Что нового в дополнительном модуле ArcGIS Image Server

Модуль ArcGIS Image Server 10.8.1 содержит обновления, улучшения и исправления ошибок.

Если вы обновляетесь до ArcGIS Image Server 10.8.1, вам необходимо повторно авторизовать ПО. Вы можете получить файл новой лицензии с My Esri.

Для изучения обновлений Image Server 10.8 см. здесь.

Новое в версии 10.8.1

См. что нового и улучшенного в дополнительном модуле ArcGIS Image Server 10.8.1.

Создание ресурсов изображений

• Вы можете опубликовать шаблон обработки растра в виде слоя изображений. Это позволяет вам просматривать и применять шаблоны растровых функций к сервисам, которые их поддерживают.
• Создайте сервис изображений, состоящий из тайлов - Слой изображений листов.
• Изучайте и редактируйте свойства конфигурации сервисов изображений.
• Перезапишите сервис изображений, который был опубликован на автономном сайте ArcGIS Server 10.6 или более поздней версии.

ArcGIS Ortho Maker

Улучшения ArcGIS Ortho Maker включают следующее:

• Поддержка загрузки продуктов для автономной работы с ними.
• Вводите GPS-данные в свои проекты из облачных магазинов.

Анализ растра

Инструменты в Map Viewer

Для растрового анализа и комплексной обработки изображений доступны новые растровые инструменты.

Глубокое обучение

Классифицировать объекты с помощью глубокого обучения - запускает модель глубокого обучения на входном растре и дополнительном классе пространственных объектов для создания класса объектов или таблицы, где у каждого входного объекта есть значение назначенного класса.

Управление данными

Выборка - создает таблицу или класс точечных объектов, содержащую(-ий) значения ячеек растра или набора растров, для конкретных местоположений. Местоположения определяются ячейками растра, полигональными объектами, линейными объектами или набором точек.

Кроме того, у инструмента Конвертировать растр в объекты в группе Управление данными появились два новых параметра: Создать составные объекты и Максимальное число вершин на полигональный объект.

Многомерный анализ

• Найти статистику аргументов - извлекает значение измерения или индекс канала, при котором достигается заданная статистика для каждого пиксела в многомерном или многоканальном растре.
• Создание многомерной аномалии - генерирует набор многомерных растровых данных путем комбинирования существующих переменных многомерного растра вдоль измерения.
• Создать растр тренда - оценивает тренд для каждого пиксела вдоль измерения для одной или нескольких переменных в многомерном растре.
• Прогнозировать, используя растр тренда - вычисляет прогнозируемый многомерный растр, используя выходной растр тренда из инструмента Создать растр тренда.

Группа инструментов Суммировать данные

У инструмента Суммировать растр в пределах есть параметр Обработать как многомерный, позволяющий указать, как будут обрабатываться входные растры, если они являются многомерными. Теперь у инструментов появился новый тип статистики - Процентиль и новый параметр - Значение процентиля, позволяющие указать значение процентиля для вычисления экстремальных событий.

Функции растра в Map Viewer

Все функции растра в ArcGIS Pro 2.6 теперь доступны в Map Viewer.

Инструменты Портала в ArcGIS Pro

Если вы выполните вход из ArcGIS Pro на портал ArcGIS Enterprise с модулем ArcGIS Image Server, настроенным для Raster Analysis, будут доступны новые инструменты и растровые функции, а также добавлены дополнительные возможности для некоторых существующих функций.

Управление данными

У инструмента Конвертировать растр в объекты появились два новых параметра: Создать составные объекты и Максимальное число вершин на полигональный объект.

Группа инструментов Суммировать данные

• Появился новый инструмент геообработки Зональная статистика в таблицу, который суммирует значения растра в пределах зон другого набора данных и записывает результаты в таблицу.
• Инструмент Суммировать растр в пределах и функция растра Зональная статистика могут обрабатывать и многомерные растры зон, и многомерные растры значений. Теперь у инструментов появился новый тип статистики - Процентиль и новый параметр - Значение процентиля, позволяющие указать значение процентиля для вычисления экстремальных событий.

Близость

Эта группа инструментов была в этой версии реорганизована, и в нее были добавлены некоторые новые инструменты.

• Инструмент Накопление расстояния вычисляет накопленное расстояние до источника для каждой ячейки, подходит для прямолинейных расстояний, стоимостного расстояния и истинного расстояния по поверхности, также применяются вертикальные и горизонтальные факторы стоимости.
• Инструмент Распределение расстояния вычисляет распределение по расстоянию для каждой ячейки до предоставленных источников, учитывая расстояние по прямой, стоимостное расстояние, истинное расстояние по поверхности, а также вертикальные и горизонтальные факторы стоимости.
• Инструмент Оптимальный путь как линия - вычисляет оптимальный путь от источника к назначению в виде линии.
• Инструмент Оптимальный путь как растр вычисляет оптимальный путь от источника к назначению в виде растра.
• Инструмент Оптимальные соединения регионов вычисляет оптимальное соединение путей между двумя или более входными регионами.

