Utiliser les fonctions raster pour personnaliser l’analyse raster

Les analyses raster distribuées, selon ArcGIS Image Server, traitent les jeux de données raster et l’imagerie détectée à distance avec une suite étendue de fonctions raster. Les résultats indiqués sont automatiquement enregistrés et publiés vers un stockage des données distribué, où ils peuvent être partagés dans votre entreprise.

Suite complète de fonctions d'analyse raster

Au cœur de cette capacité figure la suite de plus de 200 fonctions raster fournie avec ArcGIS. Elles sont disponibles en tant que fonctions de traitement individuel, ou elles peuvent être associées à une chaîne de traitement en tant que modèles de fonctions raster (MFR). Les modèles de fonctions raster sont des chaînes de traitement personnalisées qui peuvent être conçues sur mesure pour une application, à l’aide d’une variété de types de données d’entrée et des fonctions de traitement pour faciliter les flux de travail spécifiques

Les fonctions d'analyse raster peuvent être également étendues par l’utilisateur avec la fonction raster Python. Les fonctions raster personnalisées peuvent être écrites dans Python et une fois qu’elles sont ajoutées au système, elles peuvent optimiser le traitement distribué de l’analyse raster.

Les fonctions raster et les modèles de fonctions raster (MFR) prennent en charge d'importants paradigmes de traitement distribué et de stockage, comme les mises en place sur site, dans le Cloud et sur le Web. Les capacités de traitement et de stockage de raster personnalisées et standard sont élastiques et peuvent être mises à l’échelle pour être prises en compte lors des surcharges de demande, d’urgences, de priorités d’équipe et d'autres effets sur la capacité, la demande et le coût requis. Les fonctions raster prennent en charge le traitement distribué pour les environnements de traitement dynamique. Puisque le nombre d’instances de traitement change, la distribution des procédés d'analyse raster change pour bénéficier des ressources de traitement et de stockage

Ces fonctions raster et ces flux de travail basés sur les MFR peuvent être mis en place via ArcGIS Pro, ArcGIS REST API, ArcGIS Python API et JS API, ainsi que la visionneuse de carte web dans le portail d’entreprise. Par exemple, vous pouvez utiliser la tâche Générer des rasters pour exécuter l'analyse raster distribué en donnant une représentation d'objet JSON d’une chaîne de fonction raster.

Fonctions raster et objets disponibles pour l'analyse raster

Le tableau ci-dessous répertorie les fonctions raster disponibles pour l'analyse raster, leurs descriptions et les objets JSON et Python associés.

Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Seuil binaire	Thresholding	La fonction Threshold binaire produit l’image binaire. Elle utilise la méthode Otsu et suppose que l'image d’entrée a un histogramme bi-modal.	JSON | Python	Analyse
Index thermique	PythonAdaptor	Calcule la température apparente selon la température ambiante et l’humidité relative.		Analyse
Densité du noyau	KernelDensity	Calcule une grandeur par unité de carte à partir d'entités ponctuelles ou polylignes à l'aide d'une fonction de noyau pour ajuster une surface régulièrement effilée à chaque point ou polyligne.		Analyse
Indice NDVI	NDVI	L'index NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) est un indice normalisé permettant de générer une image affichant la couverture végétale (biomasse relative). Cet indice repose sur le contraste des caractéristiques de deux canaux d'un jeu de données raster multispectral : l'absorption du pigment chlorophyllien dans le canal rouge et la haute réflectivité des matières végétales dans le canal proche infrarouge (NIR). Pour en savoir plus, reportez-vous à la rubrique Fonction NDVI.	JSON | Python	Analyse
NDVI colorisé	NDVIColorized	Applique la fonction NDVI sur l'image en entrée, puis utilise une carte de couleur ou une palette de couleurs pour afficher le résultat.		Analyse
Tassel Cap	TasselCap	La transformation Tasseled Cap (Kauth-Thomas) est conçue pour analyser et apparier les modifications liées au développement urbain et à la phénoménologie de la végétation détectées par différents capteurs satellitaires. On parle de transformation Tasseled Cap pour faire référence à la forme que prend la répartition graphique des données.	JSON | Python	Analyse
Superposition pondérée	WeightedOverlay	La fonction WeightedOverlay vous permet de superposer plusieurs rasters à l'aide d'une échelle de mesure courante et pondère chacun selon son importance. Pour en savoir plus, reportez-vous à la rubrique Fonction Superposition pondérée.	JSON | Python	Analyse
