获得 Image Analyst 许可后可用。
描述
可以利用使用 CCDC 分析变化工具或使用 LandTrendr 分析变化工具的输出变化分析栅格来生成包含像素变化信息的栅格。
使用方法
该工具使用通过使用 CCDC 分析变化工具或使用 LandTrendr 分析变化工具生成的变化分析栅格来生成包含变化点信息的栅格。
变化分析栅格包含有关每个像素如何随时间变化的模型信息，此工具将分析该信息。
变化类型参数用于指示将要生成的信息。信息将从变化分析栅格中进行提取。
对使用 CCDC 分析变化工具的输出运行此工具时，可从以下选项中进行选择：
- 最新变化的时间 - 像素被标记为变化的最新日期和时间。
- 最早变化的时间 - 像素被标记为变化的最早日期和时间。
- 最大变化的时间 - 计算的变化为像素最显著变化的日期和时间。
- 变化次数 - 像素变化的总次数。
有关详细信息，请参阅使用 CCDC 分析变化的工作原理。
对使用 LandTrendr 分析变化工具的输出运行此工具时，可以使用以下附加选项：
- 最长变化的时间 - 像素被标记为变化的日期，位于最长变化时间段的起点或终点。
- 最短变化的时间 - 像素被标记为变化的日期，位于最短变化时间段的起点或终点。
- 最快变化的时间 - 像素被标记为变化的日期，位于最快变化时间段的起点或终点。
- 最慢变化的时间 - 像素被标记为变化的日期，位于最慢变化时间段的起点或终点。
有关详细信息，请参阅使用 LandTrendr 分析变化的工作原理。
输出是一个多波段栅格，其中每个波段都包含变化信息，具体取决于所选的变化类型和指定的最大变化次数。例如，如果变化类型参数设置为最早变化的日期，且最大变化次数参数设置为 2，则在整个时间序列中每个像素发生变化时，该工具都会计算两个最早的日期。结果为栅格，其中第一个波段包含每个像素最早变化的日期，第二个波段包含每个像素第二早的变化日期。
对使用 LandTrendr 分析变化工具的输出运行此工具时，可使用段日期参数选择是否提取标记变化开始或变化结束的日期。例如，要了解时间序列中最新变化是如何开始的，将变化类型参数设置为最新变化的时间，并将段日期参数设置为段起点。
使用以下过滤参数可从变化分析栅格中提取更具体的变化日期：
- 按年过滤 - 识别特定时间段内发生的变化，例如，如果要查找持续五年的干旱中地表发生的变化。
- 按持续时间过滤 - 识别给定年份范围内发生的变化，例如，如果只想查找在 1 或 2 年内发生的突然变化。可以使用公式 end year - start year +1 来计算感兴趣的持续时间。将包含时间序列中的空白。
- 按量级过滤 - 识别给定量级的变化，例如，如果只想查找植被指数 NDVI 的较大变化。量级是一个绝对值，因此最小值和最大值不能为负。要指定方向变化，使用变化方向参数。
语法
DetectChangeUsingChangeAnalysisRaster(in_change_analysis_raster, {change_type}, {max_number_changes}, {segment_date}, {change_direction}, {filter_by_year}, {min_year}, {max_year}, {filter_by_duration}, {min_duration}, {max_duration}, {filter_by_magnitude}, {min_magnitude}, {max_magnitude})| 参数 | 说明 | 数据类型 |
in_change_analysis_raster | 通过使用 CCDC 分析变化工具或使用 LandTrendr 分析变化工具生成的变化分析栅格。 | Raster Dataset; Raster Layer; Image Service |
change_type （可选） | 指定要为每个像素计算的变化信息。
| String |
max_number_changes （可选） | 要计算的每个像素的最大变化次数。该数字与输出栅格中的波段数相对应。默认值为 1，表示将仅计算一个变化日期，且输出栅格将仅包含一个波段。 当 change_type 参数设置为 NUM_OF_CHANGES 时，此参数不可用。 | Long |
segment_date （可选） | 指定是提取位于变化段的起点还是终点处的日期。 仅当输入变化分析栅格是来自使用 LandTrendr 分析变化工具的输出时，此参数才可用。
| String |
change_direction （可选） | 指定要在分析中包含的变化方向。 仅当输入变化分析栅格是来自使用 LandTrendr 分析变化工具的输出时，此参数才可用。
| String |
filter_by_year （可选） | 指定是否按年范围过滤。
| Boolean |
min_year （可选） | 用于过滤结果的最早年份。当将 filter_by_year 参数设置为 FILTER_BY_YEAR 时，此参数为必需项。 | Long |
max_year （可选） | 用于过滤结果的最近年份。 当将 filter_by_year 参数设置为 FILTER_BY_YEAR 时，此参数为必需项。 | Long |
filter_by_duration （可选） | 指定是否按变化持续时间进行过滤。 仅当输入变化分析栅格是来自使用 LandTrendr 分析变化工具的输出时，此参数才可用。
| Boolean |
min_duration （可选） | 要在包含结果中的最小连续年数。 当将 filter_by_duration 参数设置为 FILTER_BY_DURATION 时，此参数为必需项。 | Double |
max_duration （可选） | 要在包含结果中的最大连续年数。 当将 filter_by_duration 参数设置为 FILTER_BY_DURATION 时，此参数为必需项。 | Double |
filter_by_magnitude （可选） | 指定是否按变化量级进行过滤。
指定是否按变化量级进行过滤。
| Boolean |
min_magnitude （可选） | 要包含在结果中的最小量级。 当将 filter_by_magnitude 参数设置为 FILTER_BY_DURATION 时，此参数为必需项。 | Double |
max_magnitude （可选） | 要包含在结果中的最大量级。 当将 filter_by_duration 参数设置为 FILTER_BY_DURATION 时，此参数为必需项。 | Double |
返回值
| 名称 | 说明 | 数据类型 |
| out_raster | 包含检测变化信息的输出栅格。 | Raster |
代码示例
本示例将返回变化量级介于 0.25 和 2 之间的最长 NDVI 恢复期（递增值）的结束日期。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Execute
dateOfLongestChange = arcpy.ia.DetectChangeUsingChangeAnalysis(
"LandTrendr_NDVI_Change_Analysis.crf", "TIME_OF_LONGEST_CHANGE", 1, "INCREASE",
"NO_FILTER_BY_YEAR",None,None,"NO_FILTER_BY_DURATION",None,None,"FILTER_BY_MAGNITUDE",
0.25,2)
# Save output
dateOfLongestChange.save(r"C:\data\NDVI_LongestChange.crf")本示例返回像素在 Landsat 时间序列中发生变化的总次数。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Define input parameters
in_change_analysis = r"C:\data\Landsat_ChangeAnalysis.crf"
change_type = "NUM_OF_CHANGES"
# Execute
number_of_changes = arcpy.ia.DetectChangeUsingChangeAnalysis(
in_change_analysis, change_type)
# Save output
number_of_changes.save("C:/data/NumberOfChanges_Landsat.crf")许可信息
- Basic: 需要 Image Analyst
- Standard: 需要 Image Analyst
- Advanced: 需要 Image Analyst