ラスター関数を使用したラスター解析のカスタマイズ

ArcGIS Image Server をベースにした分散型ラスター解析では、さまざまなラスター関数の組み合わせを使用して、ラスター データセットとリモートセンシング画像を処理します。指定された結果は自動的に格納され、分散ラスター データ ストアに公開され、エンタープライズ全体で共有されます。

強力なラスター解析関数の組み合わせ

この機能の主な特長は、ArcGIS で提供される 150 以上のラスター関数スイートです。これらは個別の処理関数として利用できますが、RFT (ラスター関数テンプレート) として処理チェーンに結合することもできます。ラスター関数テンプレートは、あらゆるアプリケーションに合わせてカスタマイズできるカスタム処理チェーンで、さまざまな入力データ タイプや処理関数を使用して、特定のワークフローを簡単に実行できます。

ユーザーが ArcGIS API for Python を使用して、ラスター解析関数を拡張することもできます。カスタム ラスター関数は Python で記述でき、一度システムに追加すると、ラスター解析の分散処理を実行できます。

ラスター関数と RFT は、オンプレミス、クラウド、Web 実装などの重要な分散処理とストレージ パラダイムをサポートしています。標準ラスター処理、カスタム ラスター処理、およびストレージ機能は順応性に富み、需要の急増、緊急性、優先度の変化、および必要な容量、需要、コストに対するその他の影響を考慮して拡張することができます。ラスター関数は分散処理をサポートし、動的処理環境をサポートします。処理インスタンス数が変化するにつれ、処理リソースとストレージ リソースを活用するために、ラスター解析処理の分散も変化します。

これらのラスター関数と RFT ベースのワークフローは、ArcGIS Pro、ArcGIS REST API、ArcGIS API for Python、Java Script API、Map Viewer ポータルの ArcGIS Enterprise 経由で実装できます。たとえば、[ラスターの生成] タスクを使用して、ラスター関数チェーンの JSON オブジェクト表現を指定することで、分散ラスター解析を実行できます。

ラスター解析に使用できるラスター関数とオブジェクト

ArcGIS Enterprise の Map Viewer でラスター解析に使用できるラスター関数を次の表に示します。ラスター関数にアクセスするには、[解析] をクリックします。[解析の実行] ウィンドウが開きます。[ラスター解析] をクリックして、[ラスター解析] ウィンドウを開き、[解析パターン]、[画像の分析]、[多次元解析] など、さまざまなカテゴリで使用できるラスター関数を表示します。

ラスター関数を使用して、[ラスター関数エディター] で独自のカスタム ラスター関数テンプレート チェーンを構築することができます。[ラスター解析] ウィンドウの上部にある ボタンをクリックして、[ラスター関数テンプレート] ウィンドウを開きます。使用可能なラスター関数が左側のウィンドウに一覧表示されます。ラスター関数を選択し、[関数の追加] をクリックして、選択したラスター関数を [ラスター関数エディター] に追加し、ラスター関数テンプレートを構築します。ラスター関数チェーンに名前を付けて保存します。

