Arcgis Moving Average Raster

Teken raster data met behulp van vektor simbole Die vektorveld vertoning gebruik vektor simbole om raster data voor te stel. Dit vertoning word dikwels gebruik vir die verbeelding vloei rigting en omvang rasters, in meteorologie en oseanografie. Die rigting van die raster definieer die hoeke, terwyl die grootte raster definieer die grootte van die simbool. Dit kan ook gebruik word om 'n enkele raster laag waar die simbole is skalaar simboliseer. Onder die eerste beeld maak met die rigting oog raster. Die volgende beeld is dieselfde raster met die grootte siening van die raster. Die derde beeld is dieselfde raster met 'n vektorveld vertoning toegepas, wat grootte en rigting terselfdertyd toon. Dit multidimensionele data vertoon die lewering van die vektorveld vertoning. Die insette vir hierdie vektorveld vertoning kan wees mosaïek lae, raster lae, en vetCDF raster lae. Die vloeirigting en omvang data kan gestoor word in 'n datastel as twee bands of twee afsonderlike datastelle. Die data kan ook vasgevang as U en V komponente wat die vertoning vat om grootte en rigting on-the-fly tydens die lewering. Die vektorveld vertoning trek elke simbool binne 'n gedefinieerde teël grootte, waar die teël grootte beheer die digtheid van die vertoon vektor simbole. Die grootte van die simbool word bepaal deur die teëls grootte waarde en die rigting van die (pyl) simbool word bepaal deur die teëls rigting waarde. Soos elke teël baie pixels kan bevat, die teëls grootte en rigting waardes Hermonster te gebruik 'n dunner metode. Die onderstaande foto toon twee verskillende teël groottes. Die beeld aan die linkerkant toon elke simbool verteenwoordig 50 skerm pixels. Die beeld op die regterkant toon elke simbool verteenwoordig 100 skerm pixels. Let wel: Die teëls word bepaal deur die bron pixel waardes, en sal nie geaffekteer word deur piramides of hermonstering. Die minimum en maksimum simbool groottes gebruik word om die simbool grootte aan te pas by die teëls: Parameter beskrywing van die vektorveld rendererHow Filter werk die Filter hulpmiddel gebruik kan word om óf te skakel onwaar data of verbeter eienskappe anders nie sigbaar duidelik in die data. Comments nie in wese te skep uitsetwaardes deur 'n bewegende, oorvleuel 3x3 sel buurt venster wat deur die insette raster skanderings. As die filter gaan oor elke insette sel, die waarde van daardie sel en sy 8 onmiddellike bure word gebruik om die uitset waarde te bereken Daar is twee tipes filters beskikbaar in die instrument: laagdeurlaat en hoë slaagsyfer. Tipes filter Die tipe filter LOW gebruik van 'n lae slaagsyfer, of gemiddeld, filter oor die insette raster en in wese glad die data. Die HIGH filter tipe gebruik 'n hoë slaag filter om die kante en grense tussen funksies wat in die raster te verbeter. Laaglaatfilter 'n laaglaatfilter glad die data deur die vermindering van plaaslike variasie en die verwydering van geraas. Dit word bereken dat die gemiddelde (gemiddeld) waarde vir elke 3 x 3 buurt. Dit is in wese soortgelyk aan die Focal Statistiek instrument met die gemiddelde statistiek opsie. Die effek is dat die hoë en lae waardes binne elke omgewing sal gemiddeld uit, die vermindering van die uiterste waardes in die data. Voorbeeld 1 Hier volg 'n voorbeeld van die insette omgewing waardes vir een verwerking sel, die sentrum sel met die waarde 8. Die berekening vir die verwerking sel (die sentrum insette sel met die waarde 8) is om die gemiddelde van die insette selle vind. Dit is die som van al die waardes in die insette wat deur die omgewing, gedeel deur die aantal selle in die omgewing (3 x 3 9). Die produksie waarde vir die verwerking sel plek sal wees 4.22. Sedert die gemiddelde word bereken uit al die insetwaardes, die hoogste waarde in die lys, wat is die waarde 8 van die verwerking sel, is gemiddeld uit. Voorbeeld 2 Hierdie voorbeeld toon die gevolglike raster gegenereer deur