Somme pondérée	WeightSum	La fonction WeightedSum vous permet de superposer plusieurs rasters, en multipliant chacun par leur pondération indiquée et en les additionnant. Pour en savoir plus, reportez-vous à la rubrique Fonction Somme pondérée.	JSON | Python	Analyse
Refroidissement éolien	PythonAdaptor	Le refroidissement éolien est un moyen de mesurer le ressenti du froid lorsque le vent est pris en compte.		Analyse
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Contraste et luminosité	ContrastBrightness	La fonction ContrastBrightness améliore l'apparence des données raster (imagerie) en modifiant la luminosité ou le contraste au sein de l’image. Cette fonction ne prend en charge qu’un raster en entrée 8 bits.	JSON | Python	Apparence
Convolution	Convolution	La fonction Convolution exécute un filtrage sur les valeurs de pixel d'une image, permettant d'affiner une image, de brouiller une image, de détecter des contours dans une image ou d'effectuer d'autres améliorations basées sur le noyau. Pour en savoir plus, reportez-vous à la rubrique Fonction Convolution.	JSON | Python	Apparence
Détection de ligne horizontale	Convolution	Détecte les tronçons avec des lignes horizontales.		Apparence
Détection de ligne verticale	Convolution	Détecte tronçons avec des lignes verticales.		Apparence
Détecte la diagonale de gauche de détection de ligne	Convolution	Détecte les tronçons avec des lignes diagonales en bas à droite vers le haut à gauche.		Apparence
Diagonale de droite de détection de ligne	Convolution	Détecte les tronçons avec des lignes diagonales en bas à gauche vers le haut à droite.		Apparence
Dégradé nord	Convolution	Détection des tronçons avec des niveaux au nord.		Apparence
Dégradé ouest	Convolution	Détection des tronçons avec des niveaux à l’ouest.		Apparence
Dégradé est	Convolution	Détection des tronçons avec des niveaux à l’est.		Apparence
Dégradé sud	Convolution	Détection des tronçons avec des niveaux au sud.		Apparence
Niveau nord-est	Convolution	Détection des tronçons avec des niveaux au nord-est.		Apparence
Niveau nord-ouest	Convolution	Détection des tronçons avec des niveaux au nord-ouest.		Apparence
Lissage	Convolution	Filtre les données en réduisant l’écart local et en supprimant le bruit. Le résultat est le suivant : la moyenne des valeurs maximales et minimales de chaque voisinage est calculée, ce qui permet de réduire les valeurs extrêmes contenues dans les données.		Apparence
Lissage 3x3	Convolution	Filtre les données en réduisant l’écart local et en supprimant le bruit. Utilise un filtre à faible transmission 3 par 3 pour exécuter le lissage.		Apparence
Lissage 5x5	Convolution	Filtre les données en réduisant l’écart local et en supprimant le bruit. Utilise un filtre à faible transmission 5 par 5 pour exécuter le lissage.		Apparence
Affinage	Convolution	Accentue la différence comparative dans les valeurs avec ses voisins.		Apparence
Affiner davantage	Convolution	Accentue davantage la valeur par rapport à l’opérateur Affiner.		Apparence
Affinage 3x3	Convolution	Un filtre à haute transmission utilisant un noyau 3 par 3.		Apparence
Affinage 5x5	Convolution	Un filtre à haute transmission utilisant un noyau 5 par 5.		Apparence
Laplacien 3x3	Convolution	Les filtres Laplacien sont souvent utilisés pour la détection des bords sur une image qui a été lissée pour réduire sa sensibilité au bruit. Il utilise un filtre 3 par 3.		Apparence
Laplacien 5x5	Convolution	Les filtres Laplacien sont souvent utilisés pour la détection des bords sur une image qui a été lissée pour réduire sa sensibilité au bruit. Il utilise un filtre 5 par 5.		Apparence
Sobel horizontal	Convolution	Utilisé pour la détection des tronçons horizontaux.		Apparence
Sobel vertical	Convolution	Utilisé pour la détection des tronçons verticaux.		Apparence
Dispersion des points	Convolution	La fonction de dispersion des points représente la distribution de la lumière à partir d'un point source à travers un objectif. Ceci introduit un effet légèrement flou.		Apparence
Affinage panchromatique	Pansharpening	La fonction Affinage panchromatique permet de fusionner une image panchromatique (ou canal raster) de résolution supérieure avec un jeu de données raster multicanal de résolution inférieure afin d’augmenter la résolution spatiale de l’image multicanal.	JSON | Python	Apparence
