растре.
Создать многомерную аномалию	Вычисляет аномалию для каждого среза в существующем многомерном растре с целью создания нового многомерного растра.
Создать растр тренда	Оценивает тренд для каждого пиксела вдоль измерения для одной или нескольких переменных в многомерном растре.
Многомерные главные компоненты	Уменьшает количество компонентов, которые могут учитывать дисперсию всего многомерного растра, так что пространственный и временной шаблон может быть легко идентифицирован.
Прогнозировать, используя растр тренда	Вычисляет прогнозируемый многомерный растр, используя выходной растр тренда из инструмента Создать растр тренда.
Суммировать категорийный растр	Создает таблицу, содержащую количество пикселов для каждого класса в каждом срезе входного категориального растра.

Наложение

Инструмент группы Наложение выполняет разные операции над несколькими наложенными друг на друга растрами. В следующей таблице содержится список доступных инструментов Наложения и дано краткое описание каждого.

Инструменты группы Наложение
Инструмент	Описание
Взвешенная сумма	Наложение нескольких растров с умножением каждого на присвоенный им вес и общим суммированием.

Статистика

Используйте Статистические инструменты для выполнения статистических операций с растрами на локальной, окрестностной или зональной основе. В следующей таблице перечислены инструменты, которые выполняют статистический анализ, и дано краткое описание каждого.

Инструменты группы Статистика
Инструмент	Описание
Статистика по ячейкам	Вычисляет статистику по ячейкам на основании значений из нескольких растров. Доступная статистика: Большинство, Максимум, Среднее, Медиана, Минимум, Меньшинство, Процентиль, Диапазон, Среднеквадратическое отклонение, Сумма и Разнообразие.
Найти статистику аргументов	Извлекает значение измерения (например, даты, высоты или глубины), в котором получается определенная статистика в стеке растров в многомерном наборе растровых данных.
Фокальная статистика	Вычисляет для каждой входной ячейки статистику значений в определенной вокруг нее окрестности.
Зональная статистика	Суммирует значения растра в пределах зон другого набора данных.

Радар с синтезированной апертурой

Группа инструментов ArcGIS, содержащий инструменты для исправления, обработки и анализа данных, полученных радаром с синтезированной апертурой (SAR). В следующей таблице приводится список доступных инструментов Радар с синтезированной апертурой и дается их краткое описание.

Инструменты группы Радар с синтезированной апертурой
Инструмент	Описание
Применить геометрическую коррекцию Terrain	Выполняет ортотрансформирование входных данных радиолокационных снимков с синтезированной апертурой (SAR) с использованием алгоритма обратного геокодирования с доплеровским диапазоном.
Применить коррекцию орбиты	Обновляет орбитальную информацию в наборе данных радара с синтезированной апертурой (SAR), используя более точный векторный файл состояния орбиты.
Применить радиометрическую калибровку	Исправляет систематические ошибки во входных данных радара с синтезированной апертурой (SAR) и преобразует отражательную способность радара в обратное рассеяние радара на плоскости отсчета.
Применить радиометрическое сглаживание Terrain	Корректирует радиометрические искажения, вызванные топографией, во входных данных радара с синтезированной апертурой (SAR).
Конвертировать единицы измерения SAR	Преобразует масштабирование входных данных радара с синтезированной апертурой (SAR) между амплитудой и мощностью, а также между линейными величинами и децибелами (дБ).
Создать синтезированное цветное изображение	Создает трехканальный набор растровых данных из многоканального набора растровых данных.
Фильтрация спекл-шума	Корректирует спекл-шум во входных данных радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR), который является высокочастотным шумом, напоминающий эффект "соль и перец".
Загрузить файл орбиты	Загружает обновленные файлы орбиты для входных данных радара с синтезированной апертурой (SAR).
Удалить тепловой шум	Корректирует искажения, вызванные тепловым шумом во входных данных радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR), позволяя получить более сглаженное изображение.

Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?