SAR 指数の計算 (Image Analyst ツール)
サマリー
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。
これらの指数に使用される式は、入力レーダー データセットで利用できる偏波に依存します。
使用法
入力レーダー データはリニア単位である必要があります。 データがデシベル (dB) 単位の場合、SAR 単位の変換 ツールを使用してレーダー データを距離単位に変換します。
このツールは、四重偏波の入力 SAR データについては、RVI 指数に対して 3 つの式の選択肢を提供します。 RVI には、HH, HV または VV, VH または HH, HV, VH, VV 偏波が必要です。
このツールは、RFDI 指数に対して 2 つの選択肢を提供します。 RFDI には、HH, HV または VV, VH 偏波が必要です。
このツールは、CSI 指数に対して 1 つの選択肢を提供します。 CSI には HH, VV 偏波が必要です。
RFDI と RVI の場合、都市、砂漠、水域は本質的に植生が少ないか、植生が存在しないため、不毛、荒廃、森林破壊された地形に対応する値を持つことがあります。 ほとんどの値は 0 ～ 1 の範囲内に収まりますが、2 回反射散乱または体積散乱による外れ値が生じることがあります。
パラメーター
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ラベル
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説明
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データ タイプ
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入力レーダー データ
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入力レーダー データ。
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Raster Dataset; Raster Layer
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出力ラスター
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出力 SAR 指数ラスター。
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Raster Dataset
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インデックス
(オプション)
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計算される SAR 指数を指定します。
レーダー植生指数 (RVI)—レーダー植生指数が使用されます。 RVI は、全偏波からの後方散乱の合計に対する、交差偏波後方散乱の割合を指します。 値は 0 から 1 の範囲です。 RVI 値が 0 に近いときはやせた土地を意味し、値が大きいときは植生のある土地を意味します。 これがデフォルトです。
レーダー森林劣化指数 (RFDI)—レーダー森林劣化指数が使用されます。 RFDI は、共偏波後方散乱と交差偏波後方散乱の正規化差を表します。 RFDI 値が小さい場合 (0.3 未満) は密生した森林を意味します。 RFDI 値が中程度の場合 (0.4 ～ 0.6) は劣化した森林に対応します。 RFDI 値が大きい場合 (0.6 以上) は森林破壊された地形を意味します。
樹冠構造指数 (CSI)—樹冠構造指数が使用されます。 CSI は、共偏波後方散乱 (HH、VV) の正規化差を表します。 値の範囲は -1 から +1 で、垂直構造物に覆われる樹冠の CSI 値は -1 に近くなり、水平構造物に覆われる樹冠の CSI 値は 1 に近くなります。 このオプションは、入力レーダー データに HH バンドと VV バンドが含まれる場合にのみサポートされます。
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String
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偏波バンド
(オプション)
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指数計算に使用する偏波バンドを指定します。
このパラメーターは、入力レーダー データ パラメーター値が四重偏波 SAR データセットで、指数 パラメーター値が レーダー植生指数 (RVI) または レーダー森林劣化指数 (RFDI) である場合にのみサポートされます。
HH、HV—指数計算 (二重偏波) では、水平-水平バンドと水平-垂直バンドが使用されます。 これがデフォルトです。
VV、VH—指数計算 (二重偏波) では、垂直-垂直バンドと垂直-水平バンドが使用されます。
HH、HV、VH、VV—指数計算 (四重偏波) では、水平-水平バンド、水平-垂直バンド、垂直-水平バンド、垂直-垂直バンドが使用されます。
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String
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ComputeSARIndices(in_radar_data, out_raster, {index}, {polarization_bands})
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名前
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説明
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データ タイプ
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in_radar_data
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入力レーダー データ。
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Raster Dataset; Raster Layer
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out_raster
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出力 SAR 指数ラスター。
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Raster Dataset
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index
(オプション)
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計算される SAR 指数を指定します。
RVI—レーダー植生指数が使用されます。 RVI は、全偏波からの後方散乱の合計に対する、交差偏波後方散乱の割合を指します。 値は 0 から 1 の範囲です。 RVI 値が 0 に近いときはやせた土地を意味し、値が大きいときは植生のある土地を意味します。 これがデフォルトです。
RFDI—レーダー森林劣化指数が使用されます。 RFDI は、共偏波後方散乱と交差偏波後方散乱の正規化差を表します。 RFDI 値が小さい場合 (0.3 未満) は密生した森林を意味します。 RFDI 値が中程度の場合 (0.4 ～ 0.6) は劣化した森林に対応します。 RFDI 値が大きい場合 (0.6 以上) は森林破壊された地形を意味します。
CSI—樹冠構造指数が使用されます。 CSI は、共偏波後方散乱 (HH、VV) の正規化差を表します。 値の範囲は -1 から +1 で、垂直構造物に覆われる樹冠の CSI 値は -1 に近くなり、水平構造物に覆われる樹冠の CSI 値は 1 に近くなります。 このオプションは、入力レーダー データに HH バンドと VV バンドが含まれる場合にのみサポートされます。
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String
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polarization_bands
(オプション)
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指数計算に使用する偏波バンドを指定します。
このパラメーターは、in_radar_data パラメーター値が四重偏波 SAR データセットで、index パラメーター値が RVI または RFDI である場合にのみサポートされます。
HH_HV—指数計算 (二重偏波) では、水平-水平バンドと水平-垂直バンドが使用されます。 これがデフォルトです。
VV_VH—指数計算 (二重偏波) では、垂直-垂直バンドと垂直-水平バンドが使用されます。
HH_HV_VH_VV—指数計算 (四重偏波) では、水平-水平バンド、水平-垂直バンド、垂直-水平バンド、垂直-垂直バンドが使用されます。
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String
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コードのサンプル
ComputeSARIndices の例 1 (Python ウィンドウ)
この例では、四重偏波 SAR データセットから RVI を計算します。
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\Data\SAR"
out = arcpy.ia.ComputeSARIndices(
"Quad-Polarization_manifest_CalB0_TNR_RTFG0_Dspk_GTC.crf", "RVI",
"HH, HV, VH, VV")
out.save("Quad-Polarization_manifest_CalB0_TNR_RTFG0_Dspk_GTC_RVI.crf")
ComputeSARIndices の例 2 (スタンドアロン スクリプト)
この例では、四重偏波 SAR データセットから RVI を計算します。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Set local variables
arcpy.env.workspace = r"C:\Data\SAR"
in_radar_data = "Quad-Polarization_manifest_CalB0_TNR_RTFG0_Dspk_GTC.crf"
out_raster = "Quad-Polarization_manifest_CalB0_TNR_RTFG0_Dspk_GTC_RVI.crf"
index = "RVI"
polarization_bands = "HH, HV, VH, VV"
# Run
out = arcpy.ia.ComputeSARIndices(
in_radar_data, out_raster, index, polarization_bands)
out.save(out_raster)
環境
圧縮, NoData, 並列処理ファクター, ピラミッド, ラスター統計, リサンプリング方法, スクラッチ ワークスペース, タイル サイズ
ライセンス情報
- Basic: Image Analyst が必要
- Standard: Image Analyst が必要
- Advanced: Image Analyst が必要