Neuerungen in ArcGIS Image Server

ArcGIS Image Server 10.8.1 enthält Aktualisierungen, Verbesserungen und Bugfixes.

Wenn Sie ein Upgrade auf ArcGIS Image Server 10.8.1 durchführen, müssen Sie die Software erneut autorisieren. Sie können eine neue Lizenzdatei von My Esri abrufen.

Informationen zu Aktualisierungen in Image Server 10.8 finden Sie hier.

Neu in 10.8.1

Hier finden Sie Informationen zu Neuerungen und Verbesserungen in ArcGIS Image Server 10.8.1.

Erstellen von Bilddateninhalt

• Sie können eine Raster-Verarbeitungsvorlage mit einem Bild-Layer veröffentlichen. Dies ermöglicht es Ihnen, Raster-Funktionsvorlagen zu suchen und auf Services anzuwenden, von denen sie unterstützt werden.
• Erstellen Sie einen Image-Service vom Typ "Nur Kacheln", auch als gekachelter Bilddaten-Layer bezeichnet.
• Untersuchen und bearbeiten Sie die Konfigurationseigenschaften von Image-Services.
• Überschreiben Sie einen Image-Service, der auf einem eigenständigen ArcGIS Server 10.6 oder höher veröffentlicht wurde.

ArcGIS Ortho Maker

Für ArcGIS Ortho Maker gibt es die folgenden Verbesserungen:

• Unterstützung für das Herunterladen von Produkten für die Offline-Nutzung
• Eingabe von GPS-Daten in Projekte aus Cloud-Speichern

Raster-Analyse

Werkzeuge in Map Viewer

Es stehen neue Raster-Werkzeuge für die komplexe Bildbearbeitung und Raster-Analyse zur Verfügung.

Toolset "Deep Learning"

Objekte mit Deep Learning klassifizieren: Führt ein trainiertes Deep-Learning-Modell für ein Eingabe-Raster und eine optionalen Feature-Class aus und erstellt eine Feature-Class oder Tabelle, in der jedem Eingabeobjekt eine Klassenbeschriftung zugewiesen ist.

Toolset "Daten verwalten"

Stichprobe: Erstellt eine Tabelle oder eine Point-Feature-Class, die für definierte Positionen die Werte der Zellen aus einem Raster bzw. aus Raster-Gruppen anzeigt. Die Positionen werden durch Raster-Zellen, Polygon-Features, Polylinien-Features oder eine Menge von Punkten definiert.

Darüber hinaus verfügt das Werkzeug Raster in Feature konvertieren in der Gruppe Daten verwalten über zwei neue Parameter, Multipart-Features erstellen und Maximale Stützpunkte pro Polygon-Feature.

Toolset "Multidimensionale Analyse"

• Argumentstatistiken suchen: Extrahiert den Dimensionswert oder Bandindex, bei dem in einem multidimensionalen Raster oder einem Multiband-Raster ein bestimmter statistischer Wert für jedes Pixel erreicht wird.
• Multidimensionale Abweichung generieren: Generiert ein multidimensionales Raster-Dataset durch Kombinieren vorhandener multidimensionaler Raster-Variablen entlang einer Dimension.
• Trend-Raster generieren: Schätzt den Trend für jedes Pixel entlang einer Dimension für eine oder mehrere Variablen in einem multidimensionalen Raster.
• Mit Trend-Raster vorhersagen: Berechnet ein prognostiziertes multidimensionales Raster mithilfe des Ausgabe-Trend-Rasters aus dem Werkzeug Trend-Raster generieren.

Toolset "Daten zusammenfassen"

Das Werkzeug Raster zusammenfassen (innerhalb) enthält den Parameter Als mehrdimensional verarbeiten, um anzugeben, wie die Eingabe-Raster verarbeitet werden, wenn sie mehrdimensional sind. Die Werkzeuge verfügen jetzt auch über den zusätzlichen Statistiktyp Perzentil und den Parameter Perzentilwert, um den Perzentilwert für die Berechnung von Extremereignissen anzugeben.