Statistiques et histogramme	StatisticsHistogram	La fonction Statistiques et histogramme permet de définir les statistiques et l'histogramme d'un raster. Vous pouvez insérer cette fonction à la fin de la chaîne de fonctions, afin de décrire les statistiques et l'histogramme d’un modèle de fonction raster. Cela peut s'avérer nécessaire pour contrôler l'affichage par défaut du résultat du traitement, plus particulièrement lorsque vous définissez une chaîne de fonctions contenant de nombreuses fonctions.	JSON | Python	Apparence
Etirement (contraste)	Stretch	Calcule les statistiques focales pour chaque pixel d'une image selon un voisinage focal défini.	JSON | Python	Apparence
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Classer	Classify	La fonction Classify classe un raster segmenté en tant que raster catégorique.	JSON | Python	Classification
Classification de vraisemblance maximale	MLClassify	La fonction MLClassify vous permet d’exécuter une classification supervisée à l’aide de l’algorithme de classification de probabilité maximale. Le serveur ArcGIS hôte doit avoir une licence Spatial Analyst.	JSON | Python	Classification
Etendre la région	Étendre la région	La fonction Étendre la région rassemble les pixels voisins dans des groupes en fonction du rayon spécifié à partir du point d'origine. Une valeur de remplissage spécifique est attribuée au groupe de pixels, ou objet.		Classification
Segmentation	SegmentMeanShift	La fonction SegmentMeanShift produit une sortie segmentée. Les valeurs de pixels dans l’image de sortie représentent les couleurs RVB convergées du segment. Le raster en entrée doit être une image 8 bits à 3 canaux. Si le service d'image n’est pas une image non signée 8 bits, 3 canaux, vous pouvez utiliser la fonction Stretch avant la fonction SegmentMeanShift.	JSON | Python	Classification
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Conversion de modèle de couleurs	Conversion de modèle de couleurs	Ceci convertit le modèle colorimétrique d'une image de l'espace colorimétrique TSL (teinte, saturation et luminosité) en RVB (rouge, vert et bleu) et inversement.	Python	Conversion
Palette de couleurs	Colormap	La fonction Colormap transforme les valeurs de pixel pour afficher les données raster en une image en nuances de gris ou en couleurs (RVB), en fonction des couleurs spécifiques d'un fichier de palette de couleurs ou en fonction d'un dégradé de couleurs. Pour en savoir plus, reportez-vous à la rubrique Fonction Palette de couleurs.	JSON | Python	Conversion
Palette vers RVB	Colormap2RGB	Convertit un raster monocanal associé à une palette de couleurs en un raster à trois canaux (RVB).	JSON | Python	Conversion
Complexe	Complex	Calcule une grandeur à partir de valeurs complexes.	JSON | Python	Conversion
Nuances de gris	Grayscale	Convertit une image multicanal en une image en niveaux de gris monocanal. Les pondérations indiquées peuvent être appliquées à chacun des canaux en entrée.	JSON | Python	Conversion
Attributs de rastérisation	RasterizeAttributes	La fonction Rastériser les attributs raster enrichit un raster en ajoutant des canaux dérivés de valeurs d'attributs spécifiés, à partir d'une table externe ou d'un service d'entités.		Conversion
Entités de rastérisation	RasterizeFeatures	Permet de convertir des données de classes d’entités surfaciques, polylignes et points en couche raster.		Conversion
Classification	Remap	La fonction Remap vous permet de changer ou de reclasser les valeurs de pixels des données raster. Pour en savoir plus, reportez-vous à la rubrique Fonction Classification.	JSON | Python	Conversion
Conversion spectrale	SpectralConversion	La fonction Conversion spectrale applique une matrice à une image multicanal pour affecter les couleurs de la sortie. Elle permet, par exemple, de convertir une image infrarouge de couleurs fausses en une image de couleurs pseudo naturelles.	JSON | Python	Conversion
Conversion d'unités	UnitConversion	La fonction UnitConversion exécute des conversions unitaires.	JSON | Python	Conversion
Champ vectoriel	VectorField	La fonction VectorField est utilisée pour composer deux rasters monocanal (chaque raster représente les U-V ou la Magnitude/Direction) en un raster à deux canaux (chaque canal représente les U-V ou la Magnitude/Direction). Le type d'association de données (U-V ou Magnitude/Direction) peut être également converti de manière interchangeable avec cette fonction.	JSON | Python	Conversion
Moteur de rendu par champ vectoriel	VectorFieldRenderer	La fonction VectorFieldRenderer symbolise un raster U-V ou Magnitude-Direction.	JSON | Python	Conversion
Réaffectation zonale	Réaffectation zonale	Cette fonction permet de classer les pixels dans un raster en fonction des zones définies dans un autre raster et de l'appariement des valeurs dépendant des zones, qui est défini dans une table.		Conversion