Map Viewer の [ラスター解析] ウィンドウから取得できるラスター関数を次に示します。

[解析] タブ

ラスター関数	説明	オブジェクト API
二値化	二値化 Threshold 関数は、クラス間の分散が最小になるように 2 つのクラスを作成することで画像内の背景と前景を区別する Otsu メソッドを使用して、ラスターを 2 つのクラスに分割します。詳細については、「二値化」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
CCDC 解析	CCDC (Continuous Change Detection and Classification) 法を使用してピクセル値の経時的な変化を評価し、モデル結果を含む多次元ラスターを生成します。 「CCDC 解析」ラスター関数をご参照ください。	REST
変化の計算	2 つのカテゴリ ラスター データセット間または 2 つの連続ラスター データセット間の差を計算します。詳細については、「変化の計算」ラスター関数をご参照ください。
変更解析を使用して変更を検出	[CCDC を使用した変更の解析 (Analyze Changes Using CCDC)] ツールの出力変更解析ラスターを使用してピクセル変更情報を含むラスターを生成します。 詳細については、「変更解析を使用した変更検出」ラスター関数をご参照ください。	REST
トレンドの生成	多次元ラスターの指定の変数のディメンションに沿って各ピクセルのトレンドを推定します。詳細については、「トレンドの生成」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
熱指数	周辺温度と相対湿度に基づいて疑似温度を計算します。詳細については、「熱指数」ラスター関数をご参照ください。
カーネル密度	カーネル関数を使用してポイントまたはポリライン フィーチャから単位面積ごとの値を計算し、各ポイントまたはポリラインに滑らかなテーパー サーフェスを合わせます。 詳細については、「カーネル密度」ラスター関数をご参照ください。	Python
NDVI	正規化植生指標 (NDVI) は、植生の有無・活性度を表す標準化された指数 (相対バイオマス) です。この指標は、マルチスペクトル ラスター データセットの 2 つのバンドの特性のコントラストを活用しています。具体的には、赤色のバンドにおけるクロロフィル色素の吸収と、近赤外 (NIR) バンドにおける植物の細胞構造による高い反射特性を利用しています。詳細については、「NDVI」関数をご参照ください。	JSON | Python
NDVI カラー化	NDVI 関数を入力画像に適用し、カラー マップまたはカラー ランプを使用して結果を表示します。詳細については、「NDVI カラー化」ラスター関数をご参照ください。
トレンドを使用した予測	トレンドの生成関数の出力を使用し、予測したレイヤーを生成します。詳細については、「トレンドを使用した予測」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
ラスター コレクションの処理	多次元ラスター レイヤーまたはモザイク レイヤーの各アイテムの各スライスを処理します。詳細については、「ラスター コレクションの処理」ラスター関数をご参照ください。	Python
タッセルド キャップ	明るさ、活性度、水分のレベルを測定することによって、人工物、土壌、植生の標準検出を行います。詳細については、「タッセルド キャップ」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
加重オーバーレイ	複数のラスターを共通の計測スケールでオーバーレイし、それぞれを重大度に応じて重み付けします。 加重オーバーレイ関数を使用して、複数のラスターを共通の評価尺度でオーバーレイし、それぞれを重大度に応じて重み付けすることができます。 詳細については、「加重オーバーレイ」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
加重合計	ラスターの配列をセルごとに重み付けして追加します。 加重合計関数を使用して、複数のラスターに対してそれぞれ与えられた加重を掛けてから合計することで、オーバーレイできます。 詳細については、「加重合計」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
風速冷却	風速冷却は、風を考慮に入れたときに感じられる寒さの程度を測定する方法です。詳細については、「風速冷却」ラスター関数をご参照ください。

表示設定

ラスター関数	説明	オブジェクト API
コントラストと明るさ	画像の色と全体的な明るさの差異を調整します。詳細については、「コントラストと明るさ」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
畳み込みフィルター	画像をフィルタリングします。画像内のエッジを鮮明にしたり、ぼやけさせたり、検出したり、その他のカーネルベースの強調機能を使用したりできます。詳細については、「畳み込みフィルター」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
パンシャープン	マルチバンド画像を高解像度パンクロマティック画像と融合させることで、空間解像度を向上させます。詳細については、「パンシャープン」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
統計情報およびヒストグラム	データセットの記述的な統計情報を定義するか、別のデータセットの分布を使用します。詳細については、「統計情報およびヒストグラム」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
ストレッチ	定義されたフォーカル近傍に基づいて、画像の各ピクセルの近傍統計情報を計算します。詳細については、「ストレッチ」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python

解析

ラスター関数	説明	オブジェクト API
分類	適切な分類器と *.ecd トレーニング ファイルで指定した関連するトレーニング データをラスター データセットまたはセグメント化されたラスターに適用します。詳細については、「分類」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python | REST
リニア スペクトル分解	サブピクセル分類を実行し、ピクセルごとに異なる土地被覆タイプの部分存在量を算出します。 詳細については、「リニア スペクトル分解」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
最尤法分類	最尤法アルゴリズムを使用して、ピクセルをクラスに割り当てます。詳細については、「最尤法分類」ラスター関数をご参照ください。	Python
領域の拡大	シード ポイントから領域を拡大します。領域の拡大関数は、シード ポイントからの指定の半径に応じて、近傍のピクセルをグループに分類します。ピクセルのグループには、特定の塗りつぶし値が割り当てられます。詳細については、「領域の拡大」ラスター関数をご参照ください。
セグメント平均シフト (Segment Mean Shift)	隣接し、類似したスペクトル特性または空間特性を持つピクセルを、セグメントに分類します。これは、分類の 2 つ目のラスターとして使用できます。詳細については、「セグメント平均シフト」ラスター関数および「セグメンテーションと分類の理解」をご参照ください。	JSON | Python | REST