Raster-Funktionen in Map Viewer

Alle Raster-Funktionen in ArcGIS Pro 2.6 sind jetzt in Map Viewer verfügbar.

Portal-Werkzeuge in ArcGIS Pro

Wenn Sie sich über ArcGIS Pro bei einem ArcGIS Enterprise-Portal mit konfiguriertem ArcGIS Image Server für die Raster Analysis angemeldet haben, sind neue Werkzeuge und Raster-Funktionen verfügbar. Außerdem wurden einigen vorhandenen Funktionen weitere Funktionen hinzugefügt.

Toolset "Daten verwalten"

Das Werkzeug Raster in Feature konvertieren verfügt über zwei neue Parameter, Multipart-Features erstellen und Maximale Stützpunkte pro Polygon-Feature.

Toolset "Daten zusammenfassen"

• Das neue Werkzeug Zonale Statistiken als Tabelle wurde hinzugefügt, um die Werte eines Rasters innerhalb der Zonen eines anderen Datasets zu berechnen und die Ergebnisse in einer Tabelle anzuzeigen.
• Mit dem Werkzeug Raster zusammenfassen (innerhalb) und der Raster-Funktion Zonale Statistiken können multidimensionale Zonen- und Wert-Raster verarbeitet werden. Die Werkzeuge und die Funktion verfügen jetzt auch über den zusätzlichen Statistiktyp Perzentil und den Parameter Perzentilwert, um den Perzentilwert für die Berechnung von Extremereignissen anzugeben.

Toolset "Nachbarschaftsanalyse verwenden"

Dieses Toolset wurde in dieser Version neu organisiert, wobei auch einige neue Werkzeuge hinzugekommen sind.

• Das Werkzeug Entfernungsakkumulation berechnet die akkumulative Entfernung von jeder Zelle zu den Quellen. Dabei werden geradlinige Entfernung, Kostenentfernung, tatsächliche Oberflächenentfernung sowie vertikale und horizontale Kostenfaktoren berücksichtigt.
• Das Werkzeug Entfernungsallokation berechnet die Entfernungsallokation für jede Zelle zu den angegebenen Quellen auf Grundlage von geradliniger Entfernung, Kostenentfernung, tatsächlicher Oberflächenentfernung sowie vertikaler und horizontaler Kostenfaktoren.
• Das Werkzeug Optimaler Pfad als Linie berechnet den optimalen Pfad von einer Quelle zu einem Ziel als Linie.
• Das Werkzeug Optimaler Pfad als Raster berechnet den optimalen Pfad von einer Quelle zu einem Ziel als Raster.
• Das Werkzeug Optimale Regionsverbindungen berechnet die optimale Verbindung von Pfaden zwischen mindestens zwei Eingabe-Regionen.

Die folgenden Werkzeuge wurden in das Toolset Nachbarschaftsanalyse verwenden (Vorversion) verschoben: Entfernung berechnen, Reisekosten berechnen, Kostenpfad als Polylinie, Optimales Reisekosten-Netzwerk bestimmen, Reisekostenpfad als Polylinie ermitteln und Reisekostenpfade zu Zielen ermitteln.

Raster-Funktionen in ArcGIS Pro

Wenn Sie sich über ArcGIS Pro bei einem ArcGIS Enterprise-Portal mit konfiguriertem ArcGIS Image Server für die Raster Analysis angemeldet haben, sind neue Werkzeuge und Raster-Funktionen verfügbar. Außerdem wurden einigen vorhandenen Funktionen weitere Funktionen hinzugefügt.

