Python ArcGIS generate_multidimensional_anomaly用法及代码示例

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

用法:

arcgis.raster.analytics.generate_multidimensional_anomaly(input_multidimensional_raster, variables=None, method='DIFFERENCE_FROM_MEAN', calculation_interval=None, ignore_nodata=True, output_name=None, context=None, reference_mean_raster=None, *, gis=None, future=False, **kwargs)

返回：

output_raster：影像图层项目

计算多维栅格中每个切片的异常以生成多维数据集。异常是观测值与其标准值或平均值的偏差。 ArcGIS Image Server 10.8 及更高版本中可用的函数。

Parameter	Description
input_multidimensional_raster	输入影像图层对象。
variables	可选列表。将为其计算异常的一个或多个变量。如果未指定变量，则将分析所有具有时间维度的变量。
method	可选字符串。指定将用于计算异常的方法。 DIFFERENCE_FROM_MEAN：将计算像素值与间隔定义的切片中该像素值的平均值之间的差异。这是默认设置。 PERCENT_DIFFERENCE_FROM_MEAN：将计算像素值与间隔定义的切片中该像素值的平均值之间的百分比差异。 PERCENT_OF_MEAN：将计算平均值的百分比。 Z_SCORE：将计算每个像素的z-score。 z-score 为 0 表示像素的值与平均值相同。 z-score 为 1 表示像素的值与平均值相差 1 个标准差。如果 z-score 为 2，则像素值是平均值的 2 个标准差，依此类推。 DIFFERENCE_FROM_MEDIAN：将计算一个像素值与该像素值在由区间定义的切片之间的中值之间的差异 PERCENT_DIFFERENCE_FROM_MEDIAN：将计算像素值与间隔定义的切片中该像素值的中值之间的百分比差异。 PERCENT_OF_MEDIAN：将计算中位数的百分比。
calculation_interval	可选字符串。指定将用于计算平均值的时间间隔。 ALL：计算每个像素的所有切片的平均值。 YEARLY：计算每个像素的年平均值。 RECURRING_MONTHLY：计算每个像素的月平均值。 RECURRING_WEEKLY：计算每个像素的每周平均值。 RECURRING_DAILY：计算每个像素的每日平均值。 HOURLY：计算每个像素的小时平均值。 EXTERNAL_RASTER：引用包含每个像素的平均值或中值的现有栅格数据集。
ignore_nodata	可选布尔值。指定在分析中是否忽略 NoData 值。 True：分析将包括沿给定维度的所有有效像素，并忽略任何 NoData 像素。这是默认设置。 错误：如果沿给定维度的像素有任何 NoData 值，则分析将导致 NoData。
output_name	可选字符串。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	context 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。 例子： {“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。 例子： {‘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。 例子： {‘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。 例子： 具有指定数量的处理实例的语法示例： {“parallelProcessingFactor”: “2”} 具有指定百分比的总处理实例的语法示例： {“parallelProcessingFactor”: “60%”}
reference_mean_raster	表示参考平均栅格的可选影像图层对象。在ArcGIS Image Server 10.8.1 及更高版本中可用。
gis	仅关键字参数。可选的 GIS 对象。运行该工具的 GIS。如果未指定，则使用活动 GIS。
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ArcGIS Online 中，此函数的默认输出影像服务将是平铺影像图层。 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。 函数将不支持ArcGIS Enterprise 中的tiles_only 参数，默认情况下会生成动态影像图层。

例子：

# Usage Example 1: This example generates an anomaly multidimensional raster for temperature data, comparing pixel values with the mean
# pixel value across all slices.

generate_anomaly = generate_multidimensional_anomaly(input_multidimensional_raster=multidimensional_lyr_input,
                                                     variables=["oceantemp"],
                                                     method="PERCENT_DIFFERENCE_FROM_MEAN",
                                                     temporal_interval="YEARLY",
                                                     output_name="temp_anomaly",
                                                     ignore_nodata=True,
                                                     gis=gis,
                                                     folder="generate_mdim_anomaly")