Python ArcGIS landtrendr_analysis用法及代码示例

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

用法:

arcgis.raster.functions.landtrendr_analysis(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)

返回：

应用了函数的输出栅格。

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。

注意：

此栅格函数仅支持与 detect_change_using_change_analysis_raster 函数结合使用。要保留输出，请将 landtrendr_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。
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。 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	可选整数。适合每个像素的时间序列的最大分段数。默认值为 5。 例子： 5
vertex_count_overshoot	可选整数。 max_num_segments + 1 之外的额外顶点数，可用于在识别顶点的初始阶段拟合模型。稍后在建模过程中，附加顶点的数量将减少到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	可选整数。执行拟合所需的最小有效观察数。输入多维数据集中的年数必须等于或大于此值。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： True

例子：

# Usage Example 1:
landtrendr_analysis_op = landtrendr_analysis(raster=input_multidimensional_raster,
                                             processing_band="Band_1"
                                            )