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ArcGIS Image Analyst ジオプロセシング ツールのリスト

ArcGIS Image Analyst エクステンションには、ArcGIS Pro で使用できる一連のジオプロセシング ツールが用意されています。

ジオプロセシング ツール

Image Analyst エクステンションには、多数のジオプロセシング ツールが用意されています。 これらのツールは、次の表で関連機能のカテゴリーと関連ツールセットに分類されています。

変化の検出

変化の検出ツールセットには、ラスター データセット間の変化を検出するツールが含まれています。

ツール

説明

CCDC を使用した変化の解析

CCDC 法を使用してピクセル値の経時的な変化を評価し、モデル結果を含む変化解析ラスターを生成します。

LandTrendr を使用した変化の解析

干渉と回復における Landsat ベースの傾向検出 (LandTrendr) 法を使用してピクセル値の経時的な変化を評価し、モデル結果を含む変化解析ラスターを生成します。

ラスターの変化の計算

2 つのラスター データセット間の絶対的な差分、相対的な差分、カテゴリー差分、またはスペクトル差分を計算します。

変化解析ラスターから変化を検出

CCDC を使用した変化の解析 ツールまたは LandTrendr を使用した変化の解析 ツールの出力変化解析ラスターを使用してピクセル変化情報を含むラスターを生成します。

変化の検出ツールセットのツール

分類およびパターン認識

分類ツールセットとパターン認識ツールセットのツールは、画像データのパターンを検索、特定、定量化します。 セグメント化されたラスター データセットおよびピクセル ベースのラスター データセットに対して従来の統計と高度なコンピューター ラーニング画像分類および回帰分析を実行できます。 また、トレーニング セット、分類の精度の評価、クラス マップの調整を行うためのツールも用意されています。 以下の表に、分類ツールとパターン認識ツール、およびその簡単な説明を示します。

ツール

説明

ラスターの分類

Esri 分類器定義ファイル (.ecd) とラスター データセット入力に基づいて、ラスター データセットを分類します。

.ecd ファイルには、Esri がサポートする特定タイプの分類を実行するために必要なすべての情報が含まれています。 このツールへの入力は、必要な .ecd ファイルの生成に使用する入力と一致する必要があります。

スペクトルを使用したラスターの分類

スペクトルマッチング技術を使用してマルチバンド ラスター データセットを分類します。 入力スペクトル データはポイント フィーチャクラスまたは .json ファイルとして提供することができます。

混同行列の計算

オミッション エラーおよびコミッション エラーを使用して混同行列を計算し、分類済みマップと参照データ間のカッパ値、IoU (Intersection over Union)、および全体的な精度を出力します。

セグメント属性の計算

セグメント画像に関連付けられた一連の属性を計算します。 入力ラスターは、シングルバンドまたは 3 バンドの 8 ビットのセグメント画像です。

精度評価ポイントの作成

分類後の精度評価のためにランダムにサンプリングされたポイントを作成します。

シード ポイントからトレーニング サンプルを生成

精度評価ポイントやトレーニング サンプル ポイントなどのシード ポイントからトレーニング サンプルを作成します。 一般的には、主題ラスターやフィーチャクラスなどの既存のソースからトレーニング サンプルを生成する場合に使用されます。

トレーニング サンプルの検査

個々のトレーニング サンプルの精度を評価します。 .ecd ファイル内の以前に生成された分類トレーニング結果とトレーニング サンプルを使用して、相互検証精度が計算されます。 出力には、誤分類されたクラス値が格納されるラスター データセットと、各トレーニング サンプルの精度スコアを含むトレーニング サンプル データセットが含まれます。

リニア スペクトル分解

サブピクセル分類を実行し、ピクセルごとに異なる土地被覆タイプの部分存在量を算出します。

回帰モデルを使用した予測

ランダム ツリーによる回帰モデルのトレーニング ツールからの出力を使用して、データ値を予測します。

ラスター セグメントのタイル アーティファクトの削除

ラスター関数として実行されたセグメンテーション プロセス中にタイル境界で切られたセグメントまたはオブジェクトを修正します。 このツールは、画像タイル境界の近くで不整合が発生するリージョン プロセス (画像セグメンテーションなど) に役立ちます。