Neue Raster-Funktionen wurden hinzugefügt:

• CCDC-Analyse: Überprüft mit der CCDC-Methode (Continuous Detection and Classification) Änderungen von Pixelwerten im Zeitverlauf und generiert ein multidimensionales Raster, das die Modellergebnisse enthält.
• Veränderungen berechnen: Zählt die Pixeländerungen auf, die zwischen zwei Raster-Datasets vorhanden sind. Diese Funktion berechnet die absoluten Pixelwertänderungen und kategorischen Änderungen von thematischen Rastern. Bei kategorischen Änderungen wird ein Layer erstellt, in dem alle Bereiche, die von einer Klasse in eine andere geändert wurden, abgebildet werden.
• Veränderung mit Veränderungsanalyse erkennen: Generiert mit dem vom Werkzeug Veränderungen mit CCDC analysieren ausgegebenen Veränderungsanalyse-Raster ein Raster, das Pixeländerungsinformationen enthält.
• "Optimaler Pfad als Raster": Berechnet den optimalen Pfad von Zielen zu Quellen.
• Trend in RGB: Konvertiert ein Trend-Raster aus der Funktion Trend generieren oder der Funktion CCDC-Analyse in einen RGB-Raster-Layer.

Die folgenden vorhandenen Funktionen wurden aktualisiert:

• Die Funktion Trend generieren verfügt über fünf neue Parameter: Zykluslänge, Zykluseinheit, RMSE, R-Squared und P-Wert des Neigungskoeffizienten.
• Die Funktion Lineare spektrale Entmischung unterstützt multidimensionale Raster-Layer.
• Die Funktion Multidimensionaler Filter verfügt über den neuen Parameter Ohne Dimensionen.
• Die Funktion Mean Shift-Segmentierung verfügt über einen neuen Parameter für die Beschränkung der maximal zulässigen Segmentgröße.
• Die Funktion Geschummertes Relief verfügt über den neuen Parameter Schummerungstyp.
• Die Funktion Zonale Statistiken enthält den neuen Statistiktyp Perzentil und den neuen Parameter Perzentilwert, um den Perzentilwert anzugeben.

Die Entfernungs-Raster-Funktionen wurden unter den Gruppen "Entfernung" und "Entfernung (Vorversion)" neu organisiert.

Raster-Funktionsobjekte in der ArcGIS REST API

Six new raster function objects were added at 10.8.1:

• MultidimensionalRaster—Function adds a multidimensional dataset, such as netcdf, grib, hdf files, multidimensional mosaic dataset, or multidimensional CRF to a multidimensional raster.
• MultidimensionalRasterFilter—Function filters multidimensional raster along defined variables and dimensions.
• ProcessRasterCollection—Function processes each slice in a multidimensional raster or each item in a mosaic raster using different functions. This function can also aggregate multiple slices into a single slice.
• SpectralUnmixing—Function performs subpixel classification and calculates the fractional abundance of different land cover types for individual pixels.
• Trend—Function computes a forecasted multidimensional raster layer using the output trend raster from the Generate Trend function or Generate Trend Raster geoprocessing tool.
• TrendAnalysis—Function estimates the trend for each pixel along a dimension for one or more variables in a multidimensional raster.

Raster-Analyse-Aufgaben in der ArcGIS REST API

Es gibt die folgenden neuen Raster-Analyse-Aufgaben in Version 10.8.1:

• Analyze Change Using CCDC—Evaluates changes in pixel values over time using the CCDC algorithm, and generates a multidimensional raster containing the model results.
• Detect Change Using Change Analysis Raster—Generates a raster containing pixel change information using the output change analysis raster from the Analyze Changes Using CCDC tool.
• Distance Accumulation—Calculates straight-line distance or the least accumulative cost distance for each cell to the source over a cost surface, while optionally accounting for the surface distance and the horizontal and vertical factors.
• Distance Allocation—Calculates distance allocation for each cell to the provided sources based on straight-line distance, cost distance, true surface distance, as well as vertical and horizontal cost factors.
• Manage Multidimensional Raster—Edits a multidimensional raster by adding or deleting variables or dimensions.
• Optimal Path As Line—Calculates the optimal path from a source to a destination as a feature.
• Optimal Path As Raster—Calculates the optimal path from a source to a destination as a raster.
• Optimal Region Connections—Calculates the optimal connectivity network between two or more input regions.
• Publish Deep Learning Model—Publishes a model package of a deep learning model (.dlpk) containing the files and data required to run deep learning inferencing tools for object detection or image classification to your portal as a DLPK item.
• Zonal Statistics As Table—Summarizes the cells of a raster within the boundaries of zones defined by another dataset.