変換

ラスター関数	説明	オブジェクト API
カラー モデル変換	画像のカラー モデルを HSV (Hue、Saturation、Value) モデルから RGB (Red、Green、Blue) に変換するか、RGB から HSV に変換します。詳細については、「カラー モデル変換」ラスター関数をご参照ください。	Python
カラーマップ	カラーマップに基づいてピクセル値を変換し、ラスター データをグレースケール画像または RGB 画像で表示します。詳細については、「カラーマップ」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
カラーマップから RGB に変換	カラーマップのあるシングルバンド ラスターを、3 バンドの RGB (赤、緑、青) ラスターに変換します。詳細については、「カラーマップから RGB に変換」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
複素数	RADARSAT データからのマグニチュードを表示できるように取得します。詳細については、「複素数」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
グレースケール	マルチバンド画像をシングルバンド グレースケール画像に変換します。指定された加重は、各入力バンドに適用できます。詳細については、「グレースケール」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
属性のラスター化	外部テーブルまたはフィーチャ サービスの指定された属性の値から生成されたバンドを追加することによって、ラスターに情報を付加します。詳細については、「属性のラスター化」ラスター関数をご参照ください。
フィーチャのラスター化	フィーチャをラスターに変換します。フィーチャには、フィーチャのフィールド (OBJECTID など) に基づいてピクセル値が割り当てられます。ピクセル値の割り当ては、必要に応じて、入力フィーチャの属性テーブル内にあるユーザー定義の値フィールドに基づくことができます。詳細については、「フィーチャのラスター化」ラスター関数をご参照ください。
スペクトル変換	マルチバンド画像にマトリックスを適用して、フォルスカラー画像を疑似カラー画像に変換します。詳細については、「スペクトル変換」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
テレイン → ラスター (Terrain To Raster)	ジオデータベースに格納されたテレイン データセットを使用して管理されているマルチポイント データをレンダリングします。詳細については、「テレイン → ラスター」関数をご参照ください。
トレンド → RGB	トレンド ラスターを 3 バンド (赤、緑、青) ラスターに変換します。トレンド ラスターは [トレンドの生成] ラスター関数または [CCDC 解析] ラスター関数から生成されます。詳細については、「トレンド → RGB」ラスター関数をご参照ください。
単位変換	ある計測単位を別の計測単位に変換します。詳細については、「単位変換」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
ベクトル場	2 つのシングルバンド ラスター (各ラスターは U/V または規模/方向を表す) を 2 バンド ラスター (各バンドは U/V または規模/方向を表す) に合成します。データ結合タイプ (U-V または規模-方向) も、この関数と互換的に変換できます。詳細については、「ベクトル場」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python

補正

ラスター関数	説明	オブジェクト API
反射率	一部の衛星センサーからの画像の DN (デジタル値) をキャリブレーションします。このキャリブレーションでは、バンドごとに大気上部の反射率を求めるために太陽高度、取得日、およびセンサーのゲイン/バイアスが使用される他、太陽角度の補正が使用されます。詳細については、「反射率」ラスター関数をご参照ください。
ジオメトリック	センサー定義とテレイン モデルに基づいて画像をオルソ補正します。詳細については、「ジオメトリック」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
レーダーのキャリブレーション	ピクセル値がレーダーの後方散乱を正しく表すように、レーダー画像にキャリブレーションが実行されます。詳細については、「レーダーのキャリブレーション」ラスター関数をご参照ください。
Sentinel-1 放射量キャリブレーション	Sentinel-1 データにさまざまな種類の放射量キャリブレーションを実行します。詳細については、「Sentinel-1 放射量キャリブレーション」ラスター関数をご参照ください。	Python
Sentinel-1 熱雑音の除去	Sentinel-1 データから熱雑音を削除します。詳細については、「Sentinel-1 熱雑音の除去」ラスター関数をご参照ください。	Python
スペックル除去	フィルターは、画像内のノイズ スペックルを効率的に低減しながら、エッジや細部を保持します。詳細については、「スペックル除去」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python

