Raster analizi ArcGIS Image Server uygulamasını kullanarak büyük raster veri kümelerinin analizini yapmanıza olanak tanır. Bu, sunucu gücünü kullanarak daha fazla veriyi daha hızlı analiz etmenize olanak tanır. Portal for ArcGIS web kullanıcı deneyimi çerçevesinde şu anda sunulmakta olan araç setleri şunlardır: Veriyi Özetle, Modelleri Analiz Et, Yakınlık Kullan, Görüntüyü Analiz Et, Araziyi Analiz Et, Veriyi Yönet ve Derin Öğrenme.
Veriyi Özetle
Bu araç setinde, tanımladığınız alan sınırları içindeki bir raster katmanı için bazı istatistikleri hesaplamada kullanılan bir araç bulunur.
- Raster Özetleme Aralığı, tanımlı alan sınırları içine düşen raster hücreleri için istatistikleri hesaplar.
Raster Özetleme Aralığı |
|
Tanımlı alanların içinde kalan raster hücreleri için bazı özet istatistikleri hesaplar.
Bazı örnek uygulamalar aşağıda verilmiştir:
- Bir su havzası alanları katmanı ve yükselti raster katmanı verildiğinde, her su havzası içindeki yükselti aralığını hesaplayarak hangilerinde en yüksek enerjiye sahip akış olacağını belirleyebilirsiniz.
- Bir resmi yönetim birimleri katmanı ve arazi kullanımı kategorileri raster katmanı verildiğinde, her yönetim alanı içindeki arazi kullanım çeşitliliği değerlerini hesaplayarak en fazla çalışmaya ihtiyaç duyanları tanımlayarak bir yönetim planı belirleyebilirsiniz.
Modelleri Analiz Et
Bu araçlar, mekansal modelleri tanımlamanıza, sayısallaştırmanıza ve görselleştirmenize yardımcı olur.
- Yoğunluğu Hesapla, bazı olayların bilinen miktarlarını alır ve bu miktarları haritada dağıtarak bir yoğunluk haritası oluşturur.
- Nokta Ara Değerlerini Hesaplama aracı, toplama noktalarında bulunan ölçümlere dayanarak yeni konumlardaki değerleri tahmin eder.
Yoğunluğu Hesaplama |
|
Yoğunluk analizi, bazı olayların bilinen miktarlarını alır ve bu miktarları haritada dağıtarak bir yoğunluk haritası oluşturur. Bu aracı, örneğin, yıldırım düşmesi veya kasırga yoğunluğunu, sağlık kurumlarına erişimi ve nüfus yoğunluğunu göstermek amacıyla kullanabilirsiniz.
Nokta Ara Değerlerini Hesapla |
|
Bu araç, toplama noktalarında bulunan ölçümlere dayanarak yeni konumlardaki değerleri tahmin etmenize olanak tanır. Araç, nokta verilerinin her noktadaki değerlerini alır ve tahmini değerlerle sınıflandırılan alanları döndürür. Bu aracı, örneğin, tek tek alınan yağış ölçümlerine dayanarak bir havzadaki yağış düzeylerini tahmin etmek için kullanabilirsiniz.
Yakınlık Kullan
Bu araçlar mekansal analizdeki en yaygın sorulardan birine yanıt verir: "Ne, neyin yakınında?"
- Mesafeyi Hesapla aracı, tek bir veya bir dizi kaynaktan Öklid uzaklığını, yönü ve yerleşimi hesaplar.
- Optimum Seyahat Maliyeti Ağını Belirle aracı, bir dizi girdi bölgesinden optimum maliyet ağını hesaplar.
- Seyahat Masraf Yolunu Çoklu Çizgi Olarak Belirle aracı, kaynaklar ve bilinen hedefler arasındaki en az maliyetli yol çoklu çizgilerini hesaplar.
Mesafeyi Hesapla |
|
Tek bir veya bir dizi kaynaktan Öklid uzaklığını, yönü ve yerleşimi hesaplar. Bir konumun bir yola, binaya veya parka olan uzaklığını belirlemek için bu aracı kullanabilirsiniz. Ayrıca, bir kaynağa en doğru yoldan geri dönmek için hangi yöne gitmeniz gerektiğini de belirleyebilirsiniz. Çalışma alanınızdaki ker konum için en yakın kaynağın hangisi olduğunu görebilirsiniz.
Optimum Seyahat Maliyeti Ağını Belirle |
|
Bir dizi girdi bölgesinden optimum maliyet ağını hesaplar.
Seyahat Masraf Yolunu Çoklu Çizgi Olarak Belirle |
|
Kaynaklar ve bilinen hedefler arasındaki en az maliyetli yol çoklu çizgilerini hesaplar.
