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래스터 함수를 사용하여 래스터 분석 사용자 정의

ArcGIS Image Server 기반의 분산 래스터 분석은 다양한 래스터 함수를 사용하여 래스터 데이터셋 및 원격 감지 이미지를 처리합니다. 지정된 결과는 분산 래스터 데이터 저장소에 자동으로 저장되고 발행되어 엔터프라이즈 전반에 공유할 수 있습니다.

강력한 래스터 분석 함수

이 기능의 핵심은 ArcGIS에서 제공되는 200개가 넘는 래스터 함수입니다. 이러한 함수는 개별 처리 함수로 사용되거나 하나의 처리 체인에 합쳐 래스터 함수 템플릿(RFT)으로 사용할 수 있습니다. 래스터 함수 템플릿은 특정 워크플로를 용이하게 하는 다양한 입력 데이터 유형과 처리 함수를 사용하여 모든 응용프로그램에 맞출 수 있는 사용자 정의 처리 체인입니다.

사용자가 Python 래스터 함수를 사용하여 래스터 분석 함수를 확장할 수도 있습니다. 사용자 정의 래스터 함수는 Python으로 작성할 수 있으며 시스템에 추가된 이후에는 래스터 분석 분산 처리를 활용할 수 있습니다.

래스터 함수 및 RFT는 온-프레미스, 클라우드, 웹 구현 등의 중요한 분산 처리 및 저장 패러다임을 지원합니다. 표준 래스터 처리/저장 기능과 사용자 정의 래스터 처리/저장 기능은 둘 다 탄력적이며 수요의 급증, 비상 사태, 전환 우선순위 그리고 필요한 용량, 수요 및 비용에 대한 기타 영향을 고려하기 위해 확장될 수 있습니다. 래스터 함수는 분산 처리 지원을 통해 동적 처리 환경을 지원합니다. 처리 인스턴스 수가 변경됨에 따라, 처리 및 저장 리소스를 활용할 수 있도록 래스터 분석 프로세스 분포가 바뀝니다.

이러한 래스터 함수 및 RFT를 기반으로 하는 워크플로는 ArcGIS Pro, ArcGIS REST API, ArcGIS Python API, JS API 및 Enterprise 포털의 웹 맵 뷰어를 통해 구현할 수 있습니다. 예를 들어 래스터 생성 태스크를 사용하여 래스터 함수 체인에 대한 JSON 객체 표현을 제공함으로써 분산 래스터 분석을 실행할 수 있습니다.

래스터 분석에 사용 가능한 래스터 함수 및 객체

아래 테이블에는 래스터 분석에 사용 가능한 래스터 함수와 해당 설명, 연관된 JSON 및 Python 객체가 나와 있습니다.

기능래스터 함수설명샘플범주

Binary 임계화

Thresholding

이진 Threshold 함수는 이진 이미지를 생성합니다. 이 함수는 Otsu 방법을 사용하며 입력 이미지가 2가지 모드 히스토그램을 갖는 것으로 간주합니다.

JSON | Python

분석

열지수

PythonAdaptor

주변 온도와 상대 습도를 기반으로 겉보기 온도를 계산합니다.

분석

커널 밀도

KernelDensity

완만하게 가늘어지는 표면을 각 포인트나 폴리라인에 맞추기 위해 커널 함수를 사용하여 포인트 또는 폴리라인 피처로부터 단위 면적당 크기를 계산합니다.

분석

NDVI

NDVI

정규 식생 지수(NDVI)는 녹색(상대적 생물량)이 표시된 이미지를 생성할 수 있는 표준화된 색인입니다. 이 색인은 다중 스펙트럼 래스터 데이터셋의 두 밴드에 대한 특성 비교를 활용합니다. 빨간색 밴드의 엽록소 색소 흡수율과 NIR(근적외선) 밴드의 높은 식물 재료 반사율을 비교합니다. 자세한 내용은 NDVI 함수를 참고하세요.

JSON | Python

분석

NDVI 색상화(NDVI Colorized)

NDVIColorized

입력 이미지에 NDVI 함수를 적용한 다음, 색상 맵이나 색상 램프를 사용하여 결과를 표시합니다.

분석

Tassel Cap

TasselCap

Tasseled Cap(Kauth-Thomas) 변환은 다양한 위성 감지 시스템에 의해 감지된 식생 현상학 및 도시 개발 변화를 분석하고 매핑하도록 설계되었습니다. 그래픽 데이터 분포의 모양으로 인해 Tasseled Cap 변환이라고도 합니다.

JSON | Python

분석

가중치 중첩

WeightedOverlay

WeightedOverlay 함수를 사용하면 중요도에 따라 일반 측정 척도와 가중치를 이용해 몇몇의 래스터를 중첩할 수 있습니다. 자세한 내용은 Weighted Overlay 함수를 참고하세요.

