A análise raster permite-lhe efetuar análise de conjuntos de dados de grandes dimensões utilizando o ArcGIS Image Server. Isto permite-lhe analisar mais dados, mais depressa, aproveitando a potência do servidor. Os conjuntos de ferramentas atualmente disponíveis através da experiência de utilizador web Portal for ArcGIS são Resumir Dados, Analisar Padrões, Usar Proximidade, Analisar Imagem, Analisar Terreno, Gerir Dados e Aprendizagem Profunda.
Este conjunto de ferramentas contém uma ferramenta para calcular estatísticas para uma camada raster incluída em limites de áreas definidos por si.
Resumir Raster Em |
Calcula algumas estatísticas resumidas para células raster em áreas definidas.
Alguns exemplos de aplicações incluem as seguintes:
Estas ferramentas ajudam-no a identificar, quantificar, e visualizar modelos espaciais nos seus dados.
Calcular Densidade |
A análise de densidade considera quantidades conhecidas de determinado fenómeno e cria um mapa de densidade espalhando estas quantidades pelo mapa. Pode usar essa ferramenta, por exemplo, para mostrar a concentração de quedas de raios ou tornados, o acesso a serviços de cuidados de saúde, e as densidades populacionais.
Interpolar Pontos |
Esta ferramenta permite-lhe prever valores em novos locais baseados em medições encontrados numa colecção de pontos. A ferramenta leva dados de ponto com valores em cada ponto e retorna zonas classificadas pelos valores previstos. Pode usar esta ferramenta, por exemplo, para prever os níveis de precipitação numa bacia hidrográfica com base em medições feitas em pluviómetros individuais.
Estas ferramentas ajudam-no a responder uma das questões mais comuns colocadas na análise espacial: "O que é que fica próximo do que?"
Calcular Distância |
Calcula a distância euclideana, direção e alocação de uma origem única ou de um conjunto de origens. Pode utilizar esta ferramenta para determinar a distância a que um local se encontra de uma estrada, um edifício ou um parque. Pode ainda determinar em que direção tem de viajar a partir de um local para retornar a uma origem do modo mais direto. Pode visualizar, para cada local na sua área de estudo, qual é a origem mais próxima.
Determinar Rede Ótima de Custo de Viagem |
Calcula a rede de custo ótimo de um conjunto de regiões de entrada.
Determinar Percurso de Custo de Viagem Como Polilinha |
Calcula o percurso de polilinhas de menor custo entre origens e destinos conhecidos.
A ferramenta seguinte ajuda-o a analisar imagens.
Aplicar Modelo de Função Raster |
Processa as suas imagens com a sequência de funções, como especificado no modelo de função raster.
Monitorizar Vegetação |
Efetua uma operação aritmética nas bandas de uma camada raster multibanda para revelar informações de cobertura de vegetação da área de estudo.
Estas ferramentas ajudam-no a analisar superfícies de raster.
Calcular Inclinação |
Identifica uma superfície que apresente a inclinação dos dados de elevação introduzidos. Inclinação representa a taxa de mudança de elevação por cada célula de modelo digital de elevação (digital elevation model -DEM).
Derivar Aspeto |
Identifica a direção de inclinação descendente da taxa máxima de mudança em valor desde cada uma das células até às respetivas células vizinhas. Aspeto pode ser visto como a direção da inclinação.
Criar Viewshed |
Determina os locais, numa superfície de raster, que são visíveis para um conjunto de observadores.
Área de Separação de Águas |
Determina a área de contribuição acima de um conjunto de células num raster.
Esta ferramenta é utilizada para a administração de dados geográficos, e para conciliar os dados antes da análise.
Extrair Raster |
Extrair células de um raster com base no valor, no formato, ou na extensão de outro conjunto de dados.
Voltar a Cartografar Valores |
Alterar os valores individuais ou de intervalos dos valores de células para novos valores.
Converter Elemento para Raster |
Criar um novo conjunto de dados raster a partir de um conjunto de dados de elementos existente.
Converter Raster para Elemento |
Criar um novo conjunto de dados de elementos a partir de um conjunto de dados raster existente.
Estas ferramentas são utilizadas para detetar elementos específicos numa imagem ou para classificar píxeis num conjunto de dados raster. Aprendizagem profunda é um tipo de método de aprendizagem máquina de inteligência artificial, que deteta elementos nas imagens utilizando múltiplas camadas nas ligações neuronais, onde cada camada é capaz de extrair um ou mais elementos únicos na imagem. Estas ferramentas consomem os modelos que foram treinados a detetar elementos específicos em estruturas de aprendizagem profunda de terceiros—tal como o TensorFlow, o CNTK e o Keras e emitem elementos ou mapas de classe.
Classificar Píxeis Utilizando Aprendizagem Profunda |
Executa um modelo treinado de aprendizagem profunda num raster de entrada para produzir um raster classificado, com cada píxel válido tendo uma classe de rótulos atribuída.
Detetar Objetos Utilizando Aprendizagem Profunda |
Executa um modelo treinado de aprendizagem profunda num raster de entrada para produzir uma classe de elementos que contém os objetos que encontra. Os elementos podem ser caixas delimitadoras ou polígonos em torno dos objetos encontrados ou pontos no centro dos objetos.