В группу инструментов Использовать близость (Устаревшие) перемещены следующие инструменты: Вычислить расстояние, Вычислить стоимость пути, Стоимостный путь как полилиния, Определить оптимальную стоимость перемещения по сети, Определить оптимальный путь как полилинию и Определить стоимостные пути перемещения к назначениям.

Функции растра в ArcGIS Pro

Если вы выполните вход из ArcGIS Pro на портал ArcGIS Enterprise с модулем ArcGIS Image Server, настроенным для Raster Analysis, будут доступны новые инструменты и растровые функции, а также добавлены дополнительные возможности для некоторых существующих функций.

Были добавлены новые функции растра:

• Анализ CCDC - оценивает изменения в значениях пикселов во времени, используя метод Непрерывное обнаружение и классификация (CCDC), и генерирует многомерный растр, содержащий результаты модели.
• Вычислить изменения - вычисляет различия в пикселах между двумя наборами растровых данных. Эта функция вычисляет как изменения абсолютных значений пикселов, так и изменения категорий для тематических растров. Для изменений категорий создается слой, отображающий все области, класс которых изменился.
• Выявить изменения при помощи анализа изменений - генерирует растр, содержащий информацию об изменении значений пикселов, используя выходной растр анализа изменений из инструмента Анализ изменений с помощью CCDC.
• Оптимальный путь как растр - вычисляет оптимальный путь от источников к назначениям.
• Тренд в RGB - преобразует растр тренда функции Создать тренд или Анализ CCDC в слой растра RGB.

Для существующих функций обновлено следующее:

• У функции Создать тренд появились пять новых параметров: Длина цикла, Единица цикла, RMSE, R-квадрат и P-значение коэффициента уклона.
• Функция Линейное спектральное несмешивание поддерживает многомерные растровые слои.
• У функции Многомерный фильтр появился новый параметр - Безразмерность.
• У функции Сегментация методом среднего сдвига появился новый параметр, предназначенный для ограничения максимально допустимого размера сегмента.
• У функции Цветная отмывка рельефа появился новый параметр - Тип отмывки.
• У функции Зональная статистика появился новый тип статистики - Процентиль и новый параметр - Значение процентиля, задающие значение процентиля.

Растровые функции Расстояния были распределены по группам Расстояние и Расстояние (Устаревшие).

Объекты растровых функций в ArcGIS REST API

Six new raster function objects were added at 10.8.1:

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

Задачи Аналитики растра в ArcGIS REST API

Следующие задачи Аналитики растра появились в версии 10.8.1:

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

Кроме того, задачи Аналитики растра дополнились новыми параметрами, описанными ниже.

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

Аналитика растра в ArcGIS API for Python

Модуль arcgis.raster.analytics

Были добавлены следующие новые функции:

• analyze_changes_using_ccdc - оценивает изменения в значениях пикселов во времени, используя алгоритм CCDC, и генерирует многомерный растр, содержащий результаты модели.
• detect_change_using_change_analysis_raster - создает растровый слой, содержащий информацию об изменении значений пикселов, используя выходной растр анализа изменений из функции arcgis.raster.analytics.analyze_changes_using_ccdc.
• generate_trend_raster - оценивает тренд для каждого пиксела вдоль измерения для заданных переменных в многомерном растре.
• linear_spectral_unmixing - выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность различных типов земельного покрова для отдельных пикселов.
• manage_multidimensional_raster - редактирует многомерный растр, добавляя и удаляя переменные или измерения.
• sample - создает таблицу, содержащую значения ячеек растра или набора растров, для конкретных местоположений.
• optimal_path_as_line - вычисляет оптимальный маршрут перемещения от исходного объекта до объекта назначения.
• optimal_region_connections - вычисляет оптимальную сеть соединений между двумя или более входными регионами.
• predict_using_trend_raster - оценивает тренд для каждого пиксела вдоль измерения для заданных переменных в многомерном растре.

Кроме того, усовершенствованы следующие функции:

• У convert_raster_to_feature появилось два новых параметра: create_multipart_features и max_vertices_per_feature.
• У summarize_raster_within есть новый вариант статистики - PERCENTILE и новый параметр - percentile_value для задания значения процентиля. Кроме того, у него появился новый параметр: process_as_multidimensional, позволяющий указать, как будут обрабатываться входные растры, если они являются многомерными.