JSON | Python

분석

가중치 합계

WeightSum

WeightedSum 함수를 사용하면 몇몇의 래스터를 중첩하고 주어진 가중치에 의해 각각을 곱한 후 모두 더한 합을 구할 수 있습니다. 자세한 내용은 Weighted Sum 함수를 참고하세요.

JSON | Python

분석

풍속 냉각

PythonAdaptor

풍속 냉각은 바람을 고려할 경우에 느껴지는 냉기를 측정하는 방법입니다.

분석

기능래스터 함수설명샘플범주

대비 및 밝기

ContrastBrightness

ContrastBrightness 함수는 이미지 내의 밝기나 대비를 수정하여 래스터 데이터(이미지)의 모양을 개선합니다. 이 함수는 8비트 입력 래스터에 대해서만 사용할 수 있습니다.

JSON | Python

모양

컨볼루션

Convolution

Convolution 함수는 이미지의 픽셀 값에 필터링을 수행하여 이미지를 선명하게 하거나, 흐리게 하거나, 내부의 엣지를 찾거나, 기타 커널 기반 기능을 향상시키는 데사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Convolution 함수를 참고하세요.

JSON | Python

모양

수평 라인 감지

Convolution

수평 라인을 따라 엣지를 감지합니다.

모양

수직 라인 감지

Convolution

수직 라인을 따라 엣지를 감지합니다.

모양

왼쪽 대각선 라인 감지

Convolution

오른쪽 하단에서 왼쪽 상단을 향한 대각선을 따라 엣지를 감지합니다.

모양

오른쪽 대각선 라인 감지

Convolution

왼쪽 하단에서 오른쪽 상단을 향한 대각선을 따라 엣지를 감지합니다.

모양

북쪽 경사

Convolution

북쪽 경사를 따라 엣지를 감지합니다.

모양

서쪽 경사

Convolution

서쪽 경사를 따라 엣지를 감지합니다.

모양

동쪽 경사

Convolution

동쪽 경사를 따라 엣지를 감지합니다.

모양

남쪽 경사

Convolution

남쪽 경사를 따라 엣지를 감지합니다.

모양

북동쪽 경사

Convolution

북동쪽 경사를 따라 엣지를 감지합니다.

모양

북서쪽 경사

Convolution

북서쪽 경사를 따라 엣지를 감지합니다.

모양

스무싱

Convolution

지역별 편차를 줄이고 노이즈를 제거하여 데이터를 필터링합니다. 각 네이버후드 내의 높은 값과 낮은 값이 평균화되어 데이터 내의 극한 값을 줄입니다.

모양

Smoothing 3x3

Convolution

지역별 편차를 줄이고 노이즈를 제거하여 데이터를 필터링합니다. 3x3 저역 필터를 사용하여 스무싱을 수행합니다.

모양

Smoothing 5x5

Convolution

지역별 편차를 줄이고 노이즈를 제거하여 데이터를 필터링합니다. 5x5 저역 필터를 사용하여 스무싱을 수행합니다.

모양

Sharpen

Convolution

해당 네이버를 사용하여 값 내의 비교 차이를 강조합니다.

모양

선명도 향상

Convolution

Sharpen 연산자를 사용하여 값을 더욱 짙게 강조합니다.

모양

Sharpening 3x3

Convolution

3x3 커널을 사용하는 고역 필터입니다.

모양

Sharpening 5x5

Convolution

5x5 커널을 사용하는 고역 필터입니다.

모양

Laplacian 3x3

Convolution

Laplacian 필터는 주로 처음 스무싱된 이미지에 대한 엣지 감지를 통해 노이즈 민감도를 줄이는 데 사용됩니다. 3x3 필터가 사용됩니다.

모양

Laplacian 5x5

Convolution

Laplacian 필터는 주로 처음 스무싱된 이미지에 대한 엣지 감지를 통해 노이즈 민감도를 줄이는 데 사용됩니다. 5x5 필터가 사용됩니다.

모양

Sobel Horizontal

Convolution

수평 엣지 감지에 사용됩니다.

모양

Sobel Vertical

Convolution

수직 엣지 감지에 사용됩니다.

모양

포인트 확산

Convolution

포인트 확산 함수는 렌즈를 통한 포인트 원본으로부터의 빛 분포를 나타냅니다. 이 필터는 약간 흐려지는 효과를 줍니다.

모양

Pansharpening

Pansharpening

영상융합 함수는 고해상도 팬크로매틱 이미지 또는 래스터밴드를 저해상도 다중밴드 래스터 데이터셋과 합쳐 다중밴드 이미지의 공간 해상도를 향상시킵니다.

