Bei der verteilten Raster-Analyse mit ArcGIS Image Server werden Raster-Datasets und Fernerkundungsdaten mit einer umfangreichen Suite aus Raster-Funktionen verarbeitet. Die angegebenen Ergebnisse werden automatisch gespeichert und in einem verteilten Raster-Data-Store veröffentlicht, von dem aus sie in Ihrem gesamten Unternehmen genutzt werden können.
Leistungsfähige Suite aus Raster-Analyse-Funktionen
Der Kern dieser Funktionalität ist die Suite aus mehr als 200 Raster-Funktionen, die mit ArcGIS bereitgestellt werden. Diese sind in Form einzelner Verarbeitungsfunktionen verfügbar oder können in Form von Raster-Funktionsvorlagen (Raster Function Templates, RFT) zu einer Verarbeitungskette kombiniert werden. Raster-Funktionsvorlagen sind benutzerdefinierte Verarbeitungsketten, die mit einer Vielzahl verschiedener Eingabe-Datentypen und Verarbeitungsfunktionen auf jede Anwendung zugeschnitten werden können, um bestimmte Workflows zu vereinfachen.
Die Raster-Analyse-Funktionen können auch durch den Benutzer mit der Python-Raster-Funktion erweitert werden. Benutzerdefinierte Raster-Funktionen können in Python geschrieben werden. Nachdem sie zum System hinzugefügt wurden, können Sie die verteilte Verarbeitung der Raster-Analyse nutzen.
Raster-Funktionen und RFTs unterstützen wichtige Paradigmen der verteilten Verarbeitung und Speicherung, wie zum Beispiel die lokale, die Cloud- und die Web-Implementierung. Die benutzerdefinierten und Standardfunktionen zur Verarbeitung und Speicherung von Rastern sind elastisch und können skaliert werden, um Bedarfsspitzen, Notfallsituationen, sich ändernden Prioritäten und sonstigen Auswirkungen auf erforderliche Kapazität, Nachfrage und Kosten gerecht zu werden. Die Raster-Funktionen unterstützen die verteilte Verarbeitung, um dynamische Verarbeitungsumgebungen zu unterstützen. Bei Änderungen der Anzahl der Verarbeitungsinstanzen wird die Verteilung der Raster-Analyse-Prozesse geändert, um die Verarbeitungs- und Speicherressourcen optimal zu nutzen.
Diese Raster-Funktionen und RFT-basierten Workflows können über ArcGIS Pro, ArcGIS REST API, ArcGIS Python API und JS-APIs sowie Web Map Viewer im Enterprise-Portal implementiert werden. Zum Beispiel können Sie den Task Raster erstellen verwenden, um verteilte Raster-Analysen durch Angabe einer JSON-Objekt-Darstellung einer Raster-Funktionskette auszuführen.
Verfügbare Raster-Funktionen und Objekte für die Raster-Analyse
Die folgende Tabelle enthält die verfügbaren Raster-Funktionen für die Raster-Analyse mit Beschreibung und den zugehörigen JSON- und Python-Objekten.
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
|---|---|---|---|---|
Binärer Schwellenwert | Thresholding | Die Funktion '"Binärer Schwellenwert" (Binary Threshold) generiert das binäre Bild. Sie verwendet die Otsu-Methode und setzt voraus, dass das Eingabebild ein bimodales Histogramm enthält. | Analysis | |
Hitzeindex | PythonAdaptor | Berechnet die gefühlte Temperatur basierend auf der Umgebungstemperatur und der relativen Feuchtigkeit. | Analysis | |
Kerndichte | KernelDensity | Berechnet mit einer Kernel-Funktion eine Magnitude pro Flächeneinheit aus Punkt- oder Polylinien-Features, um für jeden Punkt bzw. jede Polylinie eine sanft abgeschrägte Oberfläche anzupassen. | Analysis | |
NDVI | NDVI | Der normalisierte differenzierte Vegetationsindex (NDVI) ist ein standardisierter Index, der Ihnen das Erstellen eines Bildes mit Grünanteilen (relative Biomasse) ermöglicht. Dieser Index nutzt den Kontrast der Eigenschaften zweier Bänder aus einem multispektralen Raster-Dataset – die Absorption durch die Chlorophyllpigmente im roten Band und den Pflanzen-Reflexionsgrad im infrarotnahen Band (NIR). Weitere Informationen finden Sie unter Funktion 'NDVI'. | Analysis | |
Farbgebung durch NDVI | NDVIColorized | Wendet die Funktion 'NDVI' auf das Eingabebild an und verwendet dann eine Colormap oder einen Farbverlauf zur Darstellung des Ergebnisses. | Analysis | |
Tasseled Cap | TasselCap | Die Tasseled-Cap-Transformation (auch Kauth-Thomas-Transformation) wurde entwickelt, um Veränderungen in der Vegetationsphänologie und Städteentwicklung, die von verschiedenen Satellitensensorsystemen erfasst werden, zu analysieren und als Karte darzustellen. Den Namen "Tasseled Cap"-Transformation (Zipfelmütze) verdankt sie der Form der graphischen Verteilung von Daten. | Analysis | |
