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
                                )