この処理ステップは セグメント平均シフト ツールに含まれています。 そのツールから作成されなかったセグメント画像にのみこのツールを使用する必要があります。

セグメント平均シフト

類似したスペクトル特性を持つ隣接ピクセルを、セグメントにグループ化します。

ISO クラスターによる分類器のトレーニング

ISO クラスター分類定義を使用して、Esri 分類器定義ファイル (.ecd) を作成します。

K 最近隣内挿法による分類器のトレーニング

分類方法として K 最近隣内挿法を使用して、Esri 分類器定義ファイル (.ecd) を生成します。

最尤法による分類器のトレーニング

最尤法分類器 (MLC) 分類定義を使用して、Esri 分類器定義ファイル (.ecd) を作成します。

ランダム ツリーによる分類器のトレーニング

ランダム ツリー分類方法を使用して、Esri 分類器定義ファイル (.ecd) を作成します。

ランダム ツリーによる回帰モデルのトレーニング

ランダム ツリー解析を使用して、説明変数とターゲット データセットの関係をモデル化します。

SVM による分類器のトレーニング

SVM 分類定義を使用して、Esri 分類器定義ファイル (.ecd) を作成します。

精度評価ポイントの更新

参照ポイントを分類済み画像と比較するには、属性テーブルの Target フィールドを更新します。

分類ツールセットとパターン認識ツールセットのツール

ディープ ラーニング

ディープ ラーニング ツールセットのツールは、人工ニューラル ネットワーク (レイヤーごとに、画像内で一意のフィーチャを 1 つ以上抽出できる) の複数のレイヤーを使用して画像内のフィーチャを検出します。 ディープ ラーニング ツールと各ツールの簡単な説明を次の表に示します。

ツール

説明

ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの分類

入力ラスターとオプションのフィーチャクラスに対してトレーニング済みディープ ラーニング モデルを実行し、各入力オブジェクトまたはフィーチャにクラス ラベルまたはカテゴリー ラベルを割り当てたフィーチャクラスまたはテーブルを作成します。

ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類

入力ラスターにトレーニング済みディープ ラーニング モデルを実行して、有効な各ピクセルにクラス ラベルを割り当てた分類済みラスターを作成します。

オブジェクト検出精度の計算

ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 ツールから検出されたオブジェクトをグラウンド トゥルース データと比較することで、ディープ ラーニング モデルの精度を計算します。

ピクセル分類精度の計算

オミッション エラーおよびコミッション エラーを使用して混同行列を計算し、IoU (Intersection over Union) スコアを出力します。 精度は、ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 ツールの出力と、グラウンド トゥルース データとの間で計算されます。

ディープ ラーニングを使用した変化の検出

トレーニング済みディープ ラーニング モデルを実行して、2 つのラスター間の変化を検出します。

コントロール ポイントの検出

モザイク データセットの地上コントロール ポイントを検出します。

ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出

入力ラスターにトレーニング済みディープ ラーニング モデルを実行して、検出したオブジェクトを含むフィーチャクラスを作成します。 フィーチャには、検出されたオブジェクトの周囲の境界四角形やポリゴン、またはオブジェクトの中心のポイントを指定できます。

ディープ ラーニング用のトレーニング データをエクスポート

リモート センシング画像を使用して、ラベルが付いたベクターまたはラスター データをディープ ラーニング トレーニング データセットに変換します。 出力は画像チップのフォルダー、および指定した形式のメタデータ ファイルのフォルダーです。

AI モデルを使用したフィーチャの抽出

入力ラスターで 1 つ以上の事前トレーニング済みディープ ラーニング モデルを実行して、フィーチャを抽出し、推測された出力の後処理を自動化します。

Non Maximum Suppression

ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 ツールの出力から、後処理のステップとして重複フィーチャを識別し、重複が除去された出力を作成します。

ディープ ラーニング モデルのトレーニング

ディープ ラーニング用のトレーニング データをエクスポート ツールからの出力を使用してディープ ラーニング モデルをトレーニングします。

AutoDL を使用したトレーニング

トレーニング パイプラインを構築し、データ拡張、モデル選択、ハイパーパラメーター調整、バッチ サイズ推論などの多くのトレーニング プロセスを自動化することで、ディープ ラーニング モデルをトレーニングします。