Görüntüyü Analiz Et
Aşağıdaki araç, görüntüleri analiz etmenize yardımcı olur.
- Raster İşlev Şablonunu Uygula, görüntülerinizi, raster işlev şablonu tarafından belirtildiği şekilde işlevler zinciriyle işler.
- Bitki Örtüsü İzleme, bantlarda yapılan aritmetik işlemlere dayanarak görüntü içindeki bitki örtüsünü algılar.
Raster İşlev Şablonunu Uygula |
|
Görüntülerinizi, raster işlev şablonu tarafından belirtildiği şekilde işlevler zinciriyle işler.
Bitki Örtüsünü İzle |
|
Çok bantlı bir raster katmanının bantları üzerinde bir aritmetik işlem gerçekleştirerek çalışma alanındaki bitki örtüsü bilgilerini gösterir.
Araziyi Analiz Et
Bu araçlar raster yüzeylerini analiz etmenize yardım eder.
- Eğimi Hesapla, arazinin dikliğini hesaplar.
- Bakı Al, her konum için en dik eğimin yönünü hesaplar.
- Görüş Alanı Oluştur, arazideki herhangi bir nokta üzerinden görülebilecek yerleri tanımlar.
- Su Toplama, bir yüzeydeki belirlenen yer(ler) üzerindeki katılım alanını hesaplar.
Eğimi Hesapla |
|
Girdi yükselti verilerinin eğimini gösteren bir yüzey tanımlar. Eğim her dijital yükselti modeli (DEM) hücresi için yükselti değişim hızını gösterir.
Bakı Al |
|
Her hücreden komşularına doğru olan aşağı eğim yönündeki maksimum değişim hızının değerini tanımlar. Bakı, eğim yönü olarak düşünülebilir.
Görüş Alanı Oluşturma |
|
Bir gözlemci grubu için görünür olan bir raster yüzeyindeki konumları belirler.
Su Toplama |
|
Rasterdaki hücrelerin kümesi üzerinde eklenen alanları belirler.
Verileri Yönet
Bu araçlar hem günlük coğrafi veri yönetimi hem de analiz öncesinde verinin yönetimi için kullanılır.
- Raster Ayıkla, daha ayrıntılı analiz için bir raster veri kümesinden bölümleri kesip çıkarır.
- Değerleri Yeniden Haritalandır, raster hücrelerine farklı değerler atar.
- Detayı Rastera Dönüştür, vektör verilerini rastera dönüştürür.
- Rasterı Detaya Dönüştür, raster verilerini vektöre dönüştürür.
Raster Ayıkla |
|
Değeri, şekli veya farklı bir veri kümesinin yayılımını kullanan rasterdan hücreleri ayıklar.
Değerleri Yeniden Haritalandır |
|
Hücre değerlerini tek tek veya aralık olarak yeni değerlerle değiştirin.
Detayı Rastera Dönüştür |
|
Mevcut bir detay veri kümesinden yeni bir raster veri kümesi oluşturun.
Raster'ı Detaya Dönüştür |
|
Mevcut bir raster veri kümesinden yeni bir detay veri kümesi oluşturun.
Derin Öğrenme Araç Seti
Bu araçlar görüntüdeki belirli detayları tespit etmek veya bir raster veri kümesindeki pikselleri sınıflandırmak için kullanılır. Derin öğrenme, görüntüdeki detayları, her bir katmanın görüntüde bir veya daha fazla benzersiz detay çıkarabildiği sinir ağlarındaki çoklu katmanları kullanarak algılayan bir tür yapay zeka makinesi öğrenme yöntemidir. Bu araçlar, TensorFlow, CNTK ve Keras gibi üçüncü taraf derin öğrenme çerçevelerindeki belirli detayları ve çıktı detaylarını veya sınıf haritalarını belirlemek için eğitilmiş modelleri kullanır.
- Derin Öğrenme Kullanarak Pikselleri Sınıflandır, eğitilmiş bir derin öğrenme modeli kullanarak sınıflandırılmış bir raster üretir.
- Derin Öğrenme Kullanarak Nesneleri Algıla, eğitilmiş bir derin öğrenme modeli kullanarak bir girdi rasterında bulduğu nesneleri içeren bir detay sınıfı üretir.
Derin Öğrenme Kullanarak Pikselleri Sınıflandır |
|
Runs a trained deep learning model on an input raster to produce a classified raster, with each valid pixel having a class label assigned.
Derin Öğrenme Kullanarak Nesneleri Algıla |
|
Runs a trained deep learning model on an input raster to produce a feature class containing the objects it finds. The features can be bounding boxes or polygons around the objects found, or points at the centers of the objects.