Rasteranalüüs võimaldab ArcGIS Image Serveriga analüüsida suuri rasterandmestikke. Nii saate serveri jõudlust ära kasutades analüüsida kiiremini rohkem andmeid. Hetkel portaalis Portal for ArcGIS kasutamiseks saadaval olevad tööriistakomplektid on Summeeri andmed, Analüüsi mustreid, Kasuta lähedust, Analüüsi pilti, Analüüsi maastikku, Halda andmeid ja Süvaõpe.
Summeeri andmeid
See tööriistakomplekt sisaldab tööriista rasterkihi statistikute arvutamiseks teie määratletud ala piirides.
- Summeeri rastri piirides arvutab määratletud ala piiridesse jäävate rasterkihi pikslite statistikud.
Summeeri raster piirides |
|
Arvutab määratletud ala piiridesse jäävate rasterkihi pikslite summaarsed statistikud.
Võimalikud kasutusalad on muuhulgas järgnevad:
- Võttes arvesse valgalade kihti ja kõrgusandmete rasterkihti, saame arvutada iga valgala osas kõrguste vahemiku, et määrata, millistel neist on kõige suurema energiaga vool.
- Võttes arvesse haldusüksuste kihti ja maakasutuse kategooriaid kirjeldavat rasterkihti, saame arvutada maakasutuse väärtuste mitmekesisuse igas haldusüksuses määramaks, milliste puhul on halduskava koostamiseks kõige rohkem tööd vaja teha.
Analüüsi mustreid
Need tööriistad aitavad Teil andmetes ruumilisi mustreid tuvastada, mõõta ja visualiseerida.
- Funktsiooni Arvuta tihedus abil saate võtta mõne kindla nähtuse teadaolevad kogused ja luua tiheduskaardi, hajutades need kogused üle kogu kaardi.
- Interpoleeri punktid prognoosib uute asukohtade väärtusi olemasolevate punktide mõõtmistulemuste põhjal.
Arvuta tihedus |
|
Tiheduse analüüsimisel võetakse mõne kindla nähtuse teadaolevad kogused ja luuakse tiheduskaart, hajutades need kogused üle kogu kaardi. Seda tööriista saate näiteks kasutada välgulöökide või pööristormide kontsentratsiooni, tervishoiuasutustele juurdepääsu ja rahvastikutiheduse kuvamiseks.
Interpoleeri punktid |
|
Selle tööriistaga saate prognoosida uute asukohtade väärtused olemasolevate punktide mõõtmistulemuste põhjal. Tööriist kogub igas punktis väärtustega punktandmeid ja tagastab prognoositavate väärtuste järgi liigitatud alad. Seda tööriista saate kasutada näiteks sademete mõõturitega tehtud mõõtmiste põhjal vesikonna sademete hulga prognoosimiseks.
Kasuta lähedust
Need tööriistad aitavad vastata ruumianalüüsi käigus sageli tekkivale küsimusele „Mis on mille lähedal?“
- Arvuta vahemaa. See tööriist arvutab Eukleidese kauguse, suuna ja paigutuse ühestainsast lähtepunktist või lähtepunktide komplektist.
- Määra optimaalsete sõidukulude võrk. See tööriist arvutab optimaalse kuluvõrgu sisendpiirkondade komplekti põhjal.
- Määra sõidukulude tee murdjoonena. See tööriist arvutab odavaima murdjoone tee lähtekohtade ja teadaolevate sihtkohtade vahel.
Arvuta vahemaa |
|
See tööriist arvutab Eukleidese kauguse, suuna ja paigutuse ühestainsast lähtepunktist või lähtepunktide komplektist. Selle tööriista abil saate määrata, kui kaugel on asukoht teest, hoonest või pargist. Saate ka määrata, mis suunas peate asukohast liikuma, et jõuda kõige otsemat teed mööda lähtepunkti tagasi. Saate oma uuringuala asukohtade hulgas leida lähtepunktile kõige lähema koha.
Määra optimaalne sõidukulude võrk |
|
See tööriist arvutab optimaalse kuluvõrgu sisendpiirkondade komplekti põhjal.
Määra sõidukulude tee murdjoonena |
|
See tööriist arvutab odavaima murdjoone tee lähtekohtade ja teadaolevate sihtkohtade vahel.
Analüüsi pilti
Järgmine tööriist aitab analüüsida pilte.