画像形状の変換

画像空間からマップ空間にフィーチャを変換します。

ディープ ラーニングを使用したピクセルの変換

トレーニング済みのディープ ラーニング モデルを実行して、画像内のピクセルを強調します。

ディープ ラーニング ツールセットのツール

抽出

抽出ツールセットのツールは、ピクセルの属性またはピクセルの空間的位置によって、ラスターからピクセルのサブセットを抽出します。 以下の表に、抽出ツールと、その簡単な説明を示します。

ツール

説明

サンプル

定義された位置のラスターまたは一連のラスターからのセルの値を表示するテーブルまたはポイント フィーチャクラスを作成します。 位置は、ラスター セル、ポイント、ポリライン、またはポリゴンによって定義されます。

抽出ツールセットのツール

内挿

内挿ツールセットのツールは、さまざまな種類のデータを内挿します。 以下の表に、内挿ツール、およびその簡単な説明を示します。

ツール

説明

時空間ポイントから内挿

時系列ポイント データを多次元ラスターに内挿します。

最適な内挿

複数のソースから結合されたデータを統計的に組み込んで、内挿された出力ラスターを生成します。

内挿ツールセットのツール

マップ代数演算

マップ代数演算は、代数演算の式を作成することでラスター解析を実行する方法です。 式を作成するには、ラスター データセットを出力する式を作成できる ラスター演算 ツールを使用します。 ラスター演算 ツールでは、Python 構文を使用して、1 つのマップ代数演算式を作成および実行します。

ラスター演算 ツールの詳細については、「Image Analyst のマップ代数演算ツールセットの概要」をご参照ください。

演算

ラスター データセットに対して算術演算を実行できる 60 以上の演算ツールが用意されています。 これらのツールは、次の機能領域に分類されています。

  • 一般

  • 条件

  • 論理

    • Bitwise

    • Boolean

    • Combinatorial

    • Logical

    • Relational

  • 三角関数

演算 (一般)

一般的な演算ツールセットのツールは、算術演算を入力値に適用します。 これらのツールは、いくつかのカテゴリーに分類されます。 算術ツールは、加算や乗算などの基本的な数学演算を実行します。 また、基本的な乗数演算に加えて、指数や対数など、さまざまな種類の指数演算を実行するツールがあります。 他には、符号変換や、整数と浮動小数点のデータ タイプ間の変換に使用するツールがあります。 以下の表に、一般演算ツールと、その簡単な説明を示します。

ツール

説明

Abs

ラスターのセルの絶対値を計算します。

Divide

2 つのラスターの値をセル単位で除算します。

Exp

ラスター内のセル値の底が e の指数を計算します。

Exp10

ラスター内のセル値の底が 10 の指数を計算します。

Exp2

ラスター内のセル値の底が 2 の指数を計算します。

Float

ラスターの各セル値を浮動小数点表現に変換します。

Int

ラスターのセル値に対し、小数点以下を切り捨てて整数値に変換します。

Ln

ラスターのセル値に対して底が e の自然対数を計算します。

Log10

ラスターのセル値に対して底が 10 の対数を計算します。

Log2

ラスターのセル値に対して底が 2 の対数を計算します。

Minus

セル単位で、最初の入力ラスターの値から 2 番目の入力ラスターの値を減算します。

Mod

セルごとに最初のラスターを 2 番目のラスターで除算したときの余り (モジュロ) を算出します。

Negate

セルごとに入力ラスターのセル値の符号を変更 (-1 で乗算) します。

Plus

2 つのラスターの値をセル単位で加算します。

Power

ラスター内のセル値をもう 1 つのラスターにある値で累乗します。

Round Down

ラスター内の各セルで、負の方向に最近接の整数値を返して、浮動小数点として表現します。

Round Up

ラスター内の各セルで、正の方向に最近接の整数値を返して、浮動小数点として表現します。

Square

ラスターのセル値の二乗を計算します。

Square Root

ラスターのセル値の平方根を計算します。

Times

2 つのラスターの値をセル単位で乗算します。

一般演算ツールセットのツール

演算 (条件)

条件演算ツールセットのツールでは、入力値の条件に基づいて出力値を制御します。 適用できる条件には、属性検索とリスト内の条件ステートメントの位置に基づく条件の 2 種類があります。 条件演算ツールと各ツールの簡単な説明を次の表に示します。