Darüber hinaus wurden vorhandene Raster-Analyse-Aufgaben durch neue Parameter verbessert. Diese werden im Folgenden aufgelistet.

• Convert Raster to Feature
  • The new createMultipartFeatures parameter specifies whether the output polygons will consist of single-part or multipart features.
  • The new maxVerticesPerFeature parameter specifies the vertex limit used to subdivide a polygon into smaller polygons.
• Export Training Data For Deep Learning
  • Now supports output to a fileshare data store path.
  • The new referenceSystem parameter specifies the type of reference system to be used to export the image tiles.
  • The new processAllRasterItems parameter specifies how raster items in an image service will be processed.
  • The new blackenAroundFeature parameter specifies whether to blacken the pixels around each object or feature in each image tile.
  • The new fixChipSize parameter specifies whether to crop the exported tiles such that they are all the same size.
• Generate Multidimensional Anomaly
  • The calculationInterval parameter, which specifies the temporal interval that will be used to calculate the mean, now supports an EXTERNAL_RASTER option.
  • The new referenceMeanRaster parameter specifies the reference raster dataset that contains a previously calculated mean for each pixel. The anomalies will be calculated in comparison to this mean.
• Generate Trend Raster
  • The new trendLineType parameter specifies the type of line to be used to fit to the pixel values along a dimension.
  • The new cycleLength parameter specifies the length of periodic variation to model.
  • The new cycleUnit parameter specifies the time unit to be used for the length of a harmonic cycle.
  • The new RMSE parameter specifies whether the root mean square error (RMSE) of the trend fit line will be calculated.
  • The new R2 parameter specifies whether the R-squared goodness-of-fit statistic for the trend fit line will be calculated.
  • The new slopePValue parameter specifies whether the p-value statistic for the slope coefficient of the trend line will be calculated.
• Summarize Raster Within
  • The new processAsMultidimensional parameter specifies how the input rasters will be processed if the are multidimensional.
  • A new option PERCENTILE was added to the statisticType parameter.
  • The new percentileValue parameter specifies the percentile value to calculate.
• Train Deep Learning Model
  • The outputName parameter provides an option to write the deep learning model package to a fileshare datastore location.
  • The new backboneModel parameter supports several preconfigured neural network to be used as an architecture for training the new model. These include DENSENET121, DENSENET161, DENSENET169, DENSENET201, MOBILENET_V2, MASKRCNN50_FPN, RESNET18, RESNET34, RESNET50, RESNET101, RESNET152, VGG11, VGG11_BN, VGG13, VGG13_BN, VGG16, VGG16_BN, VGG19, VGG19_BN
  • The new validationPercent parameter specifies the percentage (in %) of training sample data that will be used for validating the model.
  • The new pretrainedModel parameter specifies the pretrained model to be used for fine tuning the new model. It is a deep learning model package (dlpk) portal item.
  • The new stopTraining parameter secifies whether early stopping will be implemented.
  • The new freezeModel parameter specifies whether to freeze the backbone layers in the pretrained model, so that the weights and biases in the backbone layers remain unchanged.