JSON | Python

모양

통계와 히스토그램

StatisticsHistogram

통계 및 히스토그램 함수는 래스터의 통계 및 히스토그램을 정의하는 데 사용됩니다. 함수 체인의 마직막에 이 함수를 삽입하여 래스터 함수 템플릿(RFT)의 통계 및 히스토그램을 정의할 수 있습니다. 이 함수는 특히 여러 함수가 포함된 함수 체인을 정의할 때 처리 결과에 대한 기본 디스플레이를 제어하는 데 필요할 수 있습니다.

JSON | Python

모양

스트래치(대비)

Stretch

정의된 초점 네이버후드 기준으로 이미지의 각 픽셀 초점 통계를 구합니다.

JSON | Python

모양

기능래스터 함수설명샘플범주

분류

Classify

Classify 함수는 세그먼트화된 래스터를 범주 래스터로 분류합니다.

JSON | Python

분류

최대우도법(Maximum Likelihood Classification)

MLClassify

MLClassify 함수를 사용하면 최대 가능도 분류 알고리즘을 사용하여 감독 분류를 수행할 수 있습니다. 호스팅 ArcGIS Server에 Spatial Analyst 라이선스가 있어야 합니다.

JSON | Python

분류

지역 성장

지역 성장

지역 성장 함수는 지정된 시드 포인트 반경에 따라 인접 픽셀을 그룹화합니다. 픽셀 또는 객체 그룹에는 지정된 채우기 값이 할당됩니다.

분류

세분화

SegmentMeanShift

SegmentMeanShift 함수는 세그먼트화된 결과를 생성합니다. 결과 이미지의 픽셀 값은 세그먼트의 수렴된 RGB 색상을 나타냅니다. 입력 래스터는 3밴드 8비트 이미지여야 합니다. 이미지 서비스가 3밴드 8비트 부호 없는 이미지가 아닌 경우에는 Stretch 함수 전에 SegmentMeanShift 함수를 사용할 수 있습니다.

JSON | Python

분류

기능래스터 함수설명샘플범주

색상 모델 변환

색상 모델 변환(Color Model Conversion)

이미지의 색상 모델을 색조, 채도, 명도(HSV) 색상 공간에서 빨간색, 녹색, 파란색(RGB)로 또는 그 반대로 변환합니다.

파이썬

변환

컬러맵

Colormap

Colormap 함수는 컬러맵의 특정 색상이나 색상 램프에 정의된 색상 범위를 기반으로, 픽셀 값을 변환하여 래스터 데이터를 RGB(빨간색, 녹색, 파란색) 색상 이미지로 표시합니다. 자세한 내용은 Colormap 함수를 참고하세요.

JSON | Python

변환

컬러맵에서 RGB로

Colormap2RGB

컬러맵의 단일 밴드 래스터를 세 개의 밴드(red, green, and blue) 래스터로 변환합니다.

JSON | Python

변환

복합

Complex

복합 값을 사용하여 크기를 계산합니다.

JSON | Python

변환

회색조

Grayscale

다중밴드 이미지를 단일밴드 회색조 이미지로 변환합니다. 지정된 가중치를 각 입력 밴드에 적용할 수 있습니다.

JSON | Python

변환

속성 래스터화

RasterizeAttributes

속성 래스터화 함수는 외부 테이블 또는 피처 서비스의 지정된 속성값에서 파생된 밴드를 추가하여 래스터를 보강합니다.

변환

피처 래스터화

RasterizeFeatures

폴리곤, 폴리라인, 포인트 피처 클래스 데이터를 래스터 레이어로 변환합니다.

변환

재배치(Remap)

Remap

Remap 함수를 사용하면 래스터 데이터의 픽셀 값을 변경하거나 재분류할 수 있습니다. 자세한 내용은 Remap 함수를 참고하세요.

JSON | Python

변환

스펙트럼 변환

SpectralConversion

스펙트럼 변환 함수는 다중밴드 이미지에 매트릭스를 적용하여 결과의 색상 값에 영향을 줍니다. 예를 들어 이 함수를 사용하여 false 색상 적외선 이미지를 가상 천연 색상 이미지로 변환할 수 있습니다.

JSON | Python

변환

단위 변환

UnitConversion

UnitConversion 함수는 단위 변환을 수행합니다.

JSON | Python

변환

벡터 필드

VectorField

VectorField 함수는 2개의 단일밴드 래스터(각 래스터가 U/V 또는 크기/방향을 나타냄)를 2밴드 래스터(각 밴드가 U/V 또는 크기/방향을 나타냄)로 합성하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하여 데이터 조합 유형(U/V 또는 크기/방향)을 변환할 수도 있습니다.