ツール

説明

Con

入力ラスターのそれぞれの入力セルに対して if/else 条件の評価を実行します。

Pick

ポジション ラスターの値を使用して、出力セル値に使用する入力ラスターを決定します。

Set Null

指定の条件に基づいて識別されたセル位置を NoData に設定します。 条件評価が True の場合は NoData、False の場合は別のラスターで指定した値を返します。

条件 ツールセットのツール

演算 (論理)

論理演算ツールセットのツールは、入力値を評価し、ブール型ロジックに基づいて出力値を決定します。 これらのツールでは、ビット演算、ブール、結合、関係、論理という 5 つの主要なカテゴリーでラスター データセットが処理されます。 論理演算ツールと各ツールの簡単な説明を次の表に示します。

ツール

説明

Bitwise And

2 つの入力ラスターのバイナリー値に対してビット単位の論理積演算を行います。

Bitwise Left Shift

2 つの入力ラスターのバイナリー値に対してビット単位の左シフト演算を行います。

Bitwise Not

1 つの入力ラスターのバイナリー値に対してビット単位の論理否定 (補数) 演算を行います。

Bitwise Or

2 つの入力ラスターのバイナリー値に対してビット単位の論理和演算を行います。

Bitwise Right Shift

2 つの入力ラスターのバイナリー値に対してビット単位の右シフト演算を行います。

Bitwise XOr

2 つの入力ラスターのバイナリー値に対してビット単位の排他的論理和演算を行います。

論理演算ツールセットのビット演算ツール

ツール

説明

Boolean And

2 つの入力ラスターのセル値に対してブール型の論理積演算を行います。

両方の入力値が true (0 以外) の場合には、出力値は 1 になります。 片方または両方の入力値が false (0) の場合には、出力値は 0 になります。

Boolean Not

1 つの入力ラスターのセル値に対してブール型の論理否定 (補数) 演算を行います。

入力値が true (0 以外) の場合には、出力値は 0 になります。 入力値が false (0) の場合には、出力値は 1 になります。

Boolean Or

2 つの入力ラスターのセル値に対してブール型の論理和演算を行います。

片方または両方の入力値が true (0 以外) の場合には、出力値は 1 になります。 両方の入力値が false (0) の場合には、出力値は 0 になります。

Boolean XOr

2 つの入力ラスターのセル値に対してブール型の排他的論理和演算を行います。

片方の入力値が true (0 以外) でもう片方の入力値が false (0) の場合には、出力値は 1 になります。 両方の入力値が true (0 以外) または false (0) の場合には、出力値は 0 になります。

論理演算ツールセットのブール ツール

ツール

説明

Combinatorial And

2 つの入力ラスターのセル値に対して組合せ論理積演算を行います。

両方の入力値が true (0 以外) の場合には、入力値の組み合わせごとに異なる数値を出力します。 片方または両方の入力値が false (0) の場合には、出力値は 0 になります。

Combinatorial Or

2 つの入力ラスターのセル値に対して組合せ論理和演算を行います。

片方の入力値が true (0 以外) の場合には、入力値の組み合わせごとに異なる数値を出力します。 両方の入力値が false (0) の場合には、出力値は 0 になります。

Combinatorial XOr

2 つの入力ラスターのセル値に対して組合せ排他的論理和演算を行います。

片方の入力値が true (0 以外) で、もう片方の入力値が false (0) の場合には、入力値の組み合わせごとに異なる数値を出力します。 両方の入力値が true (0 以外) または false (0) の場合には、出力値は 0 になります。

