Список инструментов геообработки ArcGIS Image Analyst

Дополнительный модуль ArcGIS Image Analyst предоставляет набор инструментов геообработки в ArcGIS Pro.

Инструменты геообработки

Большое число инструментов геообработки поставляется с дополнительным модулем Image Analyst. Эти инструменты сгруппированы по категориям связанных функциональных возможностей в следующих таблицах и соответствующих группах инструментов.

Выявление изменений

Группа инструментов Выявление изменений содержит инструмент для определения изменений между наборами растровых данных.

Инструменты в группе Выявление изменений
Инструмент	Описание
Анализировать изменения с помощью CCDC	Оценивает изменения значений пикселов с течением времени с помощью метода Непрерывное обнаружение и классификация изменений (CCDC) и генерирует растр анализа изменений, содержащий результаты модели.
Анализировать изменения с помощью LandTrendr	Оценивает изменения в значениях пикселов во времени с использованием метода обнаружения трендов нарушений и восстановлений на базе Landsat (LandTrendr) и создает растр анализа изменений, содержащий результаты модели.
Вычислить растр изменений	Вычисляет абсолютные, относительные, категорийные или спектральные различия между двумя наборами растровых данных.
Определить изменения, используя растр анализа изменений	Генерирует растр, содержащий информацию об изменении значений пикселов, используя выходной растр анализа изменений из инструмента Анализировать изменения с помощью CCDC или инструмента Анализировать изменения с помощью LandTrendr.

Классификация и распознавание закономерностей

Инструменты в группе инструментов Классификация и распознавание закономерностей находят, идентифицируют и количественно оценивают закономерности в данных изображений. Вы можете выполнять классическую статистическую и расширенную классификацию изображений с помощью машинного обучения и регрессионный анализ сегментированных и пиксельных наборов растровых данных. Предоставляются дополнительные инструменты для создания обучающего набора и вычисления точности классификации, а также уточнения карт классов. В следующей таблице перечислены инструменты Классификация и распознавание закономерностей и дано краткое описание каждого из них:

Инструменты группы Классификация и распознавание закономерностей
Инструмент	Описание
Классифицировать растр	Классифицирует набор растровых данных на основе файла определения классификатора Esri (`.ecd`) и входных наборов растровых данных. Файл `.ecd` содержит всю информацию, требуемую для выполнения конкретного типа поддерживаемой Esri классификации. Входные данные для этого инструмента должны соответствовать входным данным, использованным для создания требуемого файла `.ecd`.
Классифицировать растр с использованием спектральной функции	Классифицирует многоканальный набор растровых данных с использованием спектральных методов сопоставления изображений. Входные спектральные данные могут быть заданы как класс точечных объектов или файл `.json`.
Вычислить матрицу неточностей	Вычисляет матрицу неточностей с ошибками пропуска и невыполнения и определяет индекс согласованности каппа, минимальное пересечение по объединению (IoU), а также вычисляет общую точность между классифицированной картой и базовыми данными.
Вычислить атрибуты сегмента	Вычисляет набор атрибутов, связанный с сегментированным изображением. Входным растром может являться одноканальное или трёхканальное 8-битное сегментированное изображение.
Создать точки оценки точности	Инструмент создает произвольно расположенные точки для оценки точности выполненной классификации.
Создать обучающие выборки из исходных точек	Создает обучающие выборки из исходных точек, такие как точки оценки точности или точки обучающей выборки. Типичным случаем применения является построение обучающих выборок из существующих источников, таких как тематический растр или класс объектов.
Просмотреть обучающие примеры	Оценивает точность отдельных образцов обучающей выборки. Точность перекрестной проверки вычисляется при помощи предварительно созданного результата обучающей классификации в файле `.ecd` и обучающих выборок. В выходные данные входит набор растровых данных, содержащий значения неправильно классифицированных классов, и набор данных обучающей выборки с показателями точности для каждой обучающей выборки.
Линейное спектральное несмешивание	Выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность различных типов почвенно