Filter met die lae opsie op 'n klein 5x5 sel raster. Om te illustreer hoe NoData selle hanteer, die uitset waardes met die Ignoreer NoData parameter stel om data dan NODATA volg: Invoer sel waardes: Uitgawe sel waardes met die data opsie stel (NoData selle in 'n filter venster sal geïgnoreer word in die berekening): Uitgawe sel waardes met NODATA opsie stel (die uitset sal wees NoData indien enige sel in die venster filter is NoData): voorbeeld 3 in die volgende voorbeeld, die insette raster het 'n onreëlmatige data punt wat veroorsaak word deur 'n versameling data fout. Die gemiddelde kenmerke van die Lae opsie het die onreëlmatige data punt stryk. Voorbeeld van Filter uitset met 'n lae opsie High pass filter Die hoë slaag filter beklemtoon die vergelykende verskil tussen 'n selle waardes en sy bure. Dit het tot gevolg dat die klem op grense tussen funksies (byvoorbeeld waar 'n watermassa aan die bos), dus slyp rande tussen voorwerpe. Daar word algemeen na verwys as 'n voorsprong-verbetering filter. Met die hoë opsie, is die nege insette Z-waardes geweeg in so 'n manier dat 'n lae frekwensie variasies verwyder en beklemtoon die grens tussen die verskillende streke. Die 3 x 3 filter vir die hoë opsie: Let daarop dat die waardes in die kern som tot 0, want hulle is genormaliseer. Die High Pass filter is in wese ekwivalent met behulp van die Focal Statistiek instrument met die statistiek opsie bedrag, en 'n spesifieke geweegde kern. Die uitset Z-waardes is 'n aanduiding van die gladheid van die oppervlak, maar hulle het geen verband met die oorspronklike Z-waardes. Z-waardes versprei oor zero met positiewe waardes op die bo-kant van 'n voorsprong en negatiewe waardes op die laer kant. Gebiede waar die Z-waardes is naby aan nul is streke met byna konstante helling. Gebiede met waardes naby Z-min en Z-Max is gebiede waar die helling vinnig verander. Voorbeeld 1 Ná is 'n eenvoudige voorbeeld van die berekeninge vir een verwerking sel (die sentrum sel met die waarde 8): Die berekening vir die verwerking sel (die sentrum sel met die waarde 8) is soos volg: Die uitset waarde vir die verwerking sel sal wees 29.5. Deur die gee van negatiewe gewigte om sy bure, die filter beklemtoon die plaaslike detail deur te trek uit die verskille of die grense tussen voorwerpe. Voorbeeld 2 In die voorbeeld hieronder, die insette raster het 'n skerp rand langs die streek waar die waardes verander 5,0-9,0. Die rand verbetering eienskap van die hoë opsie het die rand opgespoor. Verwerking van selle van NoData Die Ignoreer NoData in berekeninge opsie bepaal hoe NoData selle in die omgewing venster hanteer. Wanneer hierdie opsie is nagegaan (Die gegewens opsie), sal enige selle in die omgewing wat NoData is geïgnoreer in die berekening van die uitset sel waarde. As dit afgeskakel (die opsie NODATA), indien enige sel in die buurt is NoData, sal die uitset sel wees NoData. As die verwerking sel self is NoData, met die Ignoreer NoData opsie gekies is, sal die uitset waarde vir die sel word bereken op grond van die ander selle in die omgewing wat 'n geldige waarde het. Natuurlik, as al die selle in die omgewing is NoData, sal die uitset wees NoData, ongeag die instelling vir hierdie parameter. Verwysings Gonzalez, R. C. en P. Wintz. 1977. digitale beeldverwerking. Massachusetts: AddisonWesley. Hord, R. M. 1982. Digitale Beeldverwerking van bronne van afstandswaarnemingsdata. New York: Akademiese. Moik, J. G. 1980. Digitale Processing van bronne van afstandswaarnemingsdata Images. New York: Akademiese. Richards, J. A. 1986. Afstandswaarneming Digital Image Analysis: An Introduction. Berlin: Springer-Verlag. Rosenfeld, A. 1978. Beeldverwerking en erkenning. Tegniese Verslag 664. Universiteit van Maryland Computer Vision Laboratorium. Verwante TopicsConvolution funksie die konvolusie funksie verrig filter op die pixel waardes in 'n beeld, wat gebruik kan word vir die slyp van 'n