データ管理

ラスター関数	説明	オブジェクト API
集約	既存の多次元ラスター変数をディメンションに沿って結合することによって、多次元ラスター データセットを生成します。 詳細については、「集約」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
属性テーブル	属性テーブルを使用して、シングルバンド ラスターをシンボル表示します。これは、特定のラベルや色を使用して画像を表示する場合に便利です。赤、緑、および青の名前が付いたフィールドがテーブルに含まれている場合は、イメージをレンダリングする際に、これらのフィールド内の値がカラーマップと同様に使用されます。詳細については、「属性テーブル」ラスター関数をご参照ください。
バッファー	最後にアクセスしたピクセル ブロックをバッファー処理します。詳細については、「バッファー」ラスター関数をご参照ください。
キャッシュ ラスター	キャッシュ ラスター関数は、前処理されたキャッシュを作成し、関数チェーン内で、計算負荷が高い処理によってパフォーマンスを低下させる可能性のある関数の前にあるポイントに配置します。このような負荷のかかる関数には、たたみ込み、バンド演算、パンシャープン、ジオメトリックの他、複数の算術演算関数があります。詳細については、「キャッシュ ラスター」関数をご参照ください。
[クリップ (Clip)] ツールを検索して開きます	定義された範囲に従い四角形を使用してラスターをクリップするか、入力ポリゴンのフィーチャクラスの形状にラスターをクリップします。クリップを定義する形状によって、ラスターの範囲をクリップしたり、ラスター内の一部分を切り取ることができます。詳細については、「クリップ」ラスター関数をご参照ください。	Python
コンポジットバンド (Composite Bands)	複数のラスターを 1 つのマルチバンド ラスターに結合します。詳細については、「コンポジットバンド」ラスター関数をご参照ください。	Python
定数	1 つのピクセル値で仮想ラスターを作成します。このラスターは、ラスター関数テンプレート内でモザイク データセットを処理するために使用できます。定数値は、ラスター内のすべてのピクセル値に対して使用されます。詳細については、「定数」ラスター関数をご参照ください。	Python
拡張	指定されたラスターのゾーンをゾーン単位で指定されたセル数分拡張します。 詳細については、「拡張」ラスター関数をご参照ください。
バンド抽出	バンドを並べ替えたり、ラスターからバンドを抽出します。詳細については、「バンド抽出」ラスター関数をご参照ください。	Python
不規則なデータの内挿	不規則なデータの内挿関数は、不規則なグリッド データを入力として、各ピクセルが同一のサイズで正方形になるようにリサンプリングします。詳細については、「不規則なデータの内挿」ラスター関数をご参照ください。	Python
キー メタデータ	この関数を使用して、ラスターのキー メタデータを挿入またはオーバーライドできます。詳細については、「キー メタデータ」ラスター関数をご参照ください。
Mask	ピクセル値の範囲を定義することで、NoData を作成します。範囲外の値はすべて NoData として返ります。詳細については、「マスク」ラスター関数をご参照ください。	Python
ラスターのモザイク	一連のラスター データセットを結合して 1 つのデータセットを作成します。詳細については、「ラスターのモザイク」関数をご参照ください。
多次元フィルター	定義された変数とディメンションに沿ってデータをスライスすることで、多次元ラスター データセットからラスター レイヤーを作成します。詳細については、「多次元フィルター」ラスター関数をご参照ください。	Python
多次元ラスター	多次元データセットを多次元ラスター レイヤーとして追加します。詳細については、「多次元ラスター」関数をご参照ください。
ニブル	ラスターの選択したセルを最近傍の値に置き換えます。これは、データがエラーである可能性があるラスターのエリアを編集するときに便利です。 詳細については、「ニブル」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
ランダム	ランダムなピクセル値で仮想ラスターを作成します。このラスターモザイク データセットで使用できます。詳細については、「ランダム」ラスター関数をご参照ください。	Python
ラスター情報	ラスター情報関数は、ビット深度、NoData 値、セル サイズ、範囲など、ラスターのプロパティを変更します。詳細については、「ラスター情報」ラスター関数をご参照ください。
リキャスト	モザイク データセットまたはイメージ サービスで使用されている関数パラメーターを、保存せずに動的に変更します。詳細については、「リキャスト」ラスター関数をご参照ください。
リージョン グループ	出力のセルごとに、そのセルが属している接続済みリージョンの ID が記録されます。各リージョンには、一意の数値が割り当てられます。 詳細については、「リージョン グループ」ラスター関数をご参照ください。	Python
投影変換	ラスター データセット、モザイク データセット、またはモザイク データセットのラスター アイテムの投影法を変更します。データを新しいセル サイズにリサンプリングして、原点を定義することもできます。詳細については、「投影変換」ラスター関数をご参照ください。
リサンプル (Resample)	データセットの空間解像度を変更します。詳細については、「リサンプル」ラスター関数をご参照ください。	Python
縮小 (Shrink)	指定されたラスターのゾーンを指定されたセル数分縮小します。 詳細については、「縮小」ラスター関数をご参照ください。	Python
Swatch	不規則なグリッドまたは swath データから内挿します。詳細については、「Swath」ラスター関数をご参照ください。
ビット置換	入力ピクセルのビットを取り出し、出力ピクセルでこれらを指定したビットにマッピングします。この関数の目的は、1 組の入力 (Landsat 8 の高品質バンド プロダクトなど) のビットを操作することです。詳細については、「ビット置換」ラスター関数をご参照ください。	Python