論理演算ツールセットの結合ツール

ツール

説明

Equal To

2 つの入力値に対してセル単位での関係等価演算を実行します。

最初のラスターが 2 番目のラスターと等しい値をもつ場合には、セル値に 1 を返し、等しくない場合には 0 を返します。

Greater Than

2 つの入力値に対してセル単位で、より大きい関係演算を実行します。

最初のラスターが 2 番目のラスターより大きい場合にはセル値に 1 を返し、そうではない場合には 0 を返します。

Greater Than Equal

2 つの入力値に対してセル値単位で、以上演算を実行します。

最初のラスターが 2 番目のラスターより大きい、または 2 番目のラスターと等しい場合にはセル値に 1 を返し、どちらでもない場合には 0 を返します。

Less Than

2 つの入力値に対してセル値単位で、より小さい関係演算を実行します。

最初のラスターのセル値が 2 番目のラスターのセル値よりも小さい場合は 1 を返し、そうでない場合は 0 を返します。

Less Than Equal

2 つの入力値に対してセル単位で、以下関係演算を実行します。

最初のラスターが 2 番目のラスターより小さいか、または 2 番目のラスターと等しい場合にはセル値として 1 を返し、どちらでもない場合には 0 を返します。

Not Equal

2 つの入力値に対してセルごとに関係不等価演算を実行します。

最初のラスターが 2 番目のラスターと等しくない場合にはセル値に 1 を返し、等しい場合には 0 を返します。

論理演算ツールセットの関係ツール

ツール

説明

Diff

最初の入力値のどの値が 2 番目の入力値と論理的に異なるかをセル単位で判別します。

2 つの入力値が異なる場合には、最初の入力値の値が出力値の値となります。 2 つの入力値が同じ場合には、出力値は 0 になります。

InList

最初の入力の中で、他の一連の入力に含まれる値をセル単位で判別します。

各セルについて、最初の入力ラスターの値が他の入力のリストに含まれている場合、その値が出力ラスターに割り当てられます。 含まれていない場合、出力セルは NoData になります。

Is Null

入力ラスターの値が NoData であるかどうかをセルごとに判別します。

入力値が NoData の場合は 1、そうでないセルには 0 を返します。

Over

最初の入力ラスターのセルの値が 0 以外の場合、出力ラスターのセルの値は、最初の入力ラスターの値になります。 セル値が 0 の場合、出力ラスターのセルの値は 2 番目の入力ラスターの値になります。

Test

論理式を使用して、入力ラスターのブール演算を実行します。

式が True と評価されると、出力セル値は 1 になります。 入力値が false の場合、出力は 0 になります。

論理演算ツールセットの論理ツール

演算 (三角関数)

三角関数演算ツールセットのツールは、入力ラスターの値に対してさまざまな三角関数を実行します。 三角関数演算ツールと各ツールの簡単な説明を次の表に示します。

ツール

説明

ACos

ラスターのセル値の逆余弦を計算します。

ACosH

ラスターのセル値の逆双曲線正弦を計算します。

ASin

ラスターのセル値の逆正弦を計算します。

ASinH

ラスターのセル値の逆双曲線正弦を計算します。

ATan

ラスターのセル値の逆正接を計算します。

ATan2

ラスターのセル値の逆双曲線正接を計算します。

ATanH

ラスターのセル値の逆双曲線正接を計算します。

Cos

ラスターのセル値の余弦を計算します。

CosH

ラスターのセル値の双曲線余弦を計算します。

Sin

ラスターのセル値の正弦を計算します。

SinH

ラスターのセル値の双曲線正弦を計算します。

Tan

ラスターのセル値の正接を計算します。

TanH

ラスターのセル値の双曲線正接を計算します。

三角関数ツールセットのツール

モーション イメージ

モーション イメージ ツールセットのツールは、Full Motion Video データを含むモーション画像を管理、処理、解析します。 モーション画像ツールと各ツールの簡単な説明を次の表に示します。

ツール

説明

ビデオ メタデータの変換

フィールドの一致と単位タイプの変換により、地理空間ビデオ ワークフローでのさらなる処理のためにビデオ メタデータ ファイルを準備します。

フレームから画像を抽出

FMV 準拠のビデオ ストリームからビデオ フレーム画像と関連するメタデータを抽出し、データをディレクトリーに保存します。

ビデオ メタデータ (静的) の生成

メタデータがない事前に記録されたビデオから地理空間対応ビデオ ファイルを作成します。

ビデオ メタデータ → フィーチャクラス

FMV 準拠のビデオからプラットフォーム、フレーム センター、フレーム アウトライン、および属性のメタデータを抽出し、フィーチャ データをディレクトリーに保存します。