Gewichtete Überlagerung | WeightedOverlay | Mit der Funktion "WeightedOverlay" werden mehrere Raster anhand eines allgemeinen Maßstabs überlagert und nach der Wichtigkeit jedes Rasters gewichtet. Weitere Informationen finden Sie unter Funktion 'Gewichtete Überlagerung'. | Analysis | |
Gewichtete Summe | WeightSum | Die Funktion "WeightedSum" ermöglicht die Überlagerung mehrerer Raster, wobei sie nach ihrer jeweiligen Gewichtung multipliziert und zusammengerechnet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Funktion 'Gewichtete Summe'. | Analysis | |
Windchill | PythonAdaptor | Windchill ist eine Möglichkeit, das Kälteempfinden zu messen, wenn der Wind mit berücksichtigt wird. | Analysis | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
Kontrast und Helligkeit | ContrastBrightness | Mit der Funktion ContrastBrightness kann das Aussehen von Raster-Daten (Bilddaten) durch Änderung von Helligkeit und/oder Kontrast im Bild verbessert werden. Diese Funktion kann nur für 8-Bit-Eingabe-Raster verwendet werden. | Aussehen | |
Faltung | Convolution | Die Funktion "Convolution" führt die Filterung der Pixelwerte in einem Bild aus, z. B. für das Scharf- oder Weichzeichnen eines Bildes, für das Ermitteln der Kanten in einem Bild oder für andere Kernel-basierte Verbesserungen. Weitere Informationen finden Sie unter Funktion 'Faltung'. | Aussehen | |
Linienerkennung horizontal | Convolution | Erkennt Kanten entlang horizontaler Linien. | Aussehen | |
Linienerkennung vertikal | Convolution | Erkennt Kanten entlang vertikaler Linien. | Aussehen | |
Linienerkennung links diagonal | Convolution | Erkennt Kanten entlang diagonaler Linien, die von rechts unten nach links oben verlaufen. | Aussehen | |
Linienerkennung rechts diagonal | Convolution | Erkennt Kanten entlang diagonaler Linien, die von links unten nach rechts oben verlaufen. | Aussehen | |
Gradient Nord | Convolution | Kantenerkennung entlang nördlichen Gradienten. | Aussehen | |
Gradient West | Convolution | Kantenerkennung entlang westlichen Gradienten. | Aussehen | |
Gradient Ost | Convolution | Kantenerkennung entlang östlichen Gradienten. | Aussehen | |
Gradient Süd | Convolution | Kantenerkennung entlang südlichen Gradienten. | Aussehen | |
Gradient Nordost | Convolution | Kantenerkennung entlang nordöstlichen Gradienten. | Aussehen | |
Gradient Nordwest | Convolution | Kantenerkennung entlang nordwestlichen Gradienten. | Aussehen | |
Glätten | Convolution | Filtert Daten, indem die lokale Variation reduziert und das Rauschen entfernt wird. Dadurch werden die hohen und niedrigen Werte in jeder Nachbarschaft gemittelt und so die extremen Werte in den Daten reduziert. | Aussehen | |
Glätten 3x3 | Convolution | Filtert Daten, indem die lokale Variation reduziert und das Rauschen entfernt wird. Verwendet einen 3x3-Tiefpassfilter zum Glätten. | Aussehen | |
Glätten 5x5 | Convolution | Filtert Daten, indem die lokale Variation reduziert und das Rauschen entfernt wird. Verwendet einen 5x5-Tiefpassfilter zum Glätten. | Aussehen | |
Schärfen | Convolution | Betont den relativen Unterschied zwischen den Werten und ihren Nachbarn. | Aussehen | |
Weitere schärfen | Convolution | Betont den Wert noch stärker als der Operator "Schärfen". | Aussehen | |
Schärfen 3x3 | Convolution | Ein Hochpassfilter mit 3x3-Kernel. | Aussehen | |
Schärfen 5x5 | Convolution | Ein Hochpassfilter mit 5x5-Kernel. | Aussehen | |
Laplace-Operator 3x3 | Convolution | Laplace-Filter werden häufig für die Kantenerkennung auf einem Bild verwendet, das geglättet wurde, um zuerst seine Empfindlichkeit für Rauschen zu reduzieren. Verwendet einen 3x3-Filter. | Aussehen | |
Laplace-Operator 5x5 | Convolution | Laplace-Filter werden häufig für die Kantenerkennung auf einem Bild verwendet, das geglättet wurde, um zuerst seine Empfindlichkeit für Rauschen zu reduzieren. Verwendet einen 5x5-Filter. | Aussehen | |
Sobel horizontal | Convolution | Für die horizontale Kantenerkennung. | Aussehen | |
Sobel vertikal | Convolution | Für die vertikale Kantenerkennung. | Aussehen | |
Punktverteilung | Convolution | Die Punktverteilungsfunktion gibt die Lichtverteilung von einer Punktquelle durch eine Linse an. Dadurch entsteht eine leichte Unschärfe. | Aussehen | |
Pansharpening | Pansharpening | Die Funktion "Pan-Sharpening" führt ein panchromatisches Bild bzw. Raster-Band mit hoher Auflösung mit einem Multiband-Raster-Dataset mit geringerer Auflösung zusammen. Dadurch wird die räumliche Auflösung des Multibandbildes erhöht. | Aussehen | |