Следующие функции начиная с ArcGIS API for Python версии 1.8.1 считаются устаревшими: determine_travel_costpath_as_polyline и optimum_travel_cost_network.

Модуль arcgis.raster.functions.gbl

Новая функция optimal_path_as_raster для каждой ячейки вычисляет источник наименьшей стоимости, основываясь на наименьшей накопительной стоимости по поверхности стоимости, избегая искажения сетевого расстояния.

Кроме того, усовершенствованы следующие функции:

• Функции distance_accumulation и distance_allocation усовершенствованы, и теперь поддерживают несколько именованных выходных данных и могут использовать векторные входные данные.
• У zonal_statistics есть новый вариант статистики - PERCENTILE и новый параметр - percentile_value для задания значения процентиля.

Следующие функции начиная с ArcGIS API for Python версии 1.8.1 считаются устаревшими: calculate_distance, calculate_travel_cost, cost_backlink, cost_distance, cost_path, euclidean_allocation, euclidean_direction, euclidean_distance, path_distance, path_distance_allocation и path_distance_back_link.

Сервисы изображений для ArcGIS REST API

Новые инструменты и задачи для сервисов изображений ArcGIS REST API перечислены ниже.

The Image Service resource supports the following operations at 10.8.1:

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

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

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

Новое в 10.8

См. Что нового в дополнительном модуле ArcGIS Image Server 10.8.

Создание ресурсов изображений

Поддерживает многомерные данные для:

• Публикации растровых типов NetCDF/Grib/HDF
• Создания коллекций изображений (наборов данных мозаики)

Дополнительные опции постобработки на странице элемента доступны для следующего:

• Построение контуров
• Цветовая коррекция
• Построение линий сшивки
• Определение NoData
• Вычисление статистики
• Построение обзорных изображений

ArcGIS Ortho Maker

Улучшения ArcGIS Ortho Maker включают следующее:

• Возможность создания проекта с изображениями с БПЛА в регистрированном хранилище данных
• Поддержка датчиков RedEdge и Altum
• Генерация облаков точек из облачных изображений
• GCP поддерживает вертикальную систему координат
• Публикация проекта
• Настройка данных растра глобальных высот

Анализ растра

Инструменты в Map Viewer

Появился новый растровый инструмент Агрегировать многомерный растр в группе инструментов Многомерный анализ, позволяющий создать многомерный сервис изображений путем агрегирования существующих многомерных растровых переменных вдоль измерения.

Функции растра в Map Viewer

Для растрового анализа и комплексной обработки изображений доступно 146 растровых функций. Растровые функции можно комбинировать в цепочки обработки изображений с помощью окна Редактор растровых функций. Создайте шаблон растровых функций, проверьте его и примените к растровым наборам данных и наборам данных мозаики, находящимся в хранилище растровых данных. Цепочки растровых функций, которые называются шаблонами растровых функций, можно сохранять и публиковать для участников вашей организации.

Для создания собственного шаблона растровых функций, откройте ArcGIS Enterprise Map Viewer, щелкните вкладку Анализ и выберите Анализ растров. Откроется панель Анализ растров с категориями операций растрового анализа. Вверху панели Анализ растров щелкните кнопку Создать шаблон функции растра для выполнения комплексной обработки и анализа , чтобы открыть окно Шаблон растровых функций. Перетащите растровые функции, отображающиеся на панели, в рабочую область и дважды щелкните функцию в редакторе, чтобы настроить параметры. Дополнительные сведения о создании, применении и публикации цепочек функций см. в разделе Применение шаблонов растровых функций к изображениям на портале ArcGIS Enterprise.

Функции растра в ArcGIS Pro

Если вы выполните вход из ArcGIS Pro на портал ArcGIS Enterprise с модулем ArcGIS Image Server, настроенным для Raster Analysis, будут доступны новые инструменты и растровые функции, а также добавлены дополнительные возможности для некоторых существующих функций.

Были добавлены новые функции растра:

• Агрегировать - генерирует версию растра уменьшенного разрешения на лету и создает динамический выходной растр.
• Накопление расстояния - вычисляет для каждой ячейки путь с наименьшей суммарной стоимостью перемещения от или до источника с наименьшей стоимостью, с учетом действительного расстояния по поверхности, а также горизонтального и вертикального факторов.
• Распределение по расстоянию - вычисляет сопоставление расстояний для каждой ячейки до источников, учитывая истинное расстояние по поверхности, а также вертикальный и горизонтальный коэффициенты стоимости.
• Произвольная - создает динамический растр на лету со случайными значениями ячеек.