Raster-Analysen in der ArcGIS API for Python

Modul "arcgis.raster.analytics"

Die folgenden neuen Funktionen wurden hinzugefügt:

• analyze_changes_using_ccdc: Überprüft mit dem CCDC-Algorithmus Änderungen von Pixelwerten im Zeitverlauf und generiert ein multidimensionales Raster, das die Modellergebnisse enthält.
• detect_change_using_change_analysis_raster: Generiert mit dem von der Funktion arcgis.raster.analytics.analyze_changes_using_ccdc ausgegebenen Veränderungsanalyse-Raster ein Raster, das Pixeländerungsinformationen enthält.
• generate_trend_raster: Schätzt den Trend für jedes Pixel entlang einer Dimension für eine angegebene Variable in einem multidimensionalen Raster.
• linear_spectral_unmixing: Führt eine Subpixel-Klassifizierung durch und berechnet den Endmember-Anteil für einzelne Pixel.
• manage_multidimensional_raster: Bearbeitet ein multidimensionales Raster durch Hinzufügen oder Löschen von Variablen oder Dimensionen.
• sample: Erstellt eine Tabelle, die für definierte Positionen die Werte der Zellen aus einem Raster oder einer Gruppe von Rastern anzeigt.
• optimal_path_as_line: Berechnet den optimalen Pfad von einer Quelle zu einem Ziel als Feature.
• optimal_region_connections: Berechnet das optimale Konnektivitätsnetzwerk zwischen mindestens zwei Eingabe-Regionen.
• predict_using_trend_raster: Schätzt den Trend für jedes Pixel entlang einer Dimension für eine angegebene Variable in einem multidimensionalen Raster.

Außerdem wurden die folgenden Funktionen verbessert:

• convert_raster_to_feature: Enthält zwei neue Parameter, create_multipart_features und max_vertices_per_feature.
• summarize_raster_within: Enthält die neue Statistikoption PERCENTILE und den neuen Parameter percentile_value, um den Perzentilwert festzulegen. Außerdem gibt es einen weiteren neuen Parameter, process_as_multidimensional, um anzugeben, wie die Eingabe-Raster verarbeitet werden, wenn es sich um multidimensionale Raster handelt.

Die folgenden Funktionen sind seit der Version 1.8.1 der ArcGIS API for Python veraltet: determine_travel_costpath_as_polyline und optimum_travel_cost_network.

Modul "arcgis.raster.functions.gbl"

Die neu hinzugefügte Funktion optimal_path_as_raster berechnet für jede Zelle die kostengünstigste Quelle basierend auf den kleinsten akkumulativen Kosten auf einer Kostenoberfläche und vermeidet eine Netzwerkentfernungs-Verzerrung.

Außerdem wurden die folgenden Funktionen verbessert:

• distance_accumulation und distance_allocation wurden verbessert; es werden nun mehrere benannte Ausgaben erstellt und auch Feature-Eingaben akzeptiert.
• zonal_statistics: Enthält die neue Statistikoption PERCENTILE und den neuen Parameter percentile_value, um den Perzentilwert festzulegen.

Die folgenden Funktionen sind seit der Version 1.8.1 der ArcGIS API for Python veraltet: calculate_distance, calculate_travel_cost, cost_backlink, cost_distance, cost_path, euclidean_allocation, euclidean_direction, euclidean_distance, path_distance, path_distance_allocation und path_distance_back_link.

Image-Services für die ArcGIS REST API

Die neuen Werkzeuge und Aufgaben der Image-Service-Aufgaben für die ArcGIS REST API werden im Folgenden aufgelistet.

The Image Service resource supports the following operations at 10.8.1:

• Compute Cache Info—Computes and generates new image service tile cache schemes for image services.
• Compute Multidimensional Info—The operation is performed on an image service of a mosaic dataset. It is used for constructing a multidimensional info object based on its catalog table.
• Image Support Data—Returns image support data of the NITF based raster catalog item
• Slices—Returns the sliceId and multidimensional information for requested dimensional slices of the source dataset. It applies to image services of multidimensional datasets only.
• Statistics—Returns statistics of the image.

Additionally, existing raster analytics tools were enhanced with new parameters, as listed below.