beeld, vervaag 'n beeld, die opsporing van kante in 'n beeld, of ander kern gebaseer verbeterings. Die insette vir hierdie funksie is die volgende: Input Raster Tipe kern Konvolusie filter tipes filters word gebruik om die gehalte beeld raster van te verbeter deur die uitskakeling van onwaar data of die verbetering van funksies in die data. Hierdie konvolusie filters word toegepas op 'n bewegende, oorvleuel kern (venster of buurt), soos 3 deur 3. Konvolusie filters werk deur die berekening van die pixel waarde gebaseer op die gewig van sy bure. Daar is 'n aantal tipes konvolusie filter jy kan kies in hierdie funksie. Jy kan ook spesifiseer 'n gebruiker gedefinieerde tipe en gee jou eie kern waardes. Jy kan 'n mediaan filter om die beeld te pas deur die spesifiseer van 'n gewig van 1/9 vir 'n 3 by 3 kern, en daardeur elke pixel gee in die kern 'n gelyke gewig. Hierdie filter kan gebruik word om 'n beeld te stryk. Daar is ander pitte wat gebruik kan word om op te skerp of te verbeter kante. Jy kan filters kombineer om spesifieke resultate te bereik. Byvoorbeeld, kan jy 'n filter wat spikkel verwyder of glad 'n beeld van toepassing is, dan pas 'n filter wat rande sal opspoor. Vir optimale vertoning resultate, kan jy 'n histogram rek om die beelde kontras of helderheid te help trek uit funksies pas toe te pas. Die voorbeelde hieronder toegepas op een van die twee beelde: GeoNet Moving gemiddelde in Modelbouer Kan jy verduidelik Het jy 'n enkele nommer vir die bewegende venster Wil jy 'n uitset raster vir die bewegende venster wat 'n gemiddeld per volgorde Hierdie demo sou wil sal die verskil voorbeeld. (Ek het Numpy skikkings gebruik om aan te toon) Natuurlik is dit grootliks vereenvoudig kan word is jy RasterToNumPyArraymdashHelp ArcGIS gebruik vir Desktop te kry die rasters in verskeidenheid formaat gebruik dan NumPyArrayToRastermdashHelp ArcGIS vir Desktop om enige terug nodig kry om format.160 Mean werking raster kan wees sit deur middel van 'n bewegende ry sodat jy hoef nie aan enige van die steps.160 hand uit te voer so die resultaat wat jy nodig het is 'n belangrike 1 Merge teen Moses vir rasterdata (Nota: in ArcGIS 9.1 is daar nou 'n Merge Tool vir Vector data as goed.) Sien ook Mosaicing Images (in teenstelling met roosters) Twee algemene metodes vir die kombinasie van aangrensende of oorvleuel raster lae is Merge en mosaïek. Hier is 'n paar notas oor die verskil tussen hierdie twee instrumente. Die mosaïek en voeg funksies werk op soortgelyke wyse, en beide is nog beskikbaar vanaf óf command line ArcInfo (GRID) of die Raster Sakrekenaar van ArcGIS (Ruimtelike Analyst). Maar vir geoprocessing van die Arctoolbox, hierdie twee funksies is nou gekombineer in die enkele MOSAIC instrument. Nóg funksie sal vul gapings tussen nie-aangrensende datastelle (sien Gap notas hieronder). Raster Sakrekenaar (of Command Line ArcInfo) Wanneer die insette roosters geen oorvleueling gebied het, is daar geen verskil in die uitvoer van óf saam te smelt of mosaïek. Die verskil is slegs in die verwerking van oorvleuelende gebiede. In die geval van saamsmelt, die volgorde van insette roosters bepaal die waardes aan selle, prioriteit te gee aan diegene eerste ingegaan. Vir mosaïek, oorvleuelende gebiede was gemeng om 'n gladde oorgang te maak en die volgorde van inskrywing is irrelevant (indien op elke oorvleuelende gebied nie meer as twee roosters sny). MOSAIC is tipies gebruik word vir deurlopende data (soos die ruimtelik aangrensende roosters verteenwoordig Digitale Hoogte Models, satellietbeelde verkry in 'n effens ander tyd, bevalling pluime, ens) (gereedskap / Data Management / Raster / Mosaic of gereedskap / Data Management / Raster / Mosaic na New Raster) die mosaïek instrument kombineer die geoprocessing van beide Merge en mosaïek. Oorvleuelende gebiede kan in enige een van die volgende maniere hanteer word: FIRSTThe uitset sel waarde van die oorvleueling gebiede sal