获得 Image Analyst 许可后可用。
摘要
使用来自 GenerateTrend 函数的输出趋势栅格计算预测的多维栅格对象。
语法
PredictUsingTrend (raster, {dimension_definition_type}, {dimension_values}, {start}, {end}, {interval_value}, {interval_unit})
参数 | 说明 | 数据类型 |
raster | 来自 GenerateTrend 函数的输入趋势栅格。 | Raster |
dimension_definition_type | 指定要用于提供预测维度值的方法。
(默认值为 BY_VALUE) | String |
dimension_values [dimension_values,...] | 预测中要使用的一个或一系列维度值。该值的格式必须与输入多维栅格中的维度格式相匹配。如果为 StdTime 维度生成了趋势栅格,则其格式将为 YYYY-MM-DDTHH:MM:SS,例如 2050-01-01T12:00:00。 当将 dimension_def 参数设置为 BY_VALUE 时,此参数为必需项。 (默认值为 None) | String |
start | 预测中要使用的维度间隔的开始日期、高度或深度。该值的格式必须与输入多维栅格中的维度格式相匹配。 (默认值为 None) | String |
end | 预测中要使用的维度间隔的结束日期、高度或深度。该值的格式必须与输入多维栅格中的维度格式相匹配。 (默认值为 None) | String |
interval_value | 要包含在预测中的两个纬度值之间的步长数量。默认值为 1。 (默认值为 1) | Double |
interval_unit | 指定将用于 interval_value 参数的单位。仅当分析的维度是时间维度时,此参数才适用。
(默认值为 HOURS) | String |
数据类型 | 说明 |
Raster | 输出栅格。 |
代码示例
本示例将生成 2025 年每个月的预测 NDVI 值。
# 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")