Statistiken und Histogramm | StatisticsHistogram | Die Funktion "Statistiken und Histogramm" wird verwendet, um die Statistik und das Histogramm eines Rasters zu definieren. Sie können diese Funktion am Ende der Funktionskette einfügen, um die Statistik und das Histogramm einer Raster-Funktionsvorlage (Raster Function Template, RFT) zu beschreiben. Dies kann erforderlich sein, um die Standardanzeige des Verarbeitungsergebnisses zu steuern, insbesondere beim Definieren einer Funktionskette, die viele Funktionen enthält. | Aussehen | |
Strecken (Kontrast) | Stretch | Berechnet die Statistiken für jeden Pixel eines Bildes auf der Grundlage einer definierten Nachbarschaft. | Aussehen | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
Klassifizieren | Classify | Die Funktion Classify klassifiziert ein segmentiertes Raster in ein kategorisiertes Raster. | Klassifizierung | |
Maximum-Likelihood-Klassifizierung | MLClassify | Die Funktion MLClassify ermöglicht Ihnen das Durchführen einer überwachten Klassifizierung mit dem Algorithmus der Maximum-Likelihood-Klassifizierung. Der als Hosting-Server verwendete ArcGIS-Server muss eine Spatial Analyst-Lizenz besitzen. | Klassifizierung | |
Region Grow | Region Grow | Die Funktion "Region Grow" gruppiert benachbarte Pixel gemäß dem im Ausgangspunkt angegebenen Radius. Den Pixel- oder Objektgruppen wird ein bestimmter Füllwert zugewiesen. | Klassifizierung | |
Segmentierung | SegmentMeanShift | Die Funktion SegmentMeanShift generiert eine segmentierte Ausgabe. Die Pixelwerte im Ausgabebild stellen die konvergierten RGB-Farben des Segments dar. Das Eingabe-Raster muss ein 3-Band-8-Bit-Bild sein. Wenn der Image-Service kein 3-Band-8-Bit-Bild ohne Vorzeichen ist, können Sie die Funktion Stretch vor der Funktion SegmentMeanShift verwenden. | Klassifizierung | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
Farbmodellkonvertierung | Farbmodellkonvertierung | Konvertiert das Farbmodell eines Bildes von HSV (Hue, Saturation, Value = Farbton, Sättigung und Helligkeitswert) in RGB (Rot, Grün, Blau) oder umgekehrt. | Konvertierung | |
Colormap | Colormap | Die Funktion Colormap transformiert die Pixelwerte zur Anzeige der Raster-Daten auf der Grundlage bestimmter Farben in einer Colormap oder eines definierten Farbbereichs in einem Farbverlauf als RGB-Farbbild (Rot, Grün, Blau). Weitere Informationen finden Sie unter Funktion 'Colormap'. | Konvertierung | |
Colormap in RGB | Colormap2RGB | Konvertiert ein Einzelband-Raster mit einer Colormap in ein RGB-Raster mit drei Bändern. | Konvertierung | |
Komplex | Complex | Berechnet die Größe komplexer Werte. | Konvertierung | |
Graustufen | Grayscale | Konvertiert ein Multiband-Bild in ein Einzelband-Graustufen-Bild. Auf jedes der Eingabebänder können bestimmte Gewichtungen angewendet werden. | Konvertierung | |
Attribute rastern | RasterizeAttributes | Die Funktion "Attribute rastern" reichert ein Raster durch Hinzufügen von Bändern an, die aus Werten bestimmter Attribute, aus einer externen Tabelle oder aus einem Feature-Service abgeleitet wurden. | Konvertierung | |
Features rastern | RasterizeFeatures | Konvertieren Sie Polygon-, Polylinien-, und Punkt-Feature-Class-Daten in einen Raster-Layer. | Konvertierung | |
Neuzuordnung | Remap | Die Funktion "Remap" ermöglicht es Ihnen, die Pixelwerte der Raster-Daten zu ändern oder zu reklassifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Funktion 'Erneut zuordnen'. | Konvertierung | |
Spektralkonvertierung | SpectralConversion | Die Funktion "Spektralkonvertierung" wendet eine Matrix auf ein Multiband-Bild an, um die Farbwerte der Ausgabe zu beeinflussen. Diese Funktion kann verwendet werden, um z. B. ein falsches Infrarotfarbbild in ein Pseudofarbbild zu konvertieren. | Konvertierung | |
Einheitenumrechnung | UnitConversion | Die Funktion UnitConversion führt Einheitenkonvertierungen aus. | Konvertierung | |
Vektorfeld | VectorField | Die Funktion VectorField wird verwendet, um zwei Einzelband-Raster (jedes Raster repräsentiert U/V oder Magnitude/Richtung) zu einem Zweiband-Raster (jedes Band repräsentiert U/V oder Magnitude/Richtung) zu verbinden. Mit dieser Funktion kann auch der Datenkombinationstyp (U-V oder Magnituden-Richtung) wechselseitig konvertiert werden. | Konvertierung | |
Vektorfeld-Renderer | VectorFieldRenderer | Die Funktion VectorFieldRenderer symbolisiert ein U-V- oder Magnituden-Richtungs-Raster. | Konvertierung | |
