Python ArcGIS dimensional_moving_statistics用法及代码示例

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

用法:

arcgis.raster.functions.dimensional_moving_statistics(raster, dimension=None, backward_window=1, forward_window=1, nodata_handling='DATA', statistics_type='MEAN', percentile_value=90, percentile_interpolation_type='AUTO_DETECT', circular_wrap_value=360)

返回：

应用了函数的输出栅格。

dimensional_moving_statistics 函数沿指定维度计算多维数据的移动窗口上的统计信息。

注意：

此栅格函数不支持动态渲染，只能用于生成持久输出。要保留输出，请在结果层上使用 save() 方法。

该函数的参数如下：

Parameter	Description
raster	必需的多维 Raster / ImageryLayer 对象。
dimension	可选字符串。窗口将沿其移动的维度的名称。 默认值是在输入多维栅格中找到的除 x,y 之外的第一个维度。
backward_window	可选整数。要包含在定义的窗口中之前或之上的切片数的值。该值必须是 1 到 100 之间的正整数。默认值为 1。 该参数的单位是切片。
forward_window	可选整数。在定义的窗口中包含多少个切片之后或下面的值。该值必须是 1 到 100 之间的正整数。默认值为 1。 该参数的单位是切片。
nodata_handling	可选字符串。指定统计计算如何处理NoData 值。 数据 - 值输入中的 NoData 值在它们所属的定义窗口的结果中将被忽略。这是默认设置。 NODATA - 如果在定义窗口内的输入中找到任何 NoData 值，则输出值将为 NoData。 FILL_NODATA - NoData 单元格值将使用定义窗口内的值的选定统计数据进行替换。
statistics_type	可选字符串。要计算的统计类型。 MEAN - 将计算定义窗口中单元格的平均值。这是默认设置。 CIRCULAR_MEAN - 将计算窗口中单元格的循环平均值(平均值)。选择此统计类型后，请使用circular_wrap_value 参数指定要使用的换行值。 MAJORITY - 将识别定义窗口中的大多数单元格(最常出现的值)。 MAXIMUM - 将识别定义窗口中单元格的最大值(最大值)。 MEDIAN - 将识别定义窗口中单元格的中位数。 最小值 - 将识别定义窗口中单元格的最小值(最小值)。 PERCENTILE - 将计算定义窗口中单元格的百分位数。选择statistics_type 后，percentile_value 和percentile_interpolation_type 参数可用。使用这些新参数分别指定要计算的百分位数和选择要使用的插值类型。
percentile_value	可选浮点数。将计算的百分位数。默认值为 90，即第 90 个百分位数。 该值的范围可以从 0 到 100。第 0 个百分位本质上相当于最小统计量，第 100 个百分位相当于最大统计量。值 50 将产生与中位数统计量基本相同的结果。 仅当 statistics_type 参数设置为 PERCENTILE 时才支持此参数。
percentile_interpolation_type	可选字符串。指定当指定的百分位值位于两个输入像元值之间时要使用的插值方法。 AUTO_DETECT - 如果输入值栅格具有整数像素类型，则使用 NEAREST 方法。如果输入值栅格具有浮点像素类型，则使用 LINEAR 方法。这是默认设置。 NEAREST - 与所需百分位数最接近的值。在这种情况下，输出像素类型与输入值栅格的像素类型相同。 线性 - 所需百分位数的两个周围值的加权平均值。在这种情况下，输出像素类型是浮点。 仅当 statistics_type 参数设置为 MEDIAN 或 PERCENTILE 时，才支持此参数。
circular_wrap_value	可选浮点数。将用于将线性值四舍五入到给定圆形平均值范围内的值。 它的值必须是正的。默认值为 360 度。 仅当 statistics_type 参数设置为 CIRCULAR_MEAN 时才支持此参数。

例子：

# Usage Example 1: Calculates MEAN statistics over a moving window on multidimensional data along StdTime dimension.

op = dimensional_moving_statistics(raster, dimension="StdTime")