ビデオ マルチプレクサー

タイム スタンプで同期されたアーカイブ済みのビデオ ストリーム ファイルとそれに関連するメタデータ ファイルを結合してビデオ ファイルを作成します。

モーション イメージ ツールセットのツール

多次元解析

多次元解析ツールセットのツールは、複数の変数や次元にまたがる科学的なデータに対する解析を実行します。 以下の表に、多次元解析ツールとその簡単な説明を示します。

ツール

説明

多次元ラスターの集約

既存の多次元ラスター変数をディメンションに沿って結合することによって、多次元ラスター データセットを生成します。

次元変動統計

多次元データの変動ウィンドウで指定された次元に沿って統計を計算します。

引数の統計を検索

多次元ラスターまたはマルチバンド ラスター内のピクセルごとに特定の統計情報が得られるディメンション値またはバンド インデックスを抽出します。

多次元異常の生成

既存の多次元ラスター内のスライスごとに異常を計算し、新しい多次元ラスターを生成します。

トレンド ラスターの生成

多次元ラスターの 1 つまたは複数の変数のディメンションに沿って各ピクセルのトレンドを推定します。

多次元主成分分析

多次元ラスター全体の分散の原因となっている可能性のある成分の数を減らして、空間パターンと時間パターンを簡単に特定できるようにします。

多次元ラスターの相関

1 つまたは 2 つの多次元ラスターで 2 つの変数間の相関関係を解析します。

トレンド ラスターを使用した予測

トレンド ラスターの生成 ツールから生成された出力トレンド ラスターを使用して、予測される多次元ラスターを計算します。

カテゴリー ラスターの集計

入力カテゴリー ラスターのスライスごとに、各クラスのピクセル数を含むテーブルを生成します。

多次元解析ツールセットのツール

オーバーレイ

オーバーレイ ツールセットのツールは、重ね合わされた複数のラスターに対してさまざまな演算を実行します。 以下の表に、オーバーレイ ツールと、その簡単な説明を示します。

ツール

説明

加重合計

それぞれに与えられた加重値を掛け、その結果を合計したラスター同士をオーバーレイします。

オーバーレイ ツールセットのツール

スペクトル解析

スペクトル解析ツールセット内のツールには、マルチバンドおよびハイパースペクトル画像に対してスペクトル解析を実行するためのツールが含まれています。

ツール

説明

スペクトルを使用したラスターの分類

スペクトル マッチング技術を使用してマルチバンド ラスター データセットを分類します。 入力スペクトル データはポイント フィーチャクラスまたは .json ファイルとして提供することができます。

画像異常値の検出

マルチバンドまたはハイパースペクトル画像を処理し、異常スコア ラスターを作成します。 異常スコア ラスターは、0 から 1 の間の値を持つ単一バンドのラスターです。

スペクトルを使用したターゲット検出

画像内で、スペクトル シグネチャーと一致するピクセルを識別します。

画像からスペクトルを抽出

入力フィーチャ データからスペクトル シグネチャーを抽出して、Esri スペクトル ライブラリー (.esl) ファイルを作成します。

リニア スペクトル分解

サブピクセル分類を実行し、ピクセルごとに異なる土地被覆タイプの部分存在量を算出します。

スペクトル バンドの削減

**MNF (Minimum Noise Fraction)およびPCA (Principal Components Analysis)**解析法を用いて、マルチバンド画像におけるスペクトル バンドの数を削減します。

スペクトル解析ツールセット内のツール

統計

統計ツールセットのツールでは、ローカル、近傍解析、またはゾーンに基づいて統計ラスター演算を実行します。 統計ツールとその簡単な説明を次の表に示します。

ツール

説明

セル統計

複数のラスターからセルごとに統計を計算します。

使用できる統計情報は、最頻値、最大、平均、中央値、最小、最少頻値、パーセンタイル、範囲、標準偏差、合計、および種類です。

引数の統計を検索

多次元ラスター データセットのラスターのスタックで、特定の統計値に達したディメンション値 (たとえば、日付、高さ、深さ) を抽出できます。

フォーカル統計

各入力セル位置について、指定した近傍内の値の統計を計算します。

ゾーン統計

別のデータセットのゾーン内に含まれるラスターの値を集計します。

ゾーン統計 (テーブル)

他のデータセットのゾーンごとにラスター値を集約し、その結果をテーブルとして出力します。

統計ツールセットのツール

合成開口レーダー

合成開口レーダー ツールセットのツールは、合成開口レーダー (SAR) データを補正、処理、および解析できます。 合成開口レーダー ツールとその簡単な説明を次の表に示します。