- Funktsioon Rakenda rasterfunktsiooni mall töötleb teie pilte funktsiooni ahela kaudu nagu rasterfunktsiooni mallis määratletud.
- Funktsiooni Taimestiku seire puhul kasutatakse pildil taimestiku tuvastamiseks lainepikkustel aritmeetilisi toiminguid.
Rakenda rasterfunktsiooni mall |
|
Töötleb teie pilte funktsiooni ahela kaudu nagu rasterfunktsiooni mallis määratletud.
Taimestiku seire |
|
Uuringualal oleva taimestiku kohta teabe hankimiseks saab teostada mitme lainepikkusega rasterkihil aritmeetilise toimingu.
Analüüsi maastikku
Need tööriistad aitavad teil analüüsida rasterpindasid.
- Tööriist Arvuta kalle arvutab maastiku järskuse.
- Tööriist Tuleta aspekt arvutab iga asukoha järseima nõlva suuna.
- Tööriista Loo vaateväli abil saate kindlaks teha, mida maastiku mingist punktist näha võib.
- Valgala arvutab mõjupiirkonna üle määratletud asukoha (asukohtade) pinnal.
Arvuta kalle |
|
Teeb kindlaks pinna, mis näitab sisestatud kõrgusandmete kallet. Kalle näitab kõrguse muutumise määra iga digitaalse kõrgusmudeli (DEM) piksli kohta.
Tuleta aspekt |
|
Teeb kindlaks lahtri väärtuse maksimaalse muutumise määra kallaku suuna võrreldes naabritega. Aspekti võib pidada kalde suunaks.
Loo vaateväli |
|
Määrab rasterpinnal olevad asukohad, mis on vaatlejatele nähtavad.
Valgala |
|
See töövahend määrab mõjupiirkonna, mis paikneb rastris pikslikomplekti kohal.
Halda andmeid
Need tööriistad on ette nähtud kasutamiseks geoandmetega seotud töötlustel ning nende ettevalmistamiseks mitmesugusteks analüüsideks.
- Ekstrakti raster lõikab välja rasterandmestiku osa edasiseks analüüsiks.
- Vastenda väärtused uuesti omistab rasterkihi pikslitele eri väärtused.
- Teisenda vektor rastriks teisendab vektorkihi sisuandmed rasterkujule.
- Teisenda raster vektoriks teisendab rasterkihi sisuandmed vektorkujule.
Ekstrakti raster |
|
Ekstraktib rastrist pikslid vastavalt väärtusele, geomeetriale või mõne muu andmestiku ulatusele.
Vastenda väärtused uuesti |
|
Muudab pikslite individuaalsed väärtused või väärtuste vahemikud uuteks väärtusteks.
Teisenda vektorist rastriks |
|
Loob olemasoleva vektorkihi sisuandmetest uue rasterkihi.
Teisenda raster objektiks |
|
Loob olemasoleva rasterkihi sisuandmetest uue vektorkihi.
Tööriistakomplekti süvaõpe
Neid tööriistu kasutatakse pildi spetsiaalsete objektide tuvastamiseks või pikslite klassifitseerimiseks rastri andmestikus. Süvaõpe on tehisintellektiga masina õpetusmeetodi tüüp, mis tuvastab pildiandmete objekte, kasutades neurovõrkude mitut kihti, kus iga kiht on võimeline väljendama pildi üht või mitut unikaalset objekti. Need tööriistad kasutavad mudeleid, mida on õpetatud tuvastama spetsiifilisi objekte muude väljatöötajate süvaõppe raamistikes — näiteks TensorFlow’s, CNTK-s ja Keras’is — ning väljundobjektidel või klassikaartidel.
- Pikslite klassifitseerimine süvaõppe teel valmistab klassifitseeritud rastri, kasutades õpetatud süvaõppemudelit.
- Objektide tuvastamine süvaõppe teel valmistab objektiklassi, mis sisaldab objekte, mida ta leiab sisendrastris, kasutades õpetatud süvaõppemudelit.
Pikslite klassifitseerimine süvaõppe teel |
|
Käitab õpetatud süvaõpetusmudelit sisendrastril, et luua klassifitseeritud raster, kus igal pikslile on määratud klassisilt.
Objektide tuvastamine süvaõppe teel |
|
Käitab õpetatud süvaõpetusmudelit sisendrastril, et luua objektiklass, mis sisaldab leitud objekte. Objektid võivad olla leitud objektide ümber paiknevad piiratud alad või hulknurgad või objektide keskkohas paiknevad punktid.