die waarde van die eerste raster in die lys wees. Dit is die standaard, en is soortgelyk aan die Raster Sakrekenaar Merge). LASTThe uitset sel waarde van die oorvleueling gebiede sal die waarde van die laaste raster in die lys wees. BLENDThe uitset sel waarde van die oorvleueling gebiede sal 'n versnit van waardes van die oorvleuel selle wees. Dit versnit waarde op 'n gewig gebaseer algoritme is afhanklik van die afstand vanaf die pixel om die rand in die oorvleuelende gebied. Dit is MEANThe uitset sel waarde van die oorvleueling gebiede sal die gemiddelde waarde van die oorvleuel selle wees. MINIMUMThe uitset sel waarde van die oorvleueling gebiede sal die minimum waarde van die oorvleuel selle wees. MAXIMUMThe uitset sel waarde van die oorvleueling gebiede sal die maksimum waarde van die oorvleuel selle wees. MOSAIC vereis 'n bestaande netwerk as sy produksie. Maar, mosaïek AAN NUWE raster is identies aan mosaïek, maar uitgange na 'n nuwe rooster. Klein gapings tussen nie-oorvleuelende en / of nie-aangrensende datastelle word NODATA (die saamvoeging of MOSAIC funksie sal nie interpoleer om vermiste data tussen aangrensende rasters vul). Die volgende Map Algebra uitdrukking kan help om die probleem op te los deur interpol waardes van die vermiste selle. Eerste Merge gebruik of MOSAIC om raster datastelle (die skep van 'n raster met 'n gaping in dit) te kombineer. Gebruik dan die volgende uitdrukking van die Raster Sakrekenaar om gapings van tot drie rye of kolomme van NoData selle te vul met die gemiddelde sel waarde van die 4-x-4 vierkante (verlaat die geldige bestaande data onveranderd). As die gaping is wyer as drie selle, kan die grootte van die brandpunt venster verhoog. Die gebruik van die Raster Sakrekenaar, sleutel die volgende uitdrukking (waar gapmerge is die naam van jou mosaiced rooster met gapings in dit): ltnewgridgt con (isnull (gapmerge), focalmean (gapmerge, reghoek, 4,4), gapmerge) Dit is 'n eenvoudige voorwaardelike verklaring waar as 'n sel het geen data (nul is, dws 'n gaping) dan 'n waarde is gegenereer uit die gemiddeld van die waardes in 'n 4x4 sel venster om die geen data sel. Selle wat nie nul (maw data het) bly onveranderd. As die gaping moet uitgeskakel word uit 'n mosaïek gemaak van kategoriese rasters (waar 'n gemiddelde of gemiddelde waarde sou nie gepas wees), kan die volgende benadering nuttig wees: ltnewgridgt eucallocation (gapmerge) Hierdie funksie ken die waarde van die naaste sel ( bevat data) om die selle in die gapings sonder enige gemiddelde waardes ( 'n Euklidiese toekenning afstand). Hill Shade NOTA: (Moenie MOSAIC hillshades: MOSAIC die DEMs eerste en dan 'n Hill Shade). By die werk met verskeie DEM lêers, is dit belangrik om die individuele DEM lêers mosaïek voordat jy 'n Hill Shade. A Hill Shade proses kan nie skep 'n skadu teen die kante van die datastel (daar is niks aan die rand selle vergelyk met). Dit sal data gapings te skep as twee hillshades is MOSAICed - selfs al is die oorspronklike DEM lêers nie 'n gaping gehad het nie. MOSAICING beelde (in teenstelling met roosters) Die standaard Merge en MOSAIC gereedskap in ArcGIS werk nie om mosaïek beeld-lêer formate (bv aangrensende Tif. Jpg of Img lêers soos lug foto's, satellietbeelde of geskandeer kaarte). Om 'n beeld lêer in ArcGIS jy eers die beeld-lêer moet oorskakel na 'n rooster (of meer tipies mosaïek, om 'n rooster stapel, wat is 'n kombinasie van rooi, groen en blou Rasters vir die ander kleur bands wat make-up 'n multi-orkes beeld). Alternatiewelik, in AH-16, ons het die Beeld-analise uitbreiding beskikbaar op die Dell rekenaars. Hierdie uitbreiding hanteer die mosaicing van beeld-lêers (asook die subsetting of knip van beelde, ens). Die mosaïek instrument in Beeld Ontleding het ook kleur balansering en teelt opsies. Verwys na die beeld analise Hulp (beskikbaar by die hoof drop down list van die Beeld-analise nutsbalk) vir meer besonderhede.