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Réflectance apparente	ApparentReflectance	Cette fonction permet d'ajuster les valeurs de numéro numérique (DN) de luminosité de l'image pour certains capteurs satellitaires. Les réglages dépendent de l'altitude du soleil, de la date d'acquisition et des propriétés du capteur pour définir le gain et la tendance de chaque canal.		Correction
Géométrique	Geometric	La fonction Geometric produit une image orthorectifiée à partir d'une définition de capteur et d'un MNT.	JSON | Python	Correction
Calibrage de radar	RadarCalibration	Le calibrage est exécuté sur les images radar, de telle sorte que les valeurs pixel sont une véritable représentation de la rétrodiffusion radar.		Correction
Calibrage radiométrique Sentinel-1	Sentinel-1 RadiometricCalibration	Effectue différents types de calibrage radiométrique sur les données de Sentinel-1.		Correction
Suppression de bruit thermique Sentinel-1	Suppression de bruit thermique Sentinel-1	Supprime le bruit thermique des données de Sentinel-1.		Correction
Granularité	Speckle	Filtre le jeu de données de radar de bruit pour atténuer le bruit tout en conservant les bords ou les entités pointues.	JSON | Python	Correction
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Table attributaire	Table attributaire	Vous permet de définir un tableau d'attributs pour symboliser un jeu de données de mosaïque monocanal ou un jeu de données raster. Cela est utile lorsque vous souhaitez présenter des images avec des catégories discrètes.		Gestion des données
Bufférisé	Buffered	La fonction bufférisée permet d'optimiser les performances des chaînes de fonctions complexes. Elle stocke la sortie en mémoire de la partie de la chaîne de fonctions qui la précède.		Gestion des données
Découper	Clip	Découpe un raster suivant une forme rectangulaire en fonction des étendues définies ou selon la forme d'une classe d'entités surfaciques en entrée. La forme qui définit le découpage peut s'appliquer à l'étendue du raster ou à une zone à l'intérieur du raster.	JSON | Python	Gestion des données
Canaux composites	CompositeBand	La fonction CompositeBand permet de combiner des rasters pour former une image multicanal.	JSON | Python	Gestion des données
Constante	Constant	Crée un raster virtuel avec une seule valeur de pixel pouvant être utilisée dans des modèles de fonctions raster et pour traiter une mosaïque.		Gestion des données
Extraire les canaux	ExtractBand	La fonction ExtractBand vous permet d’extraire un ou plusieurs canaux depuis un raster, ou elle peut trier les canaux en une image multicanal.	JSON | Python	Gestion des données
Identité	Identity	La fonction est utilisée pour définir le raster source comme partie du comportement de mosaïquage par défaut du jeu de données de mosaïque. Cette fonction est une fonction no-op et ne prend aucun argument, hormis un raster.	JSON | Python	Gestion des données
Interpoler les données irrégulières	Interpoler les données irrégulières	Certains jeux de données netCDF ou HDF stockent leur géolocalisation sous forme de tableaux irrégulièrement espacés de pixels ou de données de points. Lors de l'ajout de ces jeux de données à une mosaïque, la fonction Interpoler les données irrégulières utilise les données quadrillées de façon irrégulière pour les rééchantillonner afin que chaque pixel soit carré et de taille uniforme.		Gestion des données
Métadonnées clés	KeyMetadata	Cette fonction vous permet d'insérer ou de remplacer les métadonnées clés d'un raster.		Gestion des données
Masque	Mask	La fonction Mask change l'image en précisant une certaine valeur de pixel ou une plage de valeurs de pixel comme NoData.	JSON | Python	Gestion des données
Grignotage	Nibble	Remplace les cellules d'un raster correspondant à un masque par les valeurs des voisins les plus proches.	Python	Gestion des données
Rasters de mosaïque	MosaicRasters	Crée une image mosaïque à partir de plusieurs images.		Gestion des données
Informations raster	RasterInfo	Modifie les propriétés du raster, comme une profondeur en bits, la valeur NoData et la taille de la cellule.		Gestion des données
Redéfinir	Recast	La fonction Recast réattribue les valeurs d'argument dans un modèle de fonction existant.	JSON	Gestion des données
Reprojeter	Reproject	La fonction de reprojection modifie la projection d'un jeu de données raster, d'une mosaïque ou d'un élément raster dans une mosaïque. Elle permet également de rééchantillonner les données pour définir une nouvelle taille de cellule et une origine.		Gestion des données