Для существующих функций обновлено следующее:

• Функция растра Статистика по ячейкам может рассчитывать одноканальные или многоканальные выходные данные, основываясь на типе обработки многоканальных данных.
• Функция Путь с наименьшей стоимостью была обновлена, чтобы можно было использовать инструмент Накопление расстояния для выполнения анализа расстояний без искажений.
• Функция Оптимальный путь была обновлена и получила новый параметр - Принудительное согласование направления потока для растра направления.
• У функции Зональная статистика появился параметр Вычислить как многомерный , позволяющий рассчитывать различные статистические данные для каждого среза многомерного растра.

Задачи Аналитики растра в ArcGIS REST API

Появились следующие новые задачи Аналитики растра:

• Найти статистику аргументов – извлекает значение измерения или индекс канала, при котором достигается заданная статистика для каждого пиксела в многомерном или многоканальном растре.
• Вычислить цветовую коррекцию - вычисляет коррекции цветов для набора данных мозаики, обычно после того, как для мозаики было выполнено блочное уравнивание.
• Вычислить линии сшивки - вычисляет линии сшивки между перекрывающимися изображениями, составляющими коллекцию изображений, обычно после того, как для коллекции изображений было выполнено блочное уравнивание.
• Линейное спектральное несмешивание - выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность конечных участников для отдельных пикселов.
• Классифицировать объекты с помощью глубокого обучения - классифицирует объекты на основе наложенных данных изображений, используя разработанную модель глубокого обучения, и генерирует сервис объектов с новой назначенной меткой для каждого объекта.
• Тренировать модель глубокого обучения - тренирует модель глубокого обучения с использованием результатов работы инструмента Экспорт обучающих данных для глубокого обучения.

Доступна поддержка входного растра из хранилища данных и сервис анализа растра для параллельной обработки несколькими графическими процессорами с одним узлом для Глубокого обучения.

Аналитика растра в ArcGIS API for Python

Модуль arcgis.raster.analytics

Были добавлены следующие новые функции:

• aggregate_multidimensional_raster - генерирует сервис многомерных изображений путем агрегирования существующих переменных многомерного растра вдоль измерения.
• build_multidimensional_transpose - транспонирует многомерный набор растровых данных, группируя многомерные данные по каждому измерению, чтобы оптимизировать производительность при доступе к значениям пикселов во всех срезах.
• find_argument_statistics - извлекает значение измерения, при котором достигается заданная статистика для каждого пиксела в многомерном растре.
• generate_multidimensional_anomaly - вычисляет аномалию для каждого среза в многомерном растре с целью создания набора многомерных данных.
• generate_trend_raster - оценивает тренд для каждого пиксела вдоль измерения для заданных переменных в многомерном растре.
• predict_using_trend_raster - вычисляет объект прогнозируемого многомерного растра, используя выходной растр тренда из функции generate_trend_raster.
• subset_multidimensional_raster - создает поднабор многомерного растра путем разрезания данных по определенным переменным и измерениям.

Модуль arcgis.raster.functions

Были добавлены следующие новые функции:

• constant_raster - создает виртуальный растр с одним значением пикселов.
• random_raster - создает динамический растр на лету со случайными значениями ячеек.

Также были усовершенствованы следующие функции: majority, max, mean, med, min, cellstats_range, std, sum, variety, которые теперь могут вычислять одноканальный или многоканальный выходной растр, основываясь на типе многоканальной обработки.

Модуль arcgis.raster.functions.gbl

Были добавлены следующие новые функции:

• distance_accumulation - вычисляет для каждой ячейки путь с наименьшей суммарной стоимостью перемещения от или до источника с наименьшей стоимостью, с учетом действительного расстояния по поверхности, а также горизонтального и вертикального факторов.
• distance_allocation - вычисляет сопоставление расстояний для каждой ячейки до источников, учитывая истинное расстояние по поверхности, а также вертикальный и горизонтальный коэффициенты стоимости.
• euclidean_back_direction - вычисляет для каждой ячейки направление в градусах к соседней ячейке по кратчайшему пути обратно к ближайшему источнику, избегая барьеров.
• expand - растягивает (расширяет) выбранные зоны на заданное количество ячеек.
• flow_length - создает растровый слой расстояния вверх или вниз по течению, или взвешенного расстояния вдоль линии стока для каждой ячейки.
• shrink - сокращает выбранные зоны на заданное число ячеек, замещая их значением ячеек, наиболее частым в окрестности.
• sink - создает растровый слой, определяющий все локальные понижения или районы внутреннего дренажа.
• snap_pour_point - привязывает точки устьев к ячейке с наибольшим суммарным стоком в пределах заданного расстояния.
• stream_order - присваивает уникальные значения секциям растровой линейной сети, расположенным между сочленениями линий.

Кроме того, усовершенствованы следующие функции: euclidean_allocation, euclidean_distance, euclidean_direction, flow_distance, cost_path, zonal_statistics.