JSON | Python

변환

벡터 필드 렌더러

VectorFieldRenderer

VectorFieldRenderer 함수는 U/V 또는 크기/방향 래스터를 심볼화합니다.

JSON | Python

변환

구역 리맵

구역 리맵

이 함수를 사용하면 다른 래스터에 정의된 구역과 테이블에 정의된 구역 종속 값 매핑을 기반으로 래스터의 픽셀을 리맵할 수 있습니다.

변환

기능래스터 함수설명샘플범주

겉보기 반사율

ApparentReflectance

이 함수는 일부 위성 센서의 영상 수치 값을 보정합니다. 보정은 각 밴드의 태양 고도, 취득 날짜, 센서 게인, 편향을 사용하여 대기 상부 반사율과 태양각 보정을 도출합니다.

보정

기하

Geometric

Geometric 함수는 센서 정의 및 지형 모델을 기반으로 이미지를 변환합니다(예시: 정사보정).

JSON | Python

보정

레이더 보정

RadarCalibration

픽셀 값이 레이더 후방 산란을 올바르게 나타내도록 레이더 이미지에 대해 보정을 수행합니다.

보정

Sentinel-1 방사 보정

Sentinel-1 RadiometricCalibration

Sentinel-1 데이터에 대해 다양한 유형의 방사 보정을 수행합니다.

보정

Sentinel-1 열잡음 제거

Sentinel-1 열잡음 제거

Sentinel-1 데이터에서 열잡음을 제거합니다.

보정

스펙클(Speckle)

Speckle

스펙클된 레이더 데이터셋을 필터링하여 이미지의 엣지 또는 선명한 피처는 유지하면서 노이즈를 제거합니다.

JSON | Python

보정

기능래스터 함수설명샘플범주

속성 테이블

AttributeTable

속성 테이블을 정의하여 단일밴드 모자이크 데이터셋 또는 래스터 데이터셋을 심볼화할 수 있습니다. 이 함수는 불연속 범주가 있는 이미지를 제공하려는 경우에 유용합니다.

데이터 관리

버퍼링

Buffered

버퍼링된 함수는 복잡한 함수 체인의 성능을 최적화하는 데 사용됩니다. 이 함수는 결과를 이 함수 전에 오는 함수 체인 일부의 메모리에 저장합니다.

데이터 관리

클립

Clip

정의된 범위에 따라 직사각형 모양을 사용하여 래스터를 클립하거나 입력 폴리곤 피처 클래스의 모양으로 래스터를 클립합니다. 클립을 정의하는 모양은 래스터 범위를 클립하거나 래스터 내의 한 영역을 클립할 수 있습니다.

JSON | Python

데이터 관리

복합 밴드

CompositeBand

CompositeBand 함수를 사용하면 여러 이미지를 합쳐 다중밴드 이미지를 만들 수 있습니다.

JSON | Python

데이터 관리

상수

Constant

단일 픽셀값의 가상 래스터를 생성합니다. 이 가상 래스터는 모자이크 데이터셋을 처리하기 위해 래스터 함수 템플릿에 사용할 수 있습니다.

데이터 관리

밴드 추출

ExtractBand

ExtractBand 함수를 사용하면 래스터에서 하나 이상의 밴드를 추출하거나 다중밴드 이미지 내의 밴드 순서를 바꿀 수 있습니다.

JSON | Python

데이터 관리

아이덴티티(Identity)

Identity

이 함수는 원본 래스터를 모자이크 데이터셋에 대한 기본 모자이크 동작의 일부로 정의하는 데 사용됩니다. 이 함수는 No-Op 함수이며 래스터 이외의 인수가 사용되지 않습니다.

JSON | Python

데이터 관리

불규칙 데이터 보간

불규칙 데이터 보간

일부 netCDF 또는 HDF 데이터셋은 해당 지오로케이션을 불규칙한 간격의 픽셀 또는 포인트 데이터 배열로 저장합니다. 이러한 데이터셋을 모자이크 데이터셋에 추가하는 경우 불규칙 데이터 보간 함수는 불규칙한 그리드의 데이터를 받아 각 픽셀이 균일한 크기의 정사각형이 되도록 리샘플링합니다.

데이터 관리

키 메타데이터

KeyMetadata

이 함수를 사용하면 래스터의 키 메타데이터를 삽입하거나 덮어쓸 수 있습니다.

데이터 관리

마스크

Mask

Mask 함수는 특정 픽셀 값이나 픽셀 값 범위를 데이터 없음으로 지정하여 이미지를 변경합니다.

JSON | Python

데이터 관리

니블(Nibble)

Nibble

가장 인접한 네이버의 값으로 마스크에 대응하는 래스터의 셀을 바꿉니다.

파이썬

데이터 관리

모자이크 래스터

MosaicRasters

여러 이미지를 사용하여 모자이크 이미지를 생성합니다.