Zonale Neuzuordnung | Zonale Neuzuordnung | Mit dieser Funktion können Sie Pixel in einem Raster basierend auf in einem anderen Raster definierten Zonen und zonenabhängiger Wertzuordnung, die in einer Tabelle definiert ist, neu zuordnen. | Konvertierung | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
Sichtbare Reflexion | ApparentReflectance | Diese Funktion passt die digitale Nummer (DN) für die Bildhelligkeitswerte für einige Satellitensensoren an. Die Anpassungen basieren auf der Sonnenhöhe, dem Aufnahmedatum und den Sensoreigenschaften, um die Verstärkungs- und Verzerrungseinstellungen für jedes Band festzulegen. | Korrektur | |
Geometrisch | Geometric | Die Funktion Geometric transformiert das Bild (zum Beispiel Orthorektifizierung) auf Grundlage einer Sensordefinition und eines Terrainmodells. | Korrektur | |
Radarkalibrierung | RadarCalibration | Die Kalibrierung wird auf Radarbilddaten angewendet, damit die Pixelwerte eine echte Darstellung der Radarrückstreuung sind. | Korrektur | |
Sentinel-1 Radiometrische Kalibrierung | Sentinel-1 RadiometricCalibration | Unterschiedliche Typen der radiometrischen Kalibrierung für Sentinel-1-Daten ausführen. | Korrektur | |
Sentinel-1 Wärmerauschen entfernen | Sentinel-1 Wärmerauschen entfernen | Wärmerauschen aus Sentinel-1-Daten entfernen. | Korrektur | |
Speckle | Speckle | Filtert das Radar-Dataset mit Speckling und glättet das Rauschen, wobei Kanten oder scharfe Features im Bild erhalten bleiben. | Korrektur | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
Attributtabelle | Attributtabelle | Mit dieser Funktion können Sie eine Attributtabelle definieren, um ein Einzelband-Mosaik-Dataset oder Raster-Dataset zu symbolisieren. Dies ist hilfreich, wenn Sie Bilddaten mit diskontinuierlichen Kategorien darstellen möchten. | Datenmanagement | |
Zwischenspeichern | Buffered | Die Funktion "Zwischenspeichern" dient zur Optimierung der Performance komplexer Funktionsketten. Sie speichert die Ausgaben im Speicher des Teils der Funktionskette, der ihr vorangestellt ist. | Datenmanagement | |
Ausschneiden | Clip | Mit dieser Funktion wird anhand einer Rechteckform mit definierter Ausdehnung oder anhand des Shapes einer Eingabe-Polygon-Feature-Class ein Raster ausgeschnitten. Mit dem definierten Shape kann die Ausdehnung des Rasters oder eine Fläche innerhalb des Rasters ausgeschnitten werden. | Datenmanagement | |
Bänder zusammensetzen | CompositeBand | Mit der Funktion CompositeBand können Sie mehrere Bilder kombinieren, sodass sie ein Multiband-Bild bilden. | Datenmanagement | |
Konstante | Constant | Erstellt ein virtuelles Raster mit einem einzelnen Pixelwert, das in Raster-Funktionsvorlagen und zum Verarbeiten eines Mosaik-Datsets verwendet werden kann. | Datenmanagement | |
Bänder extrahieren | ExtractBand | Mit der Funktion ExtractBand können Sie Bänder aus einem Raster extrahieren bzw. die Bänder in einem Multiband-Bild neu anordnen. | Datenmanagement | |
Verschneiden (Identity) | Identity | Diese Funktion wird verwendet, um das Quell-Raster als Teil des Standardmosaikierungsverhaltens des Mosaik-Datasets zu definieren. Diese Funktion ist eine Nulloperationsfunktion und verwendet keine Argumente außer einem Raster. | Datenmanagement | |
Unregelmäßige Daten interpolieren | Unregelmäßige Daten interpolieren | In einigen netCDF- oder HDF-Datasets wird die Geolokalisierung in Form von unregelmäßig angeordneten Arrays aus Pixeln oder Punktdaten gespeichert. Beim Hinzufügen dieser Datasets zu einem Mosaik-Dataset wird von der Funktion "Unregelmäßige Daten interpolieren" ein Resampling der unregelmäßig gerasterten Daten durchgeführt, sodass jedes Pixel die gleiche Größe und eine rechteckige Form erhält. | Datenmanagement | |
Schlüsselmetadaten | KeyMetadata | Mit dieser Funktion können Sie Schlüsselmetadaten eines Rasters einfügen oder überschreiben. | Datenmanagement | |
Maske | Mask | Die Funktion Mask verändert das Bild durch Angabe eines bestimmten Pixelwertes oder eines Bereichs von Pixelwerten als keine Daten. | Datenmanagement | |
Nibble | Nibble | Die Zellen eines Rasters entsprechend einer Maske durch die Werte der nächsten Nachbarn ersetzen. | Datenmanagement | |
Raster mosaikieren | MosaicRasters | Erstellt aus mehreren Bildern ein Mosaikbild. | Datenmanagement | |
Raster-Informationen | RasterInfo | Eigenschaften des Rasters wie Bit-Tiefe, NoData-Wert und Zellengröße ändern. | Datenmanagement | |
Überarbeiten | Recast | Die Funktion Recast weist Argumentwerte in einer vorhandenen Funktionsvorlage neu zu. | Datenmanagement | |
