•Общие (General). Cодержит инструменты для выполнения основных математических операций на растрах в следующих категориях: Арифметические (Arithmetic), Степени (Power), Экспоненциальные (Exponential) и Логарифмические (Logarithmic). Также включены инструменты, которые меняют знак значений растра, а также инструменты, используемые для конвертации значений между целыми числами и числами с плавающей точкой.
•Логические (Logical). Cодержит инструменты для выполнения логических уравнений на растрах в следующих категориях: Булевы (Boolean), Комбинаторные (Combinatorial), Относительные (Relational) и Условные (Conditional).
•Тригонометрические (Trigonometric). Cодержит инструменты для тригонометрических вычислений в нескольких категориях: Регулярные (Regular), Обратные (Inverse), Гиперболические (Hyperbolic) и Обратные гиперболические (Inverse Hyperbolic).
•Побитовые (Bitwise). Cодержит инструменты, выполняющие побитовые операции на входных растрах.
Группа инструментов Многомерность (Multivariate)
Многомерный статистический анализ позволяет исследовать отношения между несколькими различными типами атрибутов. Дополнительный модуль Spatial Analyst выполняет два основных типа многомерного анализа:
•Классификация (с обучением и без обучения)
•Анализ по методу главных компонент (PCA)
Эти типы анализа сопровождаются использованием целого ряда инструментов, которые позволяют выполнить определенные шаги процесса анализа.
Классификация обычно используется для сведения данных многоканальных изображений в один классифицированный растр, например, в слой типов растительности.
Анализ по методу главных компонент (PCA) используется, например, для предсказания объема биомассы (зависимая переменная) в каждом местоположении в зависимости от количества осадков, типа почвы, экспозиции склона и температуры (независимые переменные).
Иструмент Описание
Статистика набора ка |
Вычисляет статистику для набора каналов растра. |
|
налов (Band Collectio |
|
|
n Statistics) |
Создаёт многоканальный растр каналов вероятности, |
|
Вероятность классов |
||
при котором один канал создаётся для каждого класса, |
||
( |
представленного в входном файле сигнатур. |
|
Class Probability) |
||
|
||
Создать сигнатуры ( |
Создает ASCII-файл сигнатур, определяемый входными |
|
Create Signatures) |
эталонными данными и набором каналов растра. |
|
|
|
|
Древовидная схема ( |
Строит древовидную диаграмму, представляющую |
|
расстояния между последовательно объединёнными |
||
Dendrogram) |
классами в файле эталона. |
|
|
||
|
|
|
Редактировать сигнат |
Редактирует и обновляет файл сигнатур путем |
|
уры ( |
объединения, перенумерации и удаления сигнатур |
|
классов. |
||
Edit Signatures) |
||
|
|
Использует алгоритм кластеризации изоданных для |
|
Изокластер (Iso Cluster) |
определения характеристик естественных групп ячеек в |
|
|
многомерном атрибутивном пространстве и хранит |
|
|
результаты в выходном ASCII-файле сигнатур. |
|
|
|
|
|
Выполняет неконтролируемую классификацию на ряде |
|
Неконтролируемая класс |
каналов входного растра, используя инструменты |
|
Изокластер (Iso Cluster) и Классификация по методу |
||
ификация |
максимального подобия (Maximum Likelihood |
|
изокластера |
||
Classification). |
||
|
||
|
|
|
|
Выполняет классификацию по методу максимального |
|
Классификации по мето |
подобия для набора каналов растра и создаёт |
|
ду максимального подоб |
классифицированный растр в качестве выходных данных. |
|
ия (Maximum Likelihood |
|
|
Classification) |
Выполняет Principal Component Analysis (PCA) на наборе |
|
Метод главных компоне |
||
каналов растра и создаёт один многоканальный растр в |
||
нт ( |
качестве выходных данных. |
|
Principal Components) |
||
|
Группа инструментов Окрестность (Neighborhood)
Инструменты, основанные на анализе окрестности, создают выходные значения для каждого положения ячейки на основании значения в этой точке и значений, определяемых в заданной окрестности. Окрестность перемещается по входному растру, и в каждом ее положении вычисляется выходное значение, после чего происходит переход к следующей окрестности. Окрестности могут быть двух типов: перекрывающимися или неперекрывающимися.
При операциях с перекрывающейся окрестностью, также называемых фокальными, со сверткой или операциями блуждающего окна, каждая ячейка входных данных обрабатывается многократно. Значение отдельной ячейки и значения ячеек, попадающих в указанное окружение вокруг нее, используются для вычисления выходного значения. Этот процесс повторяется для каждой ячейки входного растра.
При операциях с неперекрывающейся окрестностью окрестность создает блок ячеек, для которого выполняются вычисления. После вычисления значения оно записывается для всех ячеек данного блока в выходном растре. Процесс повторяется для следующего соседнего, неперекрывающегося блока, пока все входные данные не будут обработаны.
Например, инструмент Фокальная статистика (Focal Statistics) позволяет вычислять среднее или максимальное значение в окрестности 3 x 3 для каждой ячейки входного растра.
Инструмент |
Описание |
|
|
Разделяет входные данные на неперекрывающиеся блоки и |
|
Статистика по блокам |
вычисляет статистику значений в каждом блоке. Значение |
|
(Block Statistics) |
присваивается всем ячейкам в каждом блоке выходных |
|
|
данных. |
|
Фильтр |
Выполняет фильтр сглаживания (низкочастотный) или |
|
выделения ребер (высокочастотный) на растре. |
||
|
||
Фокальный сток ( |
Определяет сток значений на входном растре в |
|
Focal Flow) |
непосредственной окрестности каждой ячейки. |
|
Фокальная статистика |
Вычисляет для каждой входной ячейки статистику значений |
|
|
в определенной вокруг нее окрестности. |
|
Линейная статистика ( |
Вычисляет статистику для атрибутов линий в круговой |
|
Line Statistics) |
окрестности вокруг каждой выходной ячейки. |
|
Точечная статистика ( |
Вычисляет статистику для точек в окрестности каждой |
|
Point Statistics) |
выходной ячейки. |
Пример. Сумма в окне 3х3 пикселя.
OutRas = FocalStatistics(InRas1, NbrRectangle(3,3,MAP), "SUM", "")