데이터 관리

래스터 정보

RasterInfo

비트 심도, NoData 값, 셀 크기 등의 래스터 등록정보를 수정합니다.

데이터 관리

리캐스트(Recast)

Recast

Recast 함수는 기존 함수 템플릿의 인수 값을 다시 할당합니다.

JSON

데이터 관리

재투영(Reproject)

Reproject

재투영 함수는 래스터 데이터셋, 모자이크 데이터셋 또는 모자이크 데이터셋 래스터 항목의 투영을 수정합니다. 데이터를 새로운 셀 크기로 리샘플링하고 원점을 정의할 수도 있습니다.

데이터 관리

리샘플(Resample)

Resample

Resample 함수는 지정된 해상도의 픽셀 값을 리샘플링합니다.

JSON | Python

데이터 관리

관측

Swath

일부 netCDF 또는 HDF 데이터셋은 해당 지오로케이션을 불규칙한 간격의 배열로 저장합니다. 이러한 데이터셋을 모자이크 데이터셋에 추가하는 경우 관측 함수는 불규칙한 그리드의 데이터를 받아 각 픽셀이 균일한 크기의 정사각형이 되도록 리샘플링합니다.

데이터 관리

비트 바꾸기

TransposeBits

TransposeBits 함수는 비트 연산을 수행합니다. 이 함수는 원본 데이터에서 비트 값을 추출하여 결과 데이터의 새 비트에 할당합니다.

JSON | Python

데이터 관리

기능래스터 함수설명샘플범주

비용 할당

Cost_Allocation

각 셀에 대해, 비용 표면 상의 최저 누적 비용에 따른 최저 비용 시작지점을 계산합니다.

파이썬

거리(Distance)

비용 거리

Cost_Distance

각 셀에 대해, 비용 표면상의 최저 비용 시작지점과 왕래한 최저 누적 비용 거리를 계산합니다.

파이썬

거리(Distance)

유클리드 할당

Euclidean_Allocation

유클리드 기하학적 거리에 따라 각 셀에 대한 가장 인접한 시작지점을 계산합니다.

파이썬

거리(Distance)

유클리드 거리

Euclidean_Distance

각 셀에 대한 가장 인접한 시작지점까지 방향을 도(degrees)로 계산합니다.

파이썬

거리(Distance)

최저 비용 경로

Least_Cost_Path

시작지점에서부터 목적지까지의 최저 비용 경로를 계산합니다.

파이썬

거리(Distance)

기능래스터 함수설명샘플범주

채우기(Fill)

Fill

Fills sinks in a surface raster to remove small imperfections in the data.

파이썬

수문학

흐름 누적

Flow_Accumulation

Creates a raster of accumulated flow into each cell. A weight factor can optionally be applied.

파이썬

수문학

흐름 거리(Flow Distance)

flow_distance

흘러가는 하천이나 강의 각 셀에 대해 최소 내리막 수평 또는 수직 거리를 계산합니다.

파이썬

수문학

흐름 방향

flow_direction

가장 인접한 네이버의 값으로 마스크에 대응하는 래스터의 셀을 바꿉니다.

파이썬

수문학

스트림 링크

Stream_Link

Assigns unique values to sections of a raster linear network between intersections.

파이썬

수문학

유역

Watershed

Determines the contributing area above a set of cells in a raster.

파이썬

수문학

기능래스터 함수설명샘플범주

절대값

Abs

래스터 픽셀의 절대값을 계산합니다.

파이썬

계산

산술

Arithmetic

Arithmetic 함수는 두 래스터 간 또는 래스터와 스칼라(또는 스칼라와 래스터) 간의 산술 연산을 수행합니다.

JSON | Python

계산

밴드 산술

BandArithmetic

미리 정의된 식이나 사용자 정의 식을 사용하여 색인을 계산합니다.

JSON | Python

계산

GEMI

BandArithmetic

지구 환경 모니터 지수(GEMI)는 위성 이미지를 통해 지구 환경을 모니터링하기 위한 비선형 식생 지수입니다. NDVI와 유사하지만 대기 영향에 덜 민감합니다. 이 방법은 나지의 영향을 받으므로 식생 밀도가 중간 이하인 지역에는 사용하지 않는 것을 권장합니다.

파이썬

계산

GVI

BandArithmetic

녹색 식생 지수(GVI)는 원래 Landsat MSS 이미지에서 설계되었지만 Landsat TM 이미지에 사용할 수 있도록 수정되었습니다. 이 방법은 Landsat TM Tasseled Cap 녹색 식생 지수라고도 하며, 동일한 스펙트럼 특성을 공유하는 밴드가 있는 이미지에 사용할 수 있습니다.