ツール

説明

複素数データ フィルターの適用

複素数入力 SAR (合成開口レーダー) データ用の位相コンポーネントをスムージング処理し、複素数レーダー データを出力します。

コレジストレーションの適用****

DEM (数値標高モデル) と軌道ステート ベクターのメタデータを使用し、セカンダリー SLC (single look complex) データを参照 SLC グリッドにリサンプルします。

幾何テレイン補正の適用

range-Doppler バックジオコーディング アルゴリズムを使用して、入力 SAR (合成開口レーダー) データをオルソ補正します。

軌道修正の適用

より正確な OSV (軌道ステート ベクター) ファイルを使用して、Sentinel-1 SAR (合成開口レーダー) データの軌道情報を更新します。

放射量キャリブレーションの適用

リファレンス平面を使用して反射率を正規化することで、入力 SAR (合成開口レーダー) の反射率を正規化された後方散乱の物理単位に変換します。

放射量分析によるテレインのフラット化を適用

入力 SAR (合成開口レーダー) データの地形による放射歪みを補正します。

コヒーレンスの計算****

入力リファレンス複素数レーダー データと入力セカンダリー複素数レーダー データ間の類似性を計算します。

SAR 指数の計算

レーダー植生指数 (RVI)、レーダー森林劣化指数 (RFDI)、樹冠構造指数 (CSI) など、SAR (合成開口レーダー) データのさまざまな SAR 指数を計算します。

SAR 単位の変換

入力合成開口レーダー (SAR) のデータのスケーリングを変換します。

カラー合成の作成

マルチバンド ラスター データセットから 3 バンド ラスター データセットを作成します。

デバースト

入力 Sentinel-1 SLC (Single Look Complex) SAR (合成開口レーダー) データの複数のバーストをマージして、単一のシームレスなサブスワス ラスターを出力します。

スペックル除去

スペックルの入力 SAR (合成開口レーダー) データを補正します。スペックルは、粒状またはごま塩状の効果に似たコヒーレント照明の結果です。

明るい海洋オブジェクトの検出

対象領域外の合成開口レーダー (SAR) データをマスキングしながら、潜在的な明るい人工オブジェクト (船舶、石油リグ、風車など) を検出します。

暗い海洋エリアの検出

流出油または藻に属すると考えられる暗いピクセルを特定し、これらのピクセルを集約しながら、対象地域外の合成開口レーダー (SAR) のデータを隠します。

軌道ファイルのダウンロード

Sentinel-1 SAR (合成開口レーダー) データ用に更新した軌道ファイルをダウンロードします。

海上風の抽出

海面上の風向と強さを推定します。

水域の抽出

入力 SAR (合成開口レーダー) データと DEM (数値標高モデル) を使用して水域を検索します。

インターフェログラムの生成

リファレンスおよびセカンダリー SLC (Single Look Complex) 入力の位相の差分計算を行ってインターフェログラムを作成します。

マスクされた SAR ラスターの生成

元の入力範囲全体のレーダー計測値を保持する出力合成開口レーダー (SAR) データセットを生成すると同時に、指定の対象地域をマスクします。

時系列コヒーレンスの生成

検出されたグランド レンジとコヒーレンス プロダクトを使用し、疑似カラー合成画像を生成します。 コンポジットの各バンドは、複素数レーダー プロダクトから生成される、異なる合成開口レーダー (SAR) 取得で構成されます。

マルチルック

入力された合成開口レーダー (SAR) データをレンジ方向のルックとアジマス方向のルックにより平均化し、正方形のピクセルに近似させ、スペックルを軽減し、SAR ツールの処理時間を短縮します。

熱ノイズの除去

入力 SAR (合成開口レーダー) データ内の熱ノイズにより生じる後方散乱を補正して、画像をよりシームレスにします。

位相アンラップ

位相の不明確性を無くし、SLC (Single Look Complex) データの連続位相値を求めます。

合成開口レーダー ツールセットのツール

ユーティリティー

ユーティリティー ツールセットのツールは、画像および派生プロダクトに対して前処理および後処理を実行します。 以下の表に、ユーティリティー ツールと、その簡単な説明を示します。

ツール

説明

バイナリー マスクの作成

ユーティリティー ツールセットには、画像と派生プロダクトの前処理および後処理用のツールが含まれます。

ユーティリティー ツールセットのツール