本文簡要介紹 python 語言中 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:
應用了函數的輸出柵格。
函數使用連續變化檢測和分類 (CCDC) 方法評估像素值隨時間的變化,並生成包含模型結果的變化分析柵格。
注意:
此柵格函數僅支持與
detect_change_using_change_analysis_raster()
結合使用。要保留輸出,請將 ccdc_analysis 函數的輸出作為detect_change_using_change_analysis_raster()
方法的輸入,並在結果層上使用save()
方法。Parameter
Description
raster
必需的
Raster
/ImageryLayer
對象。輸入多維柵格。bands_for_detecting_change
可選列表。用於更改檢測的波段 ID。如果未提供波段 ID,則將使用輸入柵格數據集中的所有波段。
例子:
[1,2,3,4,6]
bands_for_temporal_masking
可選列表。綠色波段和 SWIR 波段的波段 ID,用於遮蔽雲、雲影和雪。如果未提供波段 ID,則不會發生屏蔽。列表中的每個元素都應在 1 到 n 的範圍內,其中 n 是輸入柵格的波段數。
例子:
[1,2]
chi_squared_threshold
可選浮點數。卡方變化概率閾值。如果觀測值的計算變化概率高於此閾值,則將其標記為異常,這是潛在的變化事件。默認值為 0.99。
例子:
0.99
min_anomaly_observations
可選整數。在將事件視為更改之前必須發生的最小連續異常觀察次數。在將像素視為真正的變化之前,必須將像素標記為指定數量的連續時間片的異常。默認值為 6。
例子:
6
update_frequency
可選浮點數。表示更新頻率的值。默認值為 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 )
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注:本文由純淨天空篩選整理自arcgis.com大神的英文原創作品 arcgis.raster.functions.ccdc_analysis。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。