파이썬

계산

수정된 SAVI

BandArithmetic

수정 토양 보정 식생 지수(MSAVI2)는 SAVI의 나지 영향을 최소화합니다.

파이썬

계산

NDVI

BandArithmetic

The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is a standardized index allowing you to generate an image displaying greenness (relative biomass). This index takes advantage of the contrast of the characteristics of two bands from a multispectral raster dataset—the chlorophyll pigment absorptions in the red band and the high reflectivity of plant materials in the near-infrared (NIR) band.

계산

PVI

BandArithmetic

수직 식생 지수(PVI)는 식생 차이 지수와 유사하지만 대기 변동 사항에 민감합니다. 이 방법을 사용하여 여러 이미지를 비교하는 경우 대기가 보정된 이미지에만 사용해야 합니다.

파이썬

계산

SAVI

BandArithmetic

토양 조정 식생 지수(SAVI)는 토지 밝기 보정 계수를 사용하여 토지 밝기 영향을 최소화하기 위해 사용되는 식생 색인입니다. 이 방법은 대개 식생 피복 비율이 낮은 건조 지역에 사용됩니다.

파이썬

계산

술탄의 공식

BandArithmetic

술탄의 과정에는 6밴드 8비트 이미지가 사용되며 술탄의 공식을 사용하여 3밴드 8비트 이미지를 생성합니다. 결과 이미지에는 해안 지대의 사문석이라고 하는 암석층이 강조됩니다. 이 공식은 Landsat 5 또는 7 씬의 TM 또는 ETM 밴드를 기반으로 고안되었습니다. 각각의 결과 밴드를 생성하는 데 적용되는 방정식은 다음과 같습니다.

Band 1 = (Band5 / Band7) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100

파이썬

계산

변환된 SAVI

BandArithmetic

변형 토양 보정 식생 지수(TSAVI)는 토양 라인에 임의 경사 및 차단이 있는 것으로 간주함으로써 토양 밝기 영향을 최소화하려는 식생 지수입니다.

파이썬

계산

계산기

RasterCalculator

래스터 기반 수학식에서 래스터를 계산합니다.

JSON | Python

계산

나누기

Local

픽셀 단위로 두 래스터의 값을 나눕니다.

파이썬

계산

지수

Local

래스터 픽셀의 e 거듭제곱을 계산합니다.

파이썬

계산

10의 거듭제곱(Exp10)

Local

래스터 픽셀의 10 거듭제곱을 계산합니다.

파이썬

계산

2의 거듭제곱(Exp2)

Local

래스터 픽셀의 2 거듭제곱을 계산합니다.

파이썬

계산

실수(Float)

Local

래스터의 각 픽셀값을 부동 소수점 표현으로 변환합니다.

파이썬

계산

정수(Integer)

Local

내림하여 각 래스터 픽셀값을 정수로 변환합니다.

파이썬

계산

자연로그(Ln)

Local

각 래스터 픽셀의 자연 로그(밑 e)를 계산합니다.

파이썬

계산

상용로그(Log10)

Local

각 래스터 픽셀의 상용 로그(밑 10)를 계산합니다.

파이썬

계산

이진로그(Log2)

Local

각 래스터 픽셀의 밑이 2인 로그를 계산합니다.

파이썬

계산

빼기(Minus)

Local

픽셀 단위로, 첫 번째 입력 래스터의 값에서 두 번째 입력 래스터의 값을 뺍니다.

파이썬

계산

모듈로

Local

픽셀 단위로, 첫 번째 입력 래스터를 두 번째 입력 래스터로 나눌 때 첫 번째 래스터의 나머지를 찾습니다.

파이썬

계산

부정(Negate)

Local

픽셀 단위로, 입력 래스터의 픽셀값 부호(-1을 곱함)를 변경합니다.

파이썬

계산

더하기(Plus)

Local

픽셀 단위로, 두 래스터의 값을 더합니다(합계).

파이썬

계산

거듭제곱(Power)

Local

래스터의 픽셀값을 또 다른 래스터에서 발견한 거듭제곱 값으로 표현합니다.

파이썬

계산

내림(Round Down)

Local

래스터의 각 픽셀값에 대해 내림한 정수값(부동 소수점 형태로 표시)을 반환합니다.

파이썬

계산

올림(Round Up)

Local

래스터의 각 픽셀값에 대해 올림한 정수값(부동 소수점 형태로 표시)을 반환합니다.

파이썬

계산

제곱

Local

래스터 픽셀값의 면적을 계산합니다.

파이썬

계산

제곱근

Local

래스터 픽셀값의 제곱근을 계산합니다.

파이썬

계산

시간

Local

픽셀 단위로 두 래스터의 값을 곱합니다.