Ré-échantillonner	Resample	La fonction Resample rééchantillonne les valeurs de pixels à partir d’une résolution donnée.	JSON | Python	Gestion des données
Envelopper	Swath	Certains jeux de données netCDF ou HDF stockent leur géolocalisation sous forme de tableaux irrégulièrement espacés. Lors de l'ajout de ces jeux de données à une mosaïque, la fonction Envelopper utilise les données quadrillées de façon irrégulière pour les rééchantillonner afin que chaque pixel soit carré et de taille uniforme.		Gestion des données
Transposer des bits	TransposeBits	La fonction TransposeBits exécute une opération de bits. Elle extrait les valeurs de bits depuis les données source et les attribue aux nouveaux bits dans les données de sortie.	JSON | Python	Gestion des données
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Attribution de coûts	Cost_Allocation	Calcule, pour chaque cellule, sa source de moindre coût à partir du plus faible coût cumulé sur une surface de coût.	Python	Distance
Distance de coût	Cost_Distance	Calcule pour chaque cellule la distance de plus faible coût cumulé depuis ou vers la source de moindre coût sur une surface de coût.	Python	Distance
Allocation euclidienne	Euclidean_Allocation	Calcule pour chaque cellule la source la plus proche en fonction de la distance euclidienne.	Python	Distance
distance euclidienne	Euclidean_Distance	Calcule pour chaque cellule la direction, en degrés, par rapport à la source la plus proche.	Python	Distance
Chemin de moindre coût	Least_Cost_Path	Calcule le chemin de moindre coût entre une source et une destination.	Python	Distance
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Remplissage	Fill	Remplit les cuvettes d'une surface raster pour supprimer de légères imperfections dans les données.	Python	Hydrologie
Accumulation du flux	Flow_Accumulation	Crée un raster de flux cumulé dans chaque cellule. Le cas échéant, vous pouvez utiliser un facteur de pondération.	Python	Hydrologie
Distance d'écoulement	flow_distance	Permet, pour chaque cellule, de calculer la distance verticale ou horizontale minimum de la pente descendante par rapport aux cellules qui transitent dans un cours d’eau ou une rivière.	Python	Hydrologie
Direction de flux	flow_direction	Remplace les cellules d'un raster correspondant à un masque par les valeurs des voisins les plus proches.	Python	Hydrologie
Lien de du courant	Stream_Link	Attribue des valeurs uniques aux sections d'un réseau linéaire raster entre les intersections.	Python	Hydrologie
Bassins versants	Watershed	Détermine la surface de captation au-dessus d'un ensemble de cellules d'un raster.	Python	Hydrologie
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Valeur absolue	Abs	Calcule la valeur absolue des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques
Arithmétique	Arithmetic	La fonction Arithmetic effectue une opération arithmétique entre deux rasters ou un raster et une valeur scalaire, et vice-versa.	JSON | Python	Mathématiques
Arithmétique de canal	BandArithmetic	Calcule des index grâce à des formules prédéfinies ou à une expression définie par l'utilisateur.	JSON | Python	Mathématiques
GEMI	BandArithmetic	L'indice de surveillance environnementale globale (GEMI, Global Environmental Monitoring Index) est un indice de végétation non linéaire destiné à la surveillance environnementale globale à partir des images satellite. Il est similaire à NDVI, mais est moins sensible aux effets atmosphériques. Il est affecté par le sol nu. Par conséquent, son utilisation n'est pas recommandée dans les zones où la végétation est rare ou de densité modérée.	Python	Mathématiques
GVI	BandArithmetic	L'indice de végétation (GVI, Green Vegetation Index), à l'origine conçu à partir des images Landsat MSS, a été modifié pour être utilisé avec les images Landsat TM. Il est également connu sous le nom d'indice de végétation Landsat TM Tasseled Cap. Il pourrait être utilisé avec une imagerie dont les canaux partagent les mêmes caractéristiques spectrales.	Python	Mathématiques
SAVI modifié	BandArithmetic	L'indice modifié de végétation ajusté au sol (MSAVI2) tente de minimiser l'effet du sol nu sur l'indice de végétation ajusté au sol (SAVI).	Python	Mathématiques
Indice NDVI	BandArithmetic	L'indice de végétation de différence normalisée (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index) est un indice normalisé qui vous permet de générer une image illustrant une couverture végétale (biomasse relative). Cet indice tire parti du contraste des caractéristiques de deux canaux d'un jeu de données raster multispectral : l'absorption de pigments chlorophylliens dans le canal rouge et la réflectivité élevée des matières végétales dans le canal proche infrarouge.		Mathématiques