バッファーの距離

ラスター関数	説明	オブジェクト API
コリドー	2 つの入力累積コスト ラスターに対して累積コストの合計値を計算します。詳細については、「コリドー」ラスター関数をご参照ください。	Python
コスト アロケーション	コスト サーフェス上での最小累積コストに基づき、各セルの最小コスト ソースを計算します。 詳細については、「コスト アロケーション」ラスター関数をご参照ください。	Python
コスト バック リンク	最小コスト ソースへの最小累積コストパスに隣接するセルの近傍範囲を定義します。詳細については、「コスト バック リンク」ラスター関数をご参照ください。	Python
コスト距離	コスト サーフェス上で最小コスト ソースとの最小累積コスト距離をセルごとに計算します。 詳細については、「コスト距離」ラスター関数をご参照ください。	Python
コスト距離 (Cost Distance)	ソースから目的地までの最小コストパスを算出します。詳細については、「コスト パス」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
距離累積 (Distance Accumulation)	直線距離、コスト距離、実際のサーフェス距離、垂直および水平方向のコスト係数を考慮して、各セルからソースまでの累積距離を計算します。詳細については、「距離累積」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
距離アロケーション (Distance Allocation)	直線距離、コスト距離、実際のサーフェス距離、垂直および水平方向のコスト係数に基づいて、各セルから指定したソースまでの距離アロケーションを計算します。詳細については、「距離アロケーション」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
ユークリッド アロケーション	ユークリッド距離に基づいて各セルから最も近いソースをセルごとに算出します。詳細については、「ユークリッド アロケーション」ラスター関数をご参照ください。	Python
ユークリッドバック方向 (Euclidean Back Direction)	各セルに対して、バリアを避けながら、最寄りのソースに戻る最短パスに沿った近傍セルへの方向を度単位で計算します。詳細については、「ユークリッドバック方向」ラスター関数をご参照ください。	Python
ユークリッド方向	最も近いソースへの方向をセルごとに計算します。詳細については、「ユークリッド方向」ラスター関数をご参照ください。	Python
ユークリッド距離	最も近いソースまでのユークリッド距離をセルごとに計算します。詳細については、「ユークリッド距離」ラスター関数をご参照ください。	Python
最小コスト パス	ソースから目的地までの最小コストパスを算出します。コスト サーフェス上のセルごとに、最も近いソースまでの最小累積コスト距離が計算されます。これにより、選択した位置から累積コスト サーフェス内でコスト距離が最も近いソース セルまでの最小コスト パスを記録する出力ラスターが生成されます。詳細については、「最小コスト パス」ラスター関数をご参照ください。	Python
最適パス (ラスター) (Optimal Path As Raster)	ソースから目的地までの最適パスを計算します。詳細については、「最適パス (ラスター)」ラスター関数をご参照ください。	Python
パスの距離	水平コスト係数と垂直コスト係数とともにサーフェス距離を考慮に入れて、最小コスト ソースとの最小累積コスト距離をセルごとに計算します。詳細については、「パスの距離」ラスター関数をご参照ください。	Python
パスの距離アロケーション	水平コスト係数と垂直コスト係数とともにサーフェス距離を考慮に入れて、コスト サーフェスの最小累積コストに基づき、各セルの最小コスト ソースを計算します。詳細については、「パスの距離アロケーション」ラスター関数をご参照ください。	Python
パスの距離バック リンク	水平コスト係数と垂直コスト係数とともにサーフェス距離を考慮に入れて、最小コスト ソースへの最小累積コスト パス上にある、次のセルの近傍を定義します。詳細については、「パスの距離バック リンク」ラスター関数をご参照ください。	Python

