Python ArcGIS ccdc_analysis用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 arcgis.raster.functions.ccdc_analysis 的用法。

用法:

arcgis.raster.functions.ccdc_analysis(raster, bands_for_detecting_change=[], bands_for_temporal_masking=[], chi_squared_threshold=0.99, min_anomaly_observations=6, update_frequency=1)

返回：

应用了函数的输出栅格。

函数使用连续变化检测和分类 (CCDC) 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。

注意：

此栅格函数仅支持与 detect_change_using_change_analysis_raster() 结合使用。要保留输出，请将 ccdc_analysis 函数的输出作为 detect_change_using_change_analysis_raster() 方法的输入，并在结果层上使用 save() 方法。

Parameter	Description
raster	必需的 Raster / ImageryLayer 对象。输入多维栅格。
bands_for_detecting_change	可选列表。用于更改检测的波段 ID。如果未提供波段 ID，则将使用输入栅格数据集中的所有波段。 例子： [1,2,3,4,6]
bands_for_temporal_masking	可选列表。绿色波段和 SWIR 波段的波段 ID，用于遮蔽云、云影和雪。如果未提供波段 ID，则不会发生屏蔽。列表中的每个元素都应在 1 到 n 的范围内，其中 n 是输入栅格的波段数。 例子： [1,2]
chi_squared_threshold	可选浮点数。卡方变化概率阈值。如果观测值的计算变化概率高于此阈值，则将其标记为异常，这是潜在的变化事件。默认值为 0.99。 例子： 0.99
min_anomaly_observations	可选整数。在将事件视为更改之前必须发生的最小连续异常观察次数。在将像素视为真正的变化之前，必须将像素标记为指定数量的连续时间片的异常。默认值为 6。 例子： 6
update_frequency	可选浮点数。表示更新频率的值。默认值为 1。 例子： 1

例子：

# Usage Example 1: This example performs continuous change detection where only one band is used in the change detection
# and the chi-squared probability threshold is 0.90.
ccdc_analysis_op = ccdc_analysis(raster=input_multidimensional_raster,
                                 bands_for_detecting_change=[1],
                                 bands_for_temporal_masking=[],
                                 chi_squared_threshold=0.90,
                                 min_anomaly_observations=6,
                                 update_frequency=1
                                )