PVI	BandArithmetic	L'indice de végétation perpendiculaire (PVI, Perpendicular Vegetation Index) est similaire à un indice de végétation par différence. Il est toutefois sensible aux variations atmosphériques. Si vous utilisez cette méthode pour comparer différentes images, ne l'appliquez qu'à des images qui ont subi une correction atmosphérique.	Python	Mathématiques
SAVI	BandArithmetic	L'indice de végétation ajusté au sol et modifié (SAVI, Soil-Adjusted Vegetation Index) est un indice de végétation qui tente de minimiser les influences de la luminosité du sol à l'aide d'un facteur de correction de luminosité du sol. Il est souvent utilisé dans les régions arides où la couverture végétale est faible.	Python	Mathématiques
Formule du sultan	BandArithmetic	Le processus de la formule de Sultan utilise une image 8 bits de six canaux et recourt à la formule de Sultan pour produire une image 8 bits à trois canaux. L'image obtenue met en surbrillance les formations rocheuses appelées ophiolites sur le littoral. Cette formule a été conçue en fonction des canaux TM ou ETM d'une scène Landsat 5 ou 7. Les équations appliquées pour créer chaque canal en sortie sont les suivantes : Band 1 = (Band5 / Band6) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100	Python	Mathématiques
SAVI transformé	BandArithmetic	L'indice transformé de végétation ajusté au sol (TSAVI) est un indice de végétation qui tente de minimiser les influences de la luminosité du sol en supposant que la ligne du sol présente une pente et une interception arbitraires.	Python	Mathématiques
Calculateur	RasterCalculator	Calcule un raster à partir d’une expression mathématique de type raster.	JSON | Python	Mathématiques
Division	Local	Divise les valeurs de deux rasters, pixel par pixel.	Python	Mathématiques
Exposant	Local	Calcule la base e exponentielle des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques
Exp10	Local	Calcule la base 10 exponentielle des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques
Exp2	Local	Calcule la base 2 exponentielle des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques
Flottant	Local	Convertit chaque valeur de pixel d’un raster en une représentation de virgule flottante.	Python	Mathématiques
Entier	Local	Convertit chaque valeur de pixel d’un raster en nombre entier, par tronquage.	Python	Mathématiques
Ln	Local	Calcule le logarithme naturel (base e) de chaque pixel dans un raster.	Python	Mathématiques
Log10	Local	Calcule le logarithme base 10 de chaque pixel dans un raster.	Python	Mathématiques
Log2	Local	Calcule le logarithme base 2 de chaque pixel dans un raster.	Python	Mathématiques
Soustraction	Local	Soustraie la valeur du deuxième raster en entrée de la valeur du premier raster en entrée, pixel par pixel.	Python	Mathématiques
Modulo	Local	Détermine le reste (modulo) du premier raster après division par le deuxième raster, pixel par pixel.	Python	Mathématiques
Opposé	Local	Change le signe (multiplie par -1) des valeurs de pixel du raster en entrée, pixel par pixel.	Python	Mathématiques
Addition	Local	Additionne (fait la somme) les valeurs de deux rasters, pixel par pixel.	Python	Mathématiques
Puissance	Local	Elève les valeurs de pixel d’un raster à la puissance des valeurs d’un autre raster.	Python	Mathématiques
Arrondi inférieur	Local	Renvoie le prochain entier inférieur, en tant que valeur de virgule flottante, pour chaque pixel d’un raster.	Python	Mathématiques
Arrondi supérieur	Local	Renvoie le prochain entier supérieur, en tant que valeur de virgule flottante, pour chaque pixel d’un raster.	Python	Mathématiques
Carré	Local	Calcule le carré des valeurs de pixel dans un raster.	Python	Mathématiques
Racine carrée	Local	Calcule la racine carrée des valeurs de pixel dans un raster.	Python	Mathématiques
Multiplier	Local	Multiplie les valeurs de deux rasters, pixel par pixel.	Python	Mathématiques
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Con	Local	Effectue une opération conditionnelle If, Then ou Else. Lorsqu’un opérateur Con est utilisé, il doit généralement y avoir deux ou plusieurs fonctions enchaînées ensemble, où une fonction stipule les critères et la seconde fonction est l'opérateur Con qui utilise les critères et dicte quelles sont les sorties vraies ou fausses.	Python	Mathématiques : conditionnelles