水文解析

ラスター関数	説明	オブジェクト API
穴埋め	データの微小な欠落を取り除くために標高サーフェス ラスターのくぼみと先端を埋めます。詳細については、「穴埋め」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
累積流量ラスターの作成 (Flow Accumulation)	各セルへの累積する流量のラスター レイヤーを作成します。オプションで、加重ファクターを適用できます。詳細については、「累積流量ラスターの作成」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
フロー方向	各セルから最も急な傾斜となる近傍セルへの流向ラスター レイヤーを作成します。詳細については、「フロー方向」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
流路距離ラスターの作成 (Flow Distance)	水流または河川が流れ込むセルまでの下降斜面の水平方向または垂直方向の最小距離を計算します。詳細については、「流路距離ラスターの作成」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
流長ラスターの作成	各セルの流路に沿った上流または下流方向の距離または加重距離のラスター レイヤーを作成します。詳細については、「流長ラスターの作成」ラスター関数をご参照ください。	Python
窪地の抽出 (Sink)	すべてのシンクまたは内部排水のエリアを特定するラスター レイヤーを作成します。詳細については、「窪地の抽出」ラスター関数をご参照ください。	Python
流出点のスナップ (Snap Pour Point)	流出点を、指定された距離内で最大の累積流量を持つセルにスナップします。詳細については、「流出点のスナップ」ラスター関数をご参照ください。	Python
河川リンク ラスターの作成	ラスターの線形ネットワークの交差部分にユニークな値を設定します。詳細については、「河川リンク ラスターの作成」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST
河川次数ラスターの作成	線形ネットワークの分岐を表現するラスターの線分に次数を与えるラスター レイヤーを作成します。詳細については、「河川次数ラスターの作成」ラスター関数をご参照ください。	Python
集水域ラスターの作成 (Watershed)	ラスター内のセルに対する集水域を決定します。詳細については、「集水域ラスターの作成」ラスター関数をご参照ください。	Python | REST

算術演算

ラスター関数	説明	オブジェクト API
絶対値	ラスター内のピクセルの絶対値を計算します。	Python
数学	ピクセル値を使用して、重なり合うラスターに対する数学演算を計算します。	JSON | Python
バンド演算	定義済みの式またはユーザー定義の式を使用して、インデックスを計算します。	JSON | Python
演算	ラスター ベースの数式からラスターを計算します。	JSON | Python
Devide	2 つのラスターの値をピクセル単位で除算します。	Python
Exponent	ラスター内のピクセル値の底が e の指数を計算します。	Python
Exp10	ラスター内のピクセル値の底が 2 の指数を計算します。	Python
Exp2	ラスター内のピクセル値の底が 10 の指数を計算します。	Python
Float	ラスターの各ピクセル値を浮動小数点表現に変換します。	Python
integer	ラスターのピクセル値を、小数点以下を切り捨てて整数値に変換します。	Python
Ln	ラスター内のピクセル値の自然対数 (底が e) を計算します。	Python
Log10	ラスター内のピクセル値の底が 10 の対数を計算します。	Python
Log2	ラスター内のピクセル値の底が 2 の対数を計算します。	Python
減算	ピクセル単位で、1 つ目の入力ラスターの値から 2 つ目の入力ラスターの値を減算します。	Python
Modulo	ピクセルごとに最初のラスターを 2 番目のラスターで除算したときの余り (モジュロ) を算出します。	Python
Negate	ピクセルごとに入力ラスターのピクセル値の符号を変更 (-1 で乗算) します。	Python
加算	2 つのラスターの値をピクセル単位で加算します。	Python
累乗	ラスター内のピクセル値をもう 1 つのラスターにある値で累乗します。	Python
Round Down	ラスター内の各ピクセルで、浮動小数点値として負の方向に最近接の整数値を返します。	Python
Round Up	ラスター内の各ピクセルで、浮動小数点値として正の方向に最近接の整数値を返します。	Python
四角	ラスターのピクセル値の二乗を計算します。	Python
Square root	ラスターのピクセル値の平方根を計算します。	Python
乗算	2 つのラスターの値をピクセル単位で乗算します。	Python