Neu projizieren | Reproject | Mit der Funktion "Neu projizieren" wird die Projektion eines Raster-Datasets, Mosaik-Datasets oder Raster-Elements in einem Mosaik-Dataset geändert. Sie kann auch zum Resampling der Daten in eine neue Zellengröße und zum Definieren eines Ursprungs verwendet werden. | Datenmanagement | |
Resampling | Resample | Die Funktion Resample verändert die Auflösung der Pixel mittels Resampling. | Datenmanagement | |
Streifen | Swath | In einigen netCDF- oder HDF-Datasets wird die Geolokalisierung in Form von unregelmäßig angeordneten Arrays gespeichert. Beim Hinzufügen dieser Datasets zu einem Mosaik-Dataset wird von der Funktion "Streifen" ein Resampling der unregelmäßig gerasterten Daten durchgeführt, sodass jedes Pixel die gleiche Größe und eine rechteckige Form erhält. | Datenmanagement | |
Bitversatz | TransposeBits | Die Funktion TransposeBits führt eine Bit-Operation aus. Sie extrahiert Bit-Werte aus den Quelldaten und weist sie neuen Bits in den Ausgabedaten zu. | Datenmanagement | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
Kostenzuordnung | Cost_Allocation | Berechnet für jede Zelle die kostengünstigste Quelle basierend auf den kleinsten akkumulativen Kosten auf einer Kostenoberfläche. | Entfernung | |
Kostenentfernung | Cost_Distance | Berechnet für jede Zelle die kleinste akkumulative Kostenentfernung von oder zur kostengünstigsten Quelle auf einer Kostenoberfläche. | Entfernung | |
Euklidische Zuordnung | Euclidean_Allocation | Berechnet für jede Zelle die nächstgelegene Quelle auf Basis der euklidischen Entfernung. | Entfernung | |
Euklidische Entfernung | Euclidean_Distance | Berechnet für jede Zelle die Richtung in Grad zur nächstgelegenen Quelle. | Entfernung | |
Kostengünstigster Pfad | Least_Cost_Path | Berechnet den kostengünstigsten Pfad von einer Quelle zu einem Ziel. | Entfernung | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
Füllung | Fill | Senken in einem Oberflächen-Raster füllen, um alle Unregelmäßigkeiten in den Daten zu entfernen. | Hydrologie | |
Abflussakkumulation | Flow_Accumulation | Erstellt für jede Zelle ein Raster der Abflussakkumulation. Optional kann ein Gewichtungsfaktor angewendet werden. | Hydrologie | |
Fließentfernung | flow_distance | Berechnet die minimale horizontale oder vertikale Neigungsentfernung zu Zellen eines Wasserlaufs oder Flusses, in den sie fließen. | Hydrologie | |
Fließrichtung | flow_direction | Die Zellen eines Rasters entsprechend einer Maske durch die Werte der nächsten Nachbarn ersetzen. | Hydrologie | |
Wasserlauf-Abschnitt | Stream_Link | Weist Abschnitten eines linearen Raster-Netzwerks Einzelwerte zwischen Schnittpunkten zu. | Hydrologie | |
Abflussgebiet | Watershed | Ermittelt die relevante Fläche über einer Gruppe von Zellen in einem Raster. | Hydrologie | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
absoluter Wert | Abs | Berechnet den absoluten Wert der Pixel in einem Raster. | Mathematik | |
Arithmetisch | Arithmetic | Mit der Funktion "Arithmetic" wird eine arithmetische Operation zwischen zwei Rastern bzw. einem Raster und einem Skalar oder umgekehrt ausgeführt. | Mathematik | |
Bandarithmetik | BandArithmetic | Indizes mit den vordefinierten Formeln oder einem benutzerdefinierten Ausdruck berechnen. | Mathematik | |
GEMI | BandArithmetic | Der Global Environmental Monitoring Index (GEMI) ist ein nicht linearer Vegetationsindex für globale Umgebungsüberwachung aus Satellitenbildern. Er ist NDVI ähnlich, ist aber weniger empfindlich gegen atmosphärische Störungen. Er wird von nacktem Boden beeinflusst. Daher wird er nicht zur Verwendung in Bereichen mit wenig oder nicht allzu dichter Vegetation empfohlen. | Mathematik | |
GVI | BandArithmetic | Der Green Vegetation Index (GVI) wurde ursprünglich aus Landsat-MSS-Bilddaten entworfen und wurde für Landsat TM-Bilddaten geändert. Er wird auch als Landsat TM Tasseled Cap Green Vegetation Index bezeichnet. Er kann mit Bilddaten verwendet werden, deren Bänder die gleichen Spektraleigenschaften aufweisen. | Mathematik | |
Geänderter SAVI | BandArithmetic | Der Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI2) versucht, die Auswirkung des nackten Erdbodens auf den SAVI zu minimieren. | Mathematik | |
NDVI | BandArithmetic | Der normalisierte differenzierte Vegetationsindex (NDVI) ist ein standardisierter Index, der Ihnen das Erstellen eines Bildes mit Grünanteilen (relative Biomasse) ermöglicht. Dieser Index nutzt den Kontrast der Eigenschaften zweier Bänder aus einem multispektralen Raster-Dataset – die Absorption durch die Chlorophyllpigmente im roten Band und den Pflanzen-Reflexionsgrad im infrarotnahen Band (NIR). | Mathematik | |