SetNull	Local	L’outil SetNull définit les emplacements de cellule identifiés sur la valeur NoData en fonction des critères indiqués. Il renvoie une valeur NoData si une évaluation conditionnelle est vraie et renvoie la valeur spécifiée par un autre raster si celle-ci est fausse.	Python	Mathématiques : conditionnelles
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Et bit à bit	Local	Effectue une opération Et bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée.	Python	Mathématiques : logiques
Décalage à gauche bit à bit	Local	Effectue une opération de décalage à gauche bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée.	Python	Mathématiques : logiques
Non bit à bit	Local	Effectue une opération de complément Non bit à bit sur la valeur binaire d’un raster en entrée.	Python	Mathématiques : logiques
Ou bit à bit	Local	Effectue une opération Ou bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée.	Python	Mathématiques : logiques
Décalage à droite bit à bit	Local	Effectue une opération de décalage à droite bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée.	Python	Mathématiques : logiques
Ou exclusif bit à bit	Local	Effectue une opération Ou exclusif bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée.	Python	Mathématiques : logiques
Et booléen	Local	Effectue une opération Et booléen sur les valeurs de pixel de deux rasters en entrée. Si les deux valeurs en entrée sont vraies (différentes de zéro), la valeur en sortie est égale à 1. Si l’une des valeurs en entrée, ou les deux, est fausse (égale à zéro), la valeur en sortie est égale à 0.	Python	Mathématiques : logiques
Non booléen	Local	Effectue une opération de complément Non booléen sur les valeurs de pixel d’un raster en entrée.	Python	Mathématiques : logiques
Ou booléen	Local	Effectue une opération Ou booléen sur les valeurs de cellules de deux rasters en entrée.	Python	Mathématiques : logiques
Ou exclusif booléen	Local	Effectue une opération Ou exclusif booléen sur les valeurs de cellules de deux rasters en entrée.	Python	Mathématiques : logiques
Egal à	Local	Effectue une opération Egal à sur deux rasters, pixel par pixel.	Python	Mathématiques : logiques
Supérieur à	Local	Effectue une opération relationnelle Supérieur à sur deux entrées, pixel par pixel.	Python	Mathématiques : logiques
Supérieur ou égal à	Local	Effectue une opération relationnelle Supérieur ou égal à sur deux entrées, pixel par pixel.	Python	Mathématiques : logiques
Est nul	Local	Détermine les valeurs du raster en entrée qui sont NoData, pixel par pixel.	Python	Mathématiques : logiques
Inférieur à	Local	Effectue une opération relationnelle Inférieur à sur deux entrées, pixel par pixel.	Python	Mathématiques : logiques
Inférieur ou égal à	Local	Effectue une opération relationnelle Inférieur ou égal à sur deux entrées, pixel par pixel.	Python	Mathématiques : logiques
Différent de	Local	Effectue une opération relationnelle Différent de sur deux entrées, pixel par pixel.	Python	Mathématiques : logiques
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
ACos	Local	Calcule le cosinus inverse des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
ACosH	Local	Calcule le cosinus hyperbolique inverse des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
ASin	Local	Calcule le sinus inverse des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
ASinH	Local	Calcule le sinus hyperbolique inverse des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
ATan	Local	Calcule la tangente inverse des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
ATan2	Local	Calcule la tangente inverse (selon x,y) des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
ATanH	Local	Calcule la tangente hyperbolique inverse des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
Cos	Local	Calcule le cosinus des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
CosH	Local	Calcule le cosinus hyperbolique des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
Sin	Local	Calcule le sinus des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
SinH	Local	Calcule le sinus hyperbolique des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
Tan	Local	Calcule la tangente des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
TanH	Local	Calcule la tangente hyperbolique des pixels dans un raster.	Python	Mathématiques : trigonométriques
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Statistiques d’argument	ArgStatistics	Quatre méthodes composent la fonction Statistiques d'argument : ArgMax, ArgMin, ArgMedian et Duration.	Python	Statistique