算術演算: 条件演算

ラスター関数	説明	オブジェクト API
Con	条件演算 If、Then、Else を実行します。Con 演算子を使用する場合、通常は、2 つ以上の関数を一緒に連結する必要があります。その場合、1 番目の関数で条件を指定します。2 番目の関数は、その条件を使用して True と False の出力を決定する Con 演算子になります。	Python
Set Null	[Set Null] は、指定した条件に基づいて指定のセル位置を NoData に設定します。条件評価が True の場合は NoData、False の場合は別のラスターで指定した値を返します。	Python

算術演算: 論理演算

ラスター関数	説明	オブジェクト API
Bitwise And	2 つの入力ラスターのバイナリ値に対してビット単位の論理積 (AND) 演算を行います。 ビット演算ツールの詳細	Python
Bitwise Left Shift	2 つの入力ラスターのバイナリ値に対してビット単位の左シフト演算を実行します。	Python
Bitwise Not	1 つの入力ラスターのバイナリ値に対してビット単位の論理否定 (補数) 演算を行います。	Python
Bitwise Or	2 つの入力ラスターのバイナリ値に対してビット単位の論理和演算を行います。	Python
Bitwise Right Shift	2 つの入力ラスターのバイナリ値に対してビット単位の右シフト演算を実行します。	Python
Bitwise Xor	2 つの入力ラスターのバイナリ値に対してビット単位の排他的論理和演算を行います。	Python
ブール型論理積	2 つの入力ラスターのピクセル値に対してブール型の論理積演算を行います。 両方の入力値が true (0 以外) の場合には、出力値は 1 になります。片方または両方の入力値が false (0) の場合には、出力値は 0 になります。 ブール演算ツールの詳細	Python
Boolean Not	1 つの入力ラスターのピクセル値に対してブール型の論理否定 (補数) 演算を行います。 入力値が true (0 以外) の場合には、出力値は 0 になります。入力値が false (0) の場合には、出力値は 1 になります。	Python
ブール型論理和	2 つの入力ラスターのセル値に対してブール型の論理和演算を行います。 片方または両方の入力値が true (0 以外) の場合には、出力値は 1 になります。両方の入力値が false (0) の場合には、出力値は 0 になります。	Python
Boolean Xor	2 つの入力ラスターのセル値に対してブール型の排他的論理和演算を行います。 片方の入力値が true (0 以外) でもう片方の入力値が false (0) の場合には、出力値は 1 になります。両方の入力値が true (0 以外) または false (0) の場合には、出力値は 0 になります。	Python
と等しい	2 つのラスターに対してピクセル単位での関係等価演算を実行します。	Python
大きい	2 つの入力値に対してピクセル単位で、[より大きい] 関係演算を実行します。 1 つ目のラスターが 2 つ目のラスターより大きい場合は、ピクセル値に 1 を返し、1 つ目のラスターが 2 つ目のラスターと同じか小さい場合は、0 を返します。 関係演算ツールの詳細	Python
Greater Than Equal	2 つの入力値に対してピクセル値単位で、[以上] 関係演算を実行します。 1 つ目のラスターが 2 つ目のラスターと同じか大きい場合は、ピクセル値に 1 を返し、1 つ目のラスターが 2 つ目のラスターより小さい場合は、0 を返します。	Python
NULL である	入力ラスターの値が NoData であるかどうかをピクセルごとに判別します。 入力値が NoData の場合は 1、NoData でないピクセルには 0 を返します。	Python
未満	2 つの入力値に対してピクセル単位で、[より小さい] 関係演算を実行します。 最初のラスターが 2 番目のラスター以上のピクセルの場合に値 1 が返されます。	Python
Less Than Equal	2 つの入力値に対してピクセル値単位で、[以下] 関係演算を実行します。 1 つ目のラスターが 2 つ目のラスターと同じか小さい場合は、ピクセル値に 1 を返し、1 つ目のラスターが 2 つ目のラスターより大きい場合は、0 を返します。	Python
等しくない	2 つの入力値に対してピクセルごとに関係不等価演算を実行します。 1 つ目のラスターが 2 つ目のラスターと等しくない場合は、ピクセル値に 1 を返し、1 つ目のラスターが 2 つ目のラスターと等しい場合は、0 を返します。	Python

