Rasteranalyse lar deg analysere store rasterdatasett ved hjelp av ArcGIS Image Server. Dette gjør det mulig å analysere mer data raskere ved å utnytte kraften i serveren. Verktøysettene som for tiden er tilgjengelige gjennom Portal for ArcGIS på nettet, er Summer data, Analyser mønstre, Bruk nærhet, Analyser bilde, Analyser terreng, Administrer data og Dyp læring.
Summer data
Dette verktøysettet har et verktøy for å beregne statistikk for et rasterlag innenfor områdegrensene du definerer.
- Summer raster innenfor beregner statistikk for rasterceller som faller innenfor definerte områdegrenser.
Summer raster innenfor |
|
Beregner summeringsstatistikk for rasterceller innenfor definerte områder.
Noen eksempler på bruksområder er følgende:
- Gitt et lag med vannskilleområder og et høyderasterlag, beregner du rekkevidden av høyder innenfor hvert vannskille for å finne ut hvilke som vil ha den høyeste vannføringen.
- Gitt et lag av forvaltningsenheter og et rasterlag av arealbrukskategorier, beregner du ulik arealbruk innenfor hvert forvaltningsområde for å identifisere hvilke som krever mest arbeid for å vedta en forvaltningsplan.
Analyser mønstre
Med disse verktøyene kan du identifisere, kvantifisere og visualisere geografiske mønstre i dataene dine.
- Beregn tetthet tar kjente mengder av et fenomen lager et tetthetskart ved å spre disse mengdene utover et kart.
- Interpoler punkter-verktøyet forutsier verdier på nye lokasjoner basert på målinger fra en samling punkter.
Beregn tetthet |
|
Tetthetsanalysen tar kjente mengder av et fenomen lager et tetthetskart ved å spre disse mengdene utover et kart. Du kan for eksempel bruke dette verktøyet til å vise konsentrasjoner av lynnedslag eller tornadoer, tilgang til helsetjenester og befolkningstetthet.
Interpoler punkter |
|
Dette verktøyet forutsier verdier på nye lokasjoner basert på målinger fra en samling punkter. Verktøyet bruker punktdata med verdier på hvert punkt og returnerer områder klassifisert etter predikerte verdier. Du kan bruke dette verktøyet til f.eks. å forutsi regnnivået over et vannskille basert på målinger i enkelte regnmålere.
Bruk nærhet
Disse verktøyene hjelper deg med finne svaret på et av det vanligste spørsmålene i geografiske analyser: "Hva ligger i nærheten av hva?"
- Beregn avstand beregner euklidsk avstand, retning og tilordning fra en enkelt kilde eller et sett av kilder.
- Bestem optimalt nettverk for reiseutgifter beregner det optimale utgiftsnettverket fra et sett av inndataregioner.
- Bestem rute for reiseutgifter som polylinje beregner den beste polylinjeruten mellom kilder og kjente destinasjoner.
Beregn avstand |
|
Beregner euklidsk avstand, retning og tilordning fra en enkelt kilde eller et sett av kilder. Du kan bruke dette verktøyet til å bestemme hvor langt en lokasjon ligger fra en vei, en bygning eller en park. Du kan også bestemme retningen du må reise i for å komme tilbake til en kilde på mest mulig direkte måte. For hver lokasjon i studieområdet kan du se hvilken kilde som er den nærmeste.
Nettverk for å bestemme optimale reiseutgifter |
|
Beregner det optimale utgiftsnettverket fra et sett av inndataregioner.
Bestem rute for reiseutgifter som polylinje |
|
Beregner den beste polylinjeruten mellom kilder og kjente mål.
Analyser bilde
Følgende verktøy hjelper deg med å analysere bilder.
- Bruk rasterfunksjonsmal behandler bildene med geoobjektene som er spesifisert av rasterfunksjonsmalen.
- Overvåk vegetasjon oppdager vegetasjon i et bilde på bakgrunn av aritmetiske operasjoner på båndene.
Bruk rasterfunksjonsmal |
|
Behandler bildene med funksjonene, som er spesifisert av rasterfunksjonsmalen.
Overvåk vegetasjon |
|
Utfører en aritmetisk operasjon på båndene i et flerbånds rasterlag for å vise informasjon om vegetasjonsdekningen i studieområdet.
Analyser terreng
Med disse verktøyene kan du analysere rasteroverflater.
- Beregn helning beregninger helningen i terrenget.
- Utled aspekt beregner retningen av den bratteste helningen for hver lokasjon.
- Opprett synsfelt identifiserer hva som kan ses fra et hvilket som helst punkt i landskapet.
- Vannskille beregner tilførselsområdet over identifisert(e) lokasjon(er) på en flate.
Beregn helling |
|
Identifiserer en overflate som viser helningen på inngangshøydedataene. Hellingen representerer endringstakten for høyden for hver celle i den digitale høydemodellen (DEM).
Utled aspekt |
|
Identifiserer skråningens retning av maksimal endringsverdi fra hver celle i forhold til naboene. Aspekt kan regnes som skråningens retning.
Opprette Viewshed |
|
Bestemmer lokasjonene på en rasterflate som er synlige for et sett av observatører.
Vannskille |
|
Bestemmer tilførselsområdet over et sett med celler i et raster.
Administrer data
Disse verktøyene brukes både til daglig administrasjon av geografiske data og til å kombinere data før det utføres analyser.
- Trekk ut raster klipper ut deler fra et rasterdatasett for ytterligere analyse.
- Tilordne verdier på nytt tilordner andre verdier til rastercellene.
- Konverter geoobjekt til raster lager raster av vektordata.
- Konverter raster til geoobjekt lager vektorer av rasterdata.
Trekk ut raster |
|
Trekk ut celler fra en raster som er basert på verdi, form eller omfanget av et annet datasett.
Tilordne verdier på nytt |
|
Endre den enkelte celleverdien eller en serie celleverdier til nye verdier.
Konverter geoobjekt til raster |
|
Opprett et nytt rasterdatasett fra et eksisterende geoobjektdatasett.
Konverter raster til geoobjekt |
|
Opprett et nytt geoobjektdatasett fra et eksisterende rasterdatasett.
Verktøysettet Dyp læring
Disse verktøyene brukes til å påvise bestemte elementer i et bilde eller til å klassifisere piksler i et rasterdatasett. Dyp læring er en form for kunstig intelligens-basert maskinlæringsmetode som påviser karakteristiske elementer i bildemateriale ved hjelp av flere lag i nevrale nettverk der hvert enkelt lag er i stand til å trekke ut ett eller flere unike elementer i bildet. Disse verktøyene bruker modeller som er blitt trent opp til å påvise bestemte elementer i tredjeparts rammeverk for dyp læring – eksempelvis TensorFlow, CNTK og Keras – og resultere i geoobjekter eller kart over klasser som utdata.
- Klassifiser piksler ved hjelp av dyp læring produserer et klassifisert raster ved hjelp av en opptrent modell for dyp læring.
- Påvis objekter ved hjelp av dyp læring produserer en geoobjektklasse den finner i et inndataraster ved hjelp av en opptrent modell for dyp læring.
Klassifiser piksler ved hjelp av dyp læring |
|
Kjører en opptrent modell for dyp læring på et inndataraster for å produsere et klassifisert raster, og hver gyldige piksel har en tilordnet klassemerking.
Påvis objekter ved hjelp av dyp læring |
|
Kjører en opptrent modell for dyp læring på et inndataraster for å produsere en geoobjektklasse som inneholder objektene det finner. Geoobjektene kan være avgrensende rammer eller polygoner rundt objektene som er funnet, eller punkter i objektenes sentrum.