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Python ArcGIS ccdc_analysis用法及代碼示例

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。