파이썬

계산

기능래스터 함수설명샘플범주

조건(Con)

Local

If, Then, Else 조건 연산을 수행합니다. 조건 연산자를 사용할 경우 대개 함수를 두 개 이상 함께 연결하여 사용해야 하는데, 하나는 조건을 나타내고 다른 하나는 해당 조건을 사용하며 참 및 거짓 출력을 나타냅니다.

파이썬

계산: 조건(Conditional)

Null 설정(Set Null)

Local

Null 설정은 지정된 조건에 따라 확인된 셀 위치를 NoData로 설정합니다. 조건 평가가 true이면 NoData를, false이면 다른 래스터가 지정한 값을 반환합니다.

파이썬

계산: 조건(Conditional)

기능래스터 함수설명샘플범주

Bitwise And

Local

두 입력 래스터의 바이너리 값에 대해 Bitwise And 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

Bitwise Left Shift

Local

두 입력 래스터의 바이너리 값에 대해 Bitwise Left Shift 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

Bitwise Not

Local

입력 래스터의 바이너리 값에 대해 Bitwise Not(보충) 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

Bitwise Or

Local

두 입력 래스터의 바이너리 값에 대해 Bitwise Or 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

Bitwise Right Shift

Local

두 입력 래스터의 바이너리 값에 대해 Bitwise Right Shift 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

Bitwise Xor

Local

두 입력 래스터의 바이너리 값에 대해 Bitwise eXclusive Or 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

Boolean And

Local

두 입력 래스터의 픽셀값에 대해 Boolean And 연산을 수행합니다.

입력 값이 둘 다 true(0이 아님)면 결과값이 1입니다. 입력 값 하나 또는 모두가 false(0)면 결과값이 0입니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

Boolean Not

Local

입력 래스터의 픽셀값에 대해 Boolean Not(보충) 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

Boolean Or

Local

두 입력 래스터의 셀 값에 대해 Boolean Or 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

Boolean Xor

Local

두 입력 래스터의 셀 값에 대해 Boolean eXclusive Or 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

같음(Equal To)

Local

픽셀 단위로 두 래스터에 대해 같음 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

보다 큼

Local

픽셀 단위로 두 입력에 대해 보다 큼 관계 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

크거나 같음(Greater Than Equal)

Local

픽셀 단위로 두 입력에 대해 크거나 동일함 관계 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

Null임

Local

픽셀 단위로 입력 래스터의 값이 NoData인지 확인합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

보다 작음

Local

픽셀 단위로 두 입력에 대해 보다 작음 관계 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

작거나 같음(Less Than Equal)

Local

픽셀 단위로 두 입력에 대해 작거나 동일함 관계 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

같지 않음

Local

픽셀 단위로 두 입력에 대해 같지 않음 관계 연산을 수행합니다.

파이썬

계산: 논리(Logical)

기능래스터 함수설명샘플범주

아크 코사인(ACos)

Local

래스터 픽셀의 아크 코사인값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

ACosH

Local

래스터 픽셀의 아크 하이퍼볼릭 코사인값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

ASin

Local

래스터 픽셀의 아크 사인값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

ASinH

Local

래스터 픽셀의 아크 하이퍼볼릭 사인값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

ATan

Local

래스터 픽셀의 아크 탄젠트 값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

ATan2

Local

래스터 픽셀의 아크 탄젠트 값(x,y 기반)을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

ATanH

Local

래스터 픽셀의 아크 하이퍼볼릭 탄젠트 값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

Cos

Local

래스터 픽셀의 코사인값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

CosH

Local

래스터 픽셀의 하이퍼볼릭 코사인값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

Sin

Local

래스터 픽셀의 사인값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

SinH

Local

래스터 픽셀의 하이퍼볼릭 사인값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

Tan

Local

래스터 픽셀의 탄젠트 값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

하이퍼볼릭 탄젠트(TanH)

Local

래스터 픽셀의 하이퍼볼릭 탄젠트 값을 계산합니다.

파이썬

계산: 삼각법(Trigonometric)

기능래스터 함수설명샘플범주

인수 통계(ArgStatistics)

ArgStatistics

ArcStatistics 함수는 통계의 인수를 계산합니다. 해당 함수에는 4개의 ArcStatistics 메소드가 있으며, 각각 ArgMax, ArgMin, ArgMedian, Duration입니다.

파이썬

통계

Arg Max

ArgStatistics

ArgMax는 최대값 인수를 나타냅니다. ArgMax 방법에서 각 입력 래스터의 모든 래스터 밴드에는 0 기반의 증분 밴드 색인이 할당됩니다.

파이썬

통계

Arg Median

ArgStatistics

ArgMedian 방법은 모든 밴드 값의 중앙값을 갖는 주어진 픽셀의 밴드 색인을 반환합니다.