• Export Image
  • The new sliceId parameter is for image services of multidimensional datasets with raster tiles enabled on top. Each dimensional slice has its own image tile at a specific level, row, and column combination. The sliceId of a dimensional slice can be queried from image service slices resource.
• Histograms
  • The new variable parameter can be used to request histograms for each variable in a multidimensional dataset.
• Image Tile
  • The new sliceId parameter is for image services of multidimensional datasets with raster tiles enabled on top. Each dimensional slice has its own image tile at a specific level, row, and column combination. The sliceId of a dimensional slice can be queried from image service slices resource.
• Query (Image Service)
  • The new rasterQuery parameter allows you to make a query based on key properties of each raster catalog item.

Neu in 10.8

Hier erhalten Sie Informationen zu den Neuerungen in ArcGIS Image Server 10.8.

Erstellen von Bilddateninhalt

Unterstützt mehrdimensionale Datenoptionen für folgende Aufgaben:

• Bereitstellen von NetCDF-/Grib-/HDF-Raster-Typen
• Erstellen von Bildsammlungen (Mosaik-Dataset)

Auf der Seite "Element" stehen weitere Nachbearbeitungsoptionen für folgende Zwecke zur Verfügung:

• Erstellen von Footprints
• Farbkorrektur
• Erstellen von Seamlines
• NoData definieren
• Berechnen von Statistiken
• Erstellen von Übersichten

ArcGIS Ortho Maker

Für ArcGIS Ortho Maker gibt es die folgenden Verbesserungen:

• Möglichkeit zum Erstellen eines Projekts mit Drohnenbilddaten in einem registrierten Data Store
• Unterstützung für RedEdge- und Altum-Sensoren
• Erstellen von Punktwolken aus Wolkenbildern
• GCP-Unterstützung für vertikales Koordinatensystem
• Projektfreigabe
• Globale Höhenraster-Dateneinrichtung

Raster-Analyse

Werkzeuge in Map Viewer

Das neue Raster-Werkzeug Multidimensionales Raster aggregieren ist im Toolset "Multidimensionale Analyse" verfügbar, um einen multidimensionalen Image-Service zu generieren. Dazu werden vorhandene multidimensionale Raster-Variablen entlang einer Dimension aggregiert.

Raster-Funktionen in Map Viewer

Es stehen 146 Raster-Funktionen für die komplexe Bildbearbeitung und Raster-Analyse zur Verfügung. Die Raster-Funktionen können im Fenster Editor für Raster-Funktionen in Bildbearbeitungsketten zusammengefasst werden. Erstellen Sie die Raster-Funktionsvorlage, testen Sie sie, und wenden Sie sie auf die im Raster-Data-Store bereitgestellten Raster- und Mosaik-Datasets an. Die Raster-Funktionsketten, die auch Raster-Funktionsvorlagen genannt werden, können gespeichert und für Mitglieder Ihrer Organisation freigegeben werden.

Öffnen Sie zum Erstellen der benutzerdefinierten Raster-Funktionsvorlage ArcGIS Enterprise Map Viewer, klicken Sie auf die Registerkarte Analyse, und wählen Sie Raster-Analyse aus. Der Bereich Raster-Analyse wird geöffnet; er enthält Kategorien mit Raster-Analyse-Vorgängen. Klicken Sie oben im Bereich Raster-Analyse auf die Schaltfläche Eine Raster-Funktionsvorlage für komplexe Verarbeitungen und Analysen erstellen , um das Fenster Raster-Funktionsvorlage zu öffnen. Legen Sie die im Bereich angezeigten Raster-Funktionen per Drag & Drop im Workspace ab, und doppelklicken Sie im Editor auf die Funktion, um die Parametereinstellungen anzugeben. Weitere Informationen zum Erstellen, Anwenden und Freigeben von Raster-Funktionsketten finden Sie unter Anwenden von Raster-Funktionsvorlagen auf Bilddaten im ArcGIS Enterprise-Portal.