三角関数

ラスター関数	説明	オブジェクト API
ACos	ラスターのピクセル値の逆余弦を計算します。	Python
ACosH	ラスターのピクセル値の逆双曲線余弦を計算します。	Python
ASin	ラスターのピクセル値の逆正弦を計算します。	Python
ASinH	ラスターのピクセル値の逆双曲線正弦を計算します。	Python
ATan	ラスターのピクセル値の逆正接を計算します。	Python
ATan2	ラスター内のピクセル値の逆正接 (X、Y に基づく) を計算します。	Python
ATanH	ラスターのピクセル値の逆双曲線正接を計算します。	Python
Cos	ラスターのピクセル値の余弦を計算します。	Python
CosH	ラスターのピクセル値の双曲線余弦を計算します。	Python
Sin	ラスターのピクセル値の正弦を計算します。	Python
SinH	ラスターのピクセル値の双曲線正弦を計算します。	Python
Tan	ラスターのピクセル値の正接を計算します。	Python
TanH	ラスターのピクセル値の双曲線正接を計算します。	Python

算術演算: 再分類

ラスター関数	説明	オブジェクト API
ルックアップ (Lookup)	入力ラスターのテーブルのフィールド値を参照して新しいラスターを作成します。	Python
リマップ	ピクセル値をグループ化して、そのグループに新しい値を割り当てることができます。	Python
ゾーンの再分類	別のラスター内で定義されたゾーンおよびテーブル内で定義されたゾーンに依存する値のマッピングに基づいて、ピクセルをラスターに再分類することができます。

統計

ラスター関数	説明	オブジェクト API
Arg 統計関数	ラスター バンドを配列にし、ピクセル値の最小値、最大値、中央値、または期間を持つバンドを識別します。	Python
セル統計 (Cell Statistics)	複数のラスターからピクセル単位で統計情報を計算します。使用できる統計情報は、最頻値、最大値、平均値、中央値、最小値、最少頻値、範囲、標準偏差、合計、および種類です。
フォーカル統計	入力ラスターの各セルの近傍内にあるセルの統計情報を計算します。複数の形状の近傍を利用できます。	Python
統計情報	近傍を定義し、これらのピクセル内で統計情報を計算します。	JSON | Python
ゾーン統計	別のデータセットのゾーン内にあるラスターの値の統計情報を計算します。	Python

サーフェス

ラスター関数	説明	オブジェクト API
傾斜方向 (Aspect)	傾斜方向関数は、各セルから近傍に向かって下りの傾斜角が最大の方向を特定します。詳細については、「傾斜方向」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
傾斜方向-傾斜角	サーフェスの傾斜方向と傾斜角を同時に表示するラスター レイヤーを作成します。詳細については、「傾斜方向-傾斜角」ラスター関数をご参照ください。
コンター (Contour)	ラスター標高データセットにある同じ標高のポイントを結合して、コンター ラインを生成します。等高線は、視覚化のためにラスターとして作成された等値線です。詳細については、「コンター」ラスター関数をご参照ください。
曲率	傾斜の形状または曲率を表示します。サーフェスの一部は、凸面または凹面である可能性があります。これは、曲率値を調べることでわかります。曲率は、サーフェスの二次関数を計算することで求められます。詳細については、「曲率」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
標高穴埋め	標高穴埋め関数は、標高内に穴が存在するエリアにピクセルを作成するために使用されます。 詳細については、「標高穴埋め」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
陰影起伏	陰影起伏関数は、テレイン サーフェスをグレースケール 3D 表現で生成し、太陽の相対位置を考慮して画像を陰影処理します。詳細については、「陰影起伏」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
陰影図	カラー陰影起伏関数は、標高による色分けと陰影起伏の手法による画像のマージによって地形のカラー 3D 表現を作成します。この関数では、光源高度と光源方位のプロパティを使用して、太陽の位置を指定します。詳細については、「カラー陰影起伏」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
傾斜角	傾斜角関数は、各デジタル標高モデル (DEM) セルの標高の変化率を表します。これは DEM の一次導関数です。詳細については、「傾斜角」ラスター関数をご参照ください。	JSON | Python
高度な可視領域 (Viewshed)	測地線による方法を使用して、一連の観測フィーチャから見通せるラスター サーフェスの位置を決定します。詳細については、「高度な可視領域」ラスター関数をご参照ください。	REST