Arg Max	ArgStatistics	ArgMax signifie l'argument du maximum. Dans la méthode ArgMax, tous les canaux raster de chaque raster en entrée sont attribués à un index du canal incrémentiel basé sur 0.	Python	Statistique
Arg médian	ArgStatistics	La méthode ArgMedian renvoie l’index du canal pour lequel le pixel donné atteint la valeur médiane des valeurs de tous les canaux.	Python	Statistique
Arg Min	ArgStatistics	ArgMin est l'argument du minimum, qui renvoie l'index du canal pour lequel le pixel donné atteint la valeur minimale.	Python	Statistique
Duration	ArgStatistics	La méthode Durée trouve les éléments consécutifs les plus longs dans le groupe, où chaque élément a une valeur supérieure ou égale à la valeur minimale et inférieure ou égale à la valeur maximale, puis renvoie sa longueur.	Python	Statistique
Statistiques de cellule	CellStatistics	Cette fonction calcule les statistiques de plusieurs rasters, pixel par pixel. Les statistiques disponibles sont les suivantes : moyenne, majorité, maximum, médiane, minimum, minorité, plage, écart type et variété.		Statistique
Statistiques de cellule Majorité	CellStatistics	Détermine la valeur la plus fréquente, pixel par pixel.	Python	Statistique
Statistiques de cellule maximale	Statistiques de cellule	Détermine la valeur la plus élevée, pixel par pixel.	Python	Statistique
Statistiques de cellule moyenne	Statistiques de cellule	Calcule la moyenne, pixel par pixel.	Python	Statistique
Statistiques de cellule médiane	Statistiques de cellule	Calcule la valeur médiane des pixels, pixel par pixel.	Python	Statistique
Statistiques de cellule minimale	Statistiques de cellule	Détermine la valeur la moins élevée, pixel par pixel.	Python	Statistique
Statistiques de cellule Minorité	Statistiques de cellule	Détermine la valeur la moins fréquente, pixel par pixel.	Python	Statistique
Statistiques de cellule Plage	Statistiques de cellule	Calcule la différence entre la valeur la plus élevée et la valeur la moins élevée, pixel par pixel.	Python	Statistique
Statistiques de cellule Ecart type	Statistiques de cellule	Calcule l’écart type des pixels, pixel par pixel.	Python	Statistique
Statistique de cellule Somme	Statistiques de cellule	Calcule la valeur totale, pixel par pixel.	Python	Statistique
Statistique de cellule Variété	Statistiques de cellule	Calcule le nombre de valeurs uniques, pixel par pixel.	Python	Statistique
Statistiques	Statistics	La fonction Statistiques calcule des statistiques focales pour chaque pixel d'une image, en fonction d'un voisinage focal défini.	JSON | Python	Statistique
Statistique de zone	ZonalStatistics	Calcule les statistiques des valeurs d'un raster dans chaque zone d'un autre jeu de données.	Python	Statistique
Fonction	Fonction raster	Description	Exemples	Catégorie
Aspect	Aspect	L'exposition identifie la direction de pente descendante du taux de variation maximal des valeurs de chaque cellule par rapport aux cellules voisines. L'exposition peut être assimilée à la direction de la pente. Les valeurs du raster en sortie sont la direction au compas de l'exposition.	JSON | Python	Surface
Isoligne	Contour	La fonction Isoligne génère des isolignes de même altitude à partir d'un jeu de données d'altitude raster. Les isolignes sont créées en tant que rasters pour la visualisation.		Surface
Courbure	Curvature	La fonction Courbure affiche la forme ou la courbure de la pente. Une partie d'une surface peut être concave ou convexe ; il est possible de le savoir en consultant la valeur de courbure. La courbure est obtenue en calculant la dérivée seconde de la surface.	JSON | Python	Surface
Remplissage de vide d'altitude	ElevationVoidFill	La fonction de remplissage de vide d'altitude permet de créer des pixels lorsque des discontinuités sont présentes dans votre altitude.	JSON | Python	Surface
Ombrage	Hillshade	La fonction Ombrage génère une représentation 3D en nuances de gris de la surface du MNT, avec prise en compte de la position relative du soleil pour l'ombrage de l'image.	JSON | Python	Surface
Relief ombré	ShadedRelief	Une représentation 3D en couleur du MNT est créée en combinant les images des méthodes Précodé par altitude et Ombrage. Cette fonction utilise les propriétés d'altitude et d'azimut pour spécifier la position du soleil.	JSON | Python	Surface
Pente	Slope	L'inclinaison représente le taux de changement d'altitude pour chaque cellule du modèle numérique de terrain (MNT). C'est la première dérivée d'un DEM.	JSON | Python	Surface
Champ de vision	Viewshed	Détermine les emplacements de surfaces raster visibles pour un ensemble d'entités d'observation, à l'aide de méthodes géodésiques.		Surface