Raster-Funktionen in ArcGIS Pro

Wenn Sie sich über ArcGIS Pro bei einem ArcGIS Enterprise-Portal mit konfiguriertem ArcGIS Image Server für die Raster Analysis angemeldet haben, sind neue Werkzeuge und Raster-Funktionen verfügbar. Außerdem wurden einigen vorhandenen Funktionen weitere Funktionen hinzugefügt.

Neue Raster-Funktionen wurden hinzugefügt:

• Aggregieren: Generiert eine Raster-Version mit reduzierter Auflösung in Echtzeit und erstellt damit eine dynamische Raster-Ausgabe.
• Entfernungsakkumulation: Berechnet für jede Zelle die kleinste akkumulative Kostenentfernung von oder zur kostengünstigsten Quelle unter Berücksichtigung der Oberflächenentfernung sowie horizontaler und vertikaler Kostenfaktoren.
• Entfernungsallokation: Berechnet die Entfernungszuordnung für jede Zelle zu Quellen, wobei die tatsächliche Oberflächenentfernung sowie vertikale und horizontale Kostenfaktoren berücksichtigt werden.
• Zufällig: Erstellt in Echtzeit ein dynamisches Raster mit zufälligen Zellenwerten.

Die folgenden vorhandenen Funktionen wurden aktualisiert:

• Die Raster-Funktion Zellenstatistik kann basierend auf dem Verarbeitungstyp Einzelband- oder Multiband-Ausgaben berechnen.
• Die Funktion Kostengünstigste Route wurde aktualisiert, sodass verzerrungsfreie Entfernungsanalysen mit der Funktion Entfernungsakkumulation durchgeführt werden.
• Die Funktion Kostenpfad wurde mit dem neuen Parameter Fließrichtungs-Konvention für Rückverknüpfungs-Raster erzwingen aktualisiert.
• Für die Funktion Zonale Statistiken ist jetzt der Parameter Als mehrdimensional verarbeiten verfügbar; dieser ermöglicht die Berechnung verschiedener Statistiken zu einzelnen Ausschnitten eines multidimensionalen Wert-Rasters.

Raster-Analyse-Aufgaben in der ArcGIS REST API

Es gibt die folgenden neuen Raster-Analyse-Aufgaben:

• Argumentstatistiken suchen: Extrahiert den Dimensionswert oder Bandindex, bei dem in einem multidimensionalen Raster oder einem Multiband-Raster ein bestimmter statistischer Wert für jedes Pixel erreicht wird.
• Farbkorrektur berechnen: Berechnet Farbkorrekturen für das Mosaik-Dataset, normalerweise, nachdem eine Blockausgleichung für das Mosaik durchgeführt wurde.
• Seamlines berechnen: Berechnet Seamlines zwischen den überlappenden Bildern einer Bildsammlung, normalerweise, nachdem eine Blockausgleichung für das Mosaik durchgeführt wurde.
• Lineare spektrale Entmischung: Führt eine Subpixel-Klassifizierung durch und berechnet den Endmember-Anteil für einzelne Pixel.
• Objekte mit Deep Learning klassifizieren: Klassifiziert Objekte basierend auf überlagerten Bilddaten mit dem festgelegten Deep-Learning-Modell und generiert einen Feature-Service mit neu zugewiesener Beschriftung für jedes Objekt.
• Deep-Learning-Modell trainieren: Trainiert ein Deep-Learning-Modell mit der Ausgabe des Werkzeugs Trainingsdaten für Deep Learning exportieren.

Unterstützt werden Eingabe-Raster aus einem Data Store und Raster-Analyse-Services für die parallele Verarbeitung auf einem Knoten mit mehreren GPUs für Deep Learning.

