Python ArcGIS analyze_changes_using_landtrendr用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 arcgis.raster.analytics.analyze_changes_using_landtrendr 的用法。

用法:

arcgis.raster.analytics.analyze_changes_using_landtrendr(input_multidimensional_raster, processing_band=None, snapping_date='06-30', max_num_segments=5, vertex_count_overshoot=2, spike_threshold=0.9, recovery_threshold=0.25, prevent_one_year_recovery=True, increasing_recovery_trend=True, min_num_observations=6, best_model_proportion=1.25, pvalue_threshold=0.01, output_other_bands=False, output_name=None, context=None, *, gis=None, future=False, **kwargs)

返回：

影像图层项目

函数使用基于 Landsat 的干扰和恢复趋势检测 (LandTrendr) 方法评估像素值随时间的变化，并生成包含模型结果的变化分析栅格。 ArcGIS Image Server 10.9 及更高版本中可用的函数。

Parameter	Description
input_multidimensional_raster	必需的 ImageryLayer 对象。输入多维栅格。传送门物品可以通过。
processing_band	可选字符串。用于分割像素值轨迹随时间变化的波段。选择最能捕捉您想要观察的特征变化的波段。 如果未指定波段值且输入为多波段影像，则将使用多波段影像中的第一个波段。 例子： “Band_1”
snapping_date	可选字符串。用于在输入多维数据集中为每一年选择切片的日期。将选择日期最接近捕捉日期的切片。如果输入数据集包含sub-yearly 数据，则此参数是必需的。 默认值为“06-30”(或 6 月 30 日)，大约在一个日历年的中间。 例子： “06-30”
max_num_segments	可选的整数。每个像素要拟合到时间序列的最大分段数。默认值为 5。 例子： 5
vertex_count_overshoot	可选的整数。在识别顶点的初始阶段可用于拟合模型的超出 max_num_segments + 1 的附加顶点数。稍后在建模过程中，附加顶点的数量将减少为max_num_segments + 1。默认为2。 例子： 2
spike_threshold	可选浮点数。用于抑制像素值轨迹中的尖峰或异常的阈值。该值必须介于 0 和 1 之间，其中 1 表示无阻尼。默认值为 0.9。 例子： 0.9
recovery_threshold	可选浮点数。回收阈值，以年为单位。如果某个段的恢复率快于 1/恢复阈值，则该段将被丢弃并且不包含在时间序列模型中。该值必须介于 0 和 1 之间。默认值为 0.25。 例子： 0.25
prevent_one_year_recovery	可选的布尔值。指定是否将排除显示一年恢复的段。 真 - 表现出一年恢复的细分将被排除在外。这是默认设置。 错误 - 不排除表现出一年恢复的细分。 例子： True
increasing_recovery_trend	可选的布尔值。指定恢复是否具有增加(正)趋势。 真 - 复苏有增加的趋势。这是默认设置。 False - 复苏呈下降趋势。 例子： True
min_num_observations	可选的整数。执行拟合所需的最小有效观测值数。输入多维数据集中的年数必须等于或大于该值。默认值为 6。 例子： 6
best_model_proportion	可选浮点数。最佳模型比例值。在模型选择过程中，该工具将计算每个模型的 p 值，并根据该比例值选择具有最多顶点的模型，同时保持最小(最显著)的 p 值。值为 1 表示模型具有最低的 p 值，但顶点数量可能不多。默认值为 1.25。 例子： 1.25
pvalue_threshold	可选浮点数。要选择的模型的 p 值阈值。在模型拟合的初始阶段检测到顶点后，该工具将拟合每个线段并计算 p 值以确定模型的显著性。在下一次迭代中，模型会将段数减少 1 并重新计算 p 值。这将继续下去，如果 p 值小于此参数中指定的值，则将选择模型，并且工具将停止搜索更好的模型。如果未选择此类模型，该工具将选择 p 值小于最低 p 值 × 最佳模型比例值的模型。默认值为 0.01。 例子： 0.01
output_other_bands	可选的布尔值。指定是否将其他波段包括在分段过程中。 True - 将包括其他频段。 processing_band 参数中指定的初始分割波段的分割和顶点信息也将拟合到多波段图像中的剩余波段。模型结果将首先包括分割波段，然后是其余波段。 False - 不包括其他频段。这是默认设置。 例子： 2
output_name	可选的。如果未提供，则由该方法创建影像服务并将其用作输出栅格。您可以从 GIS 中传入现有的影像服务项目来使用它。或者，您可以传入应通过此方法创建的输出图像服务的名称，以用作工具的输出。如果该名称的服务已经存在，则会引发 RuntimeError
context	上下文包含影响任务执行的其他设置。 context 参数覆盖通过arcgis.env 参数设置的值 此函数具有以下设置： Extent(范围)：定义分析区域的边界框。 例子： {“extent”: {“xmin”: -122.68, “ymin”: 45.53, “xmax”: -122.45, “ymax”: 45.6, “spatialReference”: {“wkid”: 4326}}} 输出空间参考 (outSR)：输出栅格将投影到输出空间参考中。 Example: {“outSR”: {spatial reference}} 捕捉栅格 (snapRaster)：输出栅格的像元将与指定的捕捉栅格对齐。 Example: {‘snapRaster’: {‘url’: ‘<image_service_url>’}} 像元大小(cellSize)：输出栅格将具有由像元大小指定的分辨率。 Example: {‘cellSize’: 11} or {‘cellSize’: {‘url’: <image_service_url>}} or {‘cellSize’: ‘MaxOfIn’} 并行处理因子(parallelProcessingFactor)：控制光栅处理(CPU)服务实例。 Example: Syntax example with a specified number of processing instances: {“parallelProcessingFactor”: “2”} Syntax example with a specified percentage of total processing instances: {“parallelProcessingFactor”: “60%”}
gis	可选的 GIS 对象。如果未指定，则使用当前活动的连接。
future	仅关键字参数。可选的布尔值。如果为 True，则结果将是一个 GPJob 对象，并且结果将异步返回。
folder	仅关键字参数。可选的 str 或 dict。使用给定的文件夹名称在门户中创建一个文件夹(如果不存在)，并将输出保留在此文件夹中。 create_folder() 返回的字典也可以作为输入传入。 例子： {‘username’: ‘user1’, ‘id’: ‘6a3b77c187514ef7873ba73338cf1af8’, ‘title’: ‘trial’}
tiles_only	仅关键字参数。可选的布尔值。在 AGOL 上，此函数的默认输出影像服务是平铺影像图层。 要在 ArcGIS Online 上创建动态影像图层作为输出，请将 tiles_only 参数设置为 False。 函数在企业版上不支持tiles_only参数，默认生成动态影像图层。

例子：

# Usage Example 1:
analyze_changes_using_landtrendr_op = analyze_changes_using_landtrendr(input_multidimensional_raster=input_multidimensional_raster,
                                                                   processing_band="Band_1")