파이썬

통계

Arg Min

ArgStatistics

ArgMin은 최소값 인수로, 주어진 픽셀 중 최소 값을 가진 픽셀의 밴드 색인을 반환합니다.

파이썬

통계

기간

ArgStatistics

Duration 방법은 배열에서 각 요소의 값이 최소값 이상 및 최대값 이하인 가장 긴 연속 요소를 찾은 다음, 해당 길이를 반환합니다.

파이썬

통계

셀 통계

CellStatistics

이 함수는 픽셀 단위로 여러 래스터의 통계를 계산합니다. 다수(Majority), 최대값(Maximum), 평균값(Mean), 중앙값(Median), 최소값(Minimum), 소수(Minority), 범위(Range), 표준편차(Standard Deviation), 합계(Sum) 및 다양(Variety) 통계가 지원됩니다.

통계

다수 셀 통계

CellStatistics

픽셀 단위로 가장 많이 발생한 값을 확인합니다.

파이썬

통계

최대값 셀 통계

셀 통계(Cell Statistics)

픽셀 단위로 가장 큰 값을 확인합니다.

파이썬

통계

평균 셀 통계

셀 통계(Cell Statistics)

픽셀 단위로 평균값을 계산합니다.

파이썬

통계

중앙값 셀 통계

셀 통계(Cell Statistics)

픽셀 단위로 픽셀의 중간값을 계산합니다.

파이썬

통계

최소값 셀 통계

셀 통계(Cell Statistics)

픽셀 단위로 가장 작은 값을 확인합니다.

파이썬

통계

소수 셀 통계

셀 통계(Cell Statistics)

픽셀 단위로 가장 적게 발생한 값을 확인합니다.

파이썬

통계

범위 셀 통계

셀 통계(Cell Statistics)

픽셀 단위로 가장 큰 값과 가장 작은 값 간의 차이를 계산합니다.

파이썬

통계

표준편차 셀 통계

셀 통계(Cell Statistics)

픽셀 단위로 픽셀의 표준편차를 계산합니다.

파이썬

통계

합계 셀 통계

셀 통계(Cell Statistics)

픽셀 단위로 합계 값을 계산합니다.

파이썬

통계

다양 셀 통계

셀 통계(Cell Statistics)

픽셀 단위로 고유 값의 개수를 계산합니다.

파이썬

통계

통계(Statistics)

Statistics

통계 함수는 정의된 중심 네이버후드에 따라 이미지의 각 픽셀에 대한 포컬 통계를 계산합니다.

JSON | Python

통계

구역 통계

ZonalStatistics

다른 데이터셋의 구역 내에서 래스터 값의 통계를 계산합니다.

파이썬

통계

기능래스터 함수설명샘플범주

경사면 방향(Aspect)

Aspect

경사면 방향은 인근 각 셀에서 값 변화의 최대 속도의 내리막 방향을 식별합니다. 경사면 방향은 경사지 방향으로 생각하면 됩니다. 결과 래스터의 값은 경사면의 나침반 방향입니다.

JSON | Python

표면

등고선

Contour

등고선 함수는 래스터 고도 데이터셋에서 동일한 고도를 가진 포인트를 연결하여 등고선을 생성합니다. 등고선은 시각화용 래스터로 생성된 등치선입니다.

표면

곡률(Curvature)

Curvature

곡률 함수는 경사의 모양이나 곡률을 표시합니다. 표면의 일부는 오목하거나 볼록할 수 있는데 곡률값을 검토하여 이를 구별할 수 있습니다. 곡률은 표면의 두 번째 파생물을 컴퓨팅하여 계산됩니다.

JSON | Python

표면

고도 보이드 채우기

ElevationVoidFill

고도 보이드 채우기 함수는 고도 내의 보이드 영역에 픽셀을 생성하는 데 사용됩니다.

JSON | Python

표면

음영기복

Hillshade

음영기복 함수는 이미지 음영 처리에 참조할 태양의 상대 위치를 통해 지형 표면의 회색조 3D 레프리젠테이션을 생성합니다.

JSON | Python

표면

음영처리된 릴리프

ShadedRelief

터레인의 색상 3D 레프리젠테이션은 코드화된 고도 방법 및 음영기복 방법으로 이미지를 병합하여 생성됩니다. 이 함수는 방위각과 고도 등록정보를 사용하여 태양의 위치를 지정합니다.

JSON | Python

표면

경사(Slope)

Slope

경사는 각 디지털 고도 모델(DEM) 셀에 대한 고도의 변경율을 나타냅니다. DEM의 첫 번째 파생물입니다.

JSON | Python

표면

가시권역

Viewshed

측지 방법을 사용하여 일련의 관찰자 피처에 보이는 래스터 표면 위치를 결정합니다.

표면