Raster-Analysen in der ArcGIS API for Python

Modul "arcgis.raster.analytics"

Die folgenden neuen Funktionen wurden hinzugefügt:

• aggregate_multidimensional_raster: Generiert einen multidimensionalen Image-Service durch Aggregieren vorhandener multidimensionaler Raster-Variablen entlang einer Dimension.
• build_multidimensional_transpose: Transponiert ein multidimensionales Raster-Dataset, wobei die multidimensionalen Daten entlang jeder Dimension in Blöcke (Chunks) aufgeteilt werden, um die Performance beim Zugriff auf Pixelwerte in allen Ausschnitten zu optimieren.
• find_argument_statistics: Extrahiert den Dimensionswert, bei dem in einem multidimensionalen Raster ein bestimmter statistischer Wert für jedes Pixel erreicht wird.
• generate_multidimensional_anomaly: Berechnet die Abweichung für jeden Ausschnitt in einem multidimensionalen Raster, um ein multidimensionales Dataset zu generieren.
• generate_trend_raster: Schätzt den Trend für jedes Pixel entlang einer Dimension für eine angegebene Variable in einem multidimensionalen Raster.
• predict_using_trend_raster: Berechnet ein prognostiziertes multidimensionales Raster mithilfe des Ausgabe-Trend-Rasters aus der Funktion generate_trend_raster.
• subset_multidimensional_raster: Erstellt Teilmengen eines multidimensionalen Rasters durch Aufteilen der Daten entlang definierter Variablen und Dimensionen.

Modul "arcgis.raster.functions"

Die folgenden neuen Funktionen wurden hinzugefügt:

• constant_raster: Erstellt ein virtuelles Raster mit einem einzelnen Pixelwert.
• random_raster: Erstellt in Echtzeit ein dynamisches Raster mit zufälligen Zellenwerten.

Darüber hinaus wurden die folgenden Funktionen verbessert: majority, max, mean, med, min, cellstats_range, std, sum, variety zum Berechnen von Einzelband- oder Multiband-Ausgaben basierend auf dem Multiband-Verarbeitungstyp.

Modul "arcgis.raster.functions.gbl"

Die folgenden neuen Funktionen wurden hinzugefügt:

• distance_accumulation: Berechnet für jede Zelle die kleinste akkumulative Kostenentfernung von oder zur kostengünstigsten Quelle unter Berücksichtigung der Oberflächenentfernung zusammen mit horizontalen und vertikalen Kostenfaktoren.
• distance_allocation: Berechnet die Entfernungszuordnung für jede Zelle zu Quellen, wobei die tatsächliche Oberflächenentfernung sowie vertikale und horizontale Kostenfaktoren berücksichtigt werden.
• euclidean_back_direction: Berechnet für jede Zelle die Richtung zur benachbarten Zelle entlang der kürzesten Route zurück zur nächstgelegenen Quelle in Grad. Dabei werden Barrieren vermieden.
• expand: Erweitert angegebene Zonen eines Rasters um eine angegebene Zellenzahl.
• flow_length: Erstellt einen Raster-Layer der Entfernung flussaufwärts bzw. flussabwärts oder die gewichtete Entfernung entlang des Fließpfades für jede Zelle.
• shrink: Verkleinert die ausgewählten Zonen um eine angegebene Anzahl an Zellen, indem sie durch den Wert der Zelle ersetzt werden, der in der Nachbarschaft am häufigsten vorkommt.
• sink: Erstellt einen Raster-Layer, der alle Senken oder Flächen mit interner Drainage identifiziert.
• snap_pour_point: Fängt Fließpunkte an der Zelle mit der höchsten Abflussakkumulation innerhalb einer bestimmten Entfernung.
• stream_order: Weist Abschnitten eines linearen Raster-Netzwerks Einzelwerte zwischen Schnittpunkten zu.

Außerdem wurden die folgenden Funktionen verbessert: euclidean_allocation, euclidean_distance, euclidean_direction, flow_distance, cost_path, zonal_statistics.