PVI | BandArithmetic | Der Perpendicular Vegetation Index (PVI) ist einem Difference Vegetation Index ähnlich; er ist jedoch gegen atmosphärische Variationen empfindlich. Wenn Sie diese Methode verwenden, um verschiedene Bilder miteinander zu vergleichen, sollten Sie sie nur für Bilder verwenden, die atmosphärisch korrigiert wurden. | Mathematik | |
SAVI | BandArithmetic | Der Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI) ist ein Vegetationsindex, der versucht, Einflüsse durch die Bodenhelligkeit mit einem Bodenhelligkeits-Korrekturfaktor zu minimieren. Dies wird oft in trockenen Regionen verwendet, wo die vegetative Bodendeckung niedrig ist. | Mathematik | |
Sultan-Formel | BandArithmetic | Die Sultan-Methode nimmt ein Sechsband-8-Bit-Bild und verwendet die Sultan-Formel, um ein Dreiband-8-Bit-Bild zu erzeugen. Das sich ergebende Bild hebt Felsformationen, so genannte Ophiolite, an Küstenlinien hervor. Diese Formel wurde auf Grundlage der TM- oder ETM-Bänder einer Landsat 5- oder Landsat 7-Szene entworfen. Die Gleichungen, die angewendet werden, um die einzelnen Ausgabe-Bänder zu erstellen, lauten wie folgt: | Mathematik | |
Transformierter SAVI | BandArithmetic | Der Transformed Soil Adjusted Vegetation Index (TSAVI) ist ein Vegetationsindex, der versucht, Bodenhelligkeitseinflüsse zu minimieren, indem angenommen wird, dass die Bodenlinie eine beliebige Neigung und einen beliebigen Schnittpunkt hat. | Mathematik | |
Berechnung | RasterCalculator | Ein Raster über einen Raster-basierten mathematischen Ausdruck berechnen. | Mathematik | |
Divide | Local | Teilt die Werte von zwei Rastern auf Pixelbasis. | Mathematik | |
Exponent | Local | Berechnet die Exponentialfunktion zur Basis e der Pixel in einem Raster. | Mathematik | |
Exp10 | Local | Berechnet die Exponentialfunktion zur Basis 10 der Pixel in einem Raster. | Mathematik | |
Exp2 | Local | Berechnet die Exponentialfunktion zur Basis 2 der Pixel in einem Raster. | Mathematik | |
Float | Local | Konvertiert jeden Pixelwert eines Rasters in eine Gleitkommadarstellung. | Mathematik | |
Integer | Local | Konvertiert die einzelnen Pixelwerte eines Rasters durch Abschneiden in eine ganze Zahl. | Mathematik | |
Ln | Local | Berechnet den natürlichen Logarithmus (Basis e) von Pixeln in einem Raster. | Mathematik | |
Log10 | Local | Berechnet den Logarithmus der Basis 10 von Pixeln in einem Raster. | Mathematik | |
Log2 | Local | Berechnet den Logarithmus der Basis 2 von Pixeln in einem Raster. | Mathematik | |
Minus | Local | Subtrahiert den Wert des zweiten Eingabe-Rasters vom Wert des ersten Eingabe-Rasters auf Pixelbasis. | Mathematik | |
Modulo | Local | Ermittelt den Rest (Modulo) der Teilung des ersten Rasters durch das zweite Raster auf Pixelbasis. | Mathematik | |
Negate | Local | Ändert das Vorzeichen der Zellenwerte des Eingabe-Rasters (Multiplikation mit -1) auf Pixelbasis. | Mathematik | |
Plus | Local | Addiert die Werte von zwei Rastern auf Pixelbasis. | Mathematik | |
Power | Local | Potenziert die Zellenwerte in einem Raster mit den Werten in einem anderen Raster. | Mathematik | |
Round Down | Local | Gibt für jedes Pixel in einem Raster die nächstniedrigere ganze Zahl als Gleitkommawert zurück. | Mathematik | |
Round Up | Local | Gibt für jedes Pixel in einem Raster die nächsthöhere ganze Zahl als Gleitkommawert zurück. | Mathematik | |
Square | Local | Berechnet das Quadrat der Pixelwerte in einem Raster. | Mathematik | |
Square Root | Local | Berechnet die Quadratwurzel der Pixelwerte in einem Raster. | Mathematik | |
Times | Local | Multipliziert die Werte von zwei Rastern auf Pixelbasis. | Mathematik | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
If-Else-Bedingungen | Local | Führt eine konditionale If-Then-Else-Operation durch. Bei der Verwendung einer If-Else-Bedingung müssen üblicherweise mindestens zwei Funktionen miteinander verknüpft werden, wobei in der einen Funktion die Kriterien und in der zweiten Funktion die If-Else-Bedingung unter Verwendung der Kriterien angegeben wird. Letztere schreibt die "True"- und "False"-Ausgaben vor. | Mathematik: Konditional | |
Auf NULL setzen | Local | "Auf NULL setzen" legt für identifizierte Zellpositionen auf Grundlage eines angegebenen Kriteriums den Wert "NoData" fest. "NoData" wird zurückgegeben, wenn eine Bedingungsauswertung "true" (wahr) ergibt, und ein durch ein anderes Raster angegebener Wert wird zurückgegeben, wenn die Bedingungsauswertung "false" (falsch) ergibt. | Mathematik: Konditional | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
Bitwise And | Local | Führt eine bitweise AND-Operation für die binären Werte von zwei Eingabe-Rastern aus. | Mathematik: Logisch | |
Bitwise Left Shift | Local | Führt eine bitweise LEFT SHIFT-Operation für die binären Werte von zwei Eingabe-Rastern aus. | Mathematik: Logisch | |
Bitwise Not | Local | Führt eine bitweise NOT-Operation (Komplement) für den binären Wert eines Eingabe-Rasters aus. | Mathematik: Logisch | |
Bitwise Or | Local | Führt eine bitweise OR-Operation für die binären Werte von zwei Eingabe-Rastern aus. | Mathematik: Logisch | |
Bitwise Right Shift | Local | Führt eine bitweise RIGHT SHIFT-Operation für die binären Werte von zwei Eingabe-Rastern aus. | Mathematik: Logisch | |
Bitwise Xor | Local | Führt eine bitweise Operation mit ausschließendem OR für die binären Werte von zwei Eingabe-Rastern aus. | Mathematik: Logisch | |
Boolean And | Local | Führt eine "Boolean And"-Operation für die Pixelwerte von zwei Eingabe-Rastern aus. Wenn beide Eingabewerte TRUE (ungleich 0) sind, lautet der Ausgabewert 1. Wenn eine oder beide Eingabewerte FALSE (0) sind, ist der Ausgabewert 0. | Mathematik: Logisch | |
Boolean Not | Local | Führt eine "Boolean Not"-Operation (Komplementoperation) für die Pixelwerte des Eingabe-Rasters aus. | Mathematik: Logisch | |
Boolean Or | Local | Führt eine "Boolean Or"-Operation für die Zellenwerte von zwei Eingabe-Rastern aus. | Mathematik: Logisch | |
Boolean XOr | Local | Führt eine Operation mit "Boolean eXclusive Or" für die Zellenwerte von zwei Eingabe-Rastern aus. | Mathematik: Logisch | |
Equal To | Local | Führt auf Pixelbasis eine "Equal To"-Operation für zwei Raster aus. | Mathematik: Logisch | |
Greater Than | Local | Führt auf Pixelbasis eine relationale "Greater Than"-Operation für zwei Eingaben aus. | Mathematik: Logisch | |
Greater Than Equal | Local | Führt auf Pixelbasis eine relationale "Greater Than or Equal To"-Operation für zwei Eingaben aus. | Mathematik: Logisch | |
Is Null | Local | Ermittelt auf Pixelbasis, welche Werte im Eingabe-Raster den Wert "NoData" aufweisen. | Mathematik: Logisch | |
Less Than | Local | Führt auf Pixelbasis eine relationale "Less Than"-Operation für zwei Eingaben aus. | Mathematik: Logisch | |
Less Than Equal | Local | Führt auf Pixelbasis eine relationale "Less Than or Equal To"-Operation für zwei Eingaben aus. | Mathematik: Logisch | |
Not Equal | Local | Führt auf Pixelbasis eine relationale "Not Equal To"-Operation für zwei Eingaben aus. | Mathematik: Logisch | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
ACos | Local | Berechnet den Arkuskosinus der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
ACosH | Local | Berechnet den Areakosinus Hyperbolicus der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
ASin | Local | Berechnet den Arkussinus der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
ASinH | Local | Berechnet den Areasinus Hyperbolicus der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
ATan | Local | Berechnet den Arkustangens der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
ATan2 | Local | Berechnet den Arkustangens (auf Basis von x,y) der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
ATanH | Local | Berechnet den Areatangens Hyperbolicus der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
Cos | Local | Berechnet den Kosinus der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
CosH | Local | Berechnet den Cosinus Hyperbolicus der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
Sin | Local | Berechnet den Kosinus der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
SinH | Local | Berechnet den Cosinus Hyperbolicus der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
Tan | Local | Berechnet den Tanges der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
TanH | Local | Berechnet den Tangens Hyperbolicus der Pixel in einem Raster. | Mathematik: Trigonometrisch | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
ArgStatistics | ArgStatistics | Die Funktion "ArgStatistics" umfasst vier Methoden: ArgMax, ArgMin, ArgMedian und Dauer. | Statistisch | |
Arg-Maximum | ArgStatistics | ArgMax steht für das Argument des Maximums. Bei der ArgMax-Methode wird allen Raster-Bändern aus jedem Eingabe-Raster ein mit 0 beginnender inkrementeller Bandindex zugewiesen. | Statistisch | |
Arg-Medianwert | ArgStatistics | Die ArgMedian-Methode gibt den Bandindex zurück, für den das jeweilige Pixel den Medianwert der Werte aus allen Bändern erhält. | Statistisch | |
Arg-Minimum | ArgStatistics | ArgMin ist das Argument des Minimums; es gibt den Bandindex zurück, für den das jeweilige Pixel seinen Minimalwert erhält. | Statistisch | |
Dauer | ArgStatistics | Die Dauer-Methode sucht nach den längsten aufeinanderfolgenden Elementen in dem Array, wobei jedes Element einen Wert hat, der größer oder gleich Minimum und kleiner oder gleich Maximum ist, und gibt dann die Länge zurück. | Statistisch | |
Zellenstatistiken | CellStatistics | Mit dieser Funktion werden Statistiken aus mehreren Rastern auf Pixelbasis berechnet. Die verfügbaren Statistiken sind: "Mehrheit", "Maximum", "Mittelwert", "Medianwert", "Minimum", "Minderheit", "Bereich", "Standardabweichung", "Summe" und "Varianz". | Statistisch | |
Mehrheit-Zellenstatistik | CellStatistics | Ermittelt auf Pixelbasis den Wert, der am häufigsten auftritt. | Statistisch | |
Maximum-Zellenstatistik | Zellenstatistiken | Ermittelt den größten Wert auf Pixelbasis. | Statistisch | |
Mittelwert-Zellenstatistik | Zellenstatistiken | Berechnet den Durchschnitt auf Pixelbasis. | Statistisch | |
Median-Zellenstatistik | Zellenstatistiken | Berechnet den Mittelwert der Pixel auf Pixelbasis. | Statistisch | |
Minimum-Zellenstatistik | Zellenstatistiken | Ermittelt den kleinsten Wert auf Pixelbasis. | Statistisch | |
Minderheit-Zellenstatistik | Zellenstatistiken | Ermittelt auf Pixelbasis den Wert, der am seltensten auftritt. | Statistisch | |
Bereich-Zellenstatistik | Zellenstatistiken | Berechnet auf Pixelbasis die Differenz zwischen dem größtem und dem kleinsten Wert. | Statistisch | |
Standardabweichung-Zellenstatistik | Zellenstatistiken | Berechnet die Standardabweichung der Pixel auf Pixelbasis. | Statistisch | |
Summe-Zellenstatistik | Zellenstatistiken | Berechnet den Gesamtwert auf Pixelbasis. | Statistisch | |
Varianz-Zellenstatistik | Zellenstatistiken | Berechnet die Anzahl der Einzelwerte auf Pixelbasis. | Statistisch | |
Statistiken | Statistics | Mit der Funktion "Statistiken" wird die Fokusstatistik für jedes Pixel eines Bildes auf der Grundlage einer definierten Fokusnachbarschaft berechnet. | Statistisch | |
Zonenstatistiken | ZonalStatistics | Berechnet Statistiken der Werte eines Rasters innerhalb der Zonen eines anderen Datasets. | Statistisch | |
| Funktion | Raster-Funktion | Beschreibung | Beispieldaten | Kategorie |
Ausrichtung | Aspect | Die Funktion "Ausrichtung" bestimmt die Neigungsrichtung der maximalen Änderungsrate des Wertes einer Zelle im Vergleich zu ihren benachbarten Zellen. Sie können sich die Ausrichtung also als Neigungsrichtung vorstellen. Die Werte des Ausgabe-Rasters bestimmen die Kompassrichtung der Ausrichtung. | Oberfläche | |
Konturlinie | Contour | Mit der Konturlinienfunktion werden Konturlinien erstellt, indem Punkte mit derselben Höhe aus einem Raster-Höhen-Dataset verbunden werden. Die Konturlinien sind Isolinien, die zu Visualisierungszwecken als Raster erstellt wurden. | Oberfläche | |
Krümmung | Curvature | Mit der Funktion "Krümmung" wird die Form oder Krümmung der Neigung angezeigt. Ein Teil einer Oberfläche kann konkav oder konvex sein, was Sie am Krümmungswert erkennen. Die Krümmung wird berechnet, indem die zweite Ableitung der Oberfläche ermittelt wird. | Oberfläche | |
Lückenfüllung für Höhen | ElevationVoidFill | Die Funktion "Lückenfüllung für Höhen" wird verwendet, um Pixel für Bereiche zu erstellen, wo in Ihren Höhendaten Löcher vorhanden sind. | Oberfläche | |
Schummerung | Hillshade | Die Funktion "Schummerung" erzeugt eine Graustufen-3D-Darstellung der Terrain-Oberfläche, mit der relativen, zum Schummern des Bildes berücksichtigten Position der Sonne. | Oberfläche | |
Geschummerte Reliefs | ShadedRelief | Eine Farbdarstellung des Terrains in 3D, die durch das Zusammenführen der Bilder aus den Methoden "Höhencodiert" und "Schummerung" erstellt wird. Diese Funktion verwendet die Eigenschaften von Höhe und Azimut, um die Position der Sonne anzugeben. | Oberfläche | |
Neigung | Slope | Mit der Funktion "Neigung" wird die Änderungsrate der Höhe für jede digitale Höhenmodell (DEM)-Zelle dargestellt. Dies ist die erste Ableitung eines DEM. | Oberfläche | |
Sichtfeld | Viewshed | Bestimmt anhand geodätischer Methoden die Gitternetz-Oberflächenpositionen, die für eine Reihe von Beobachter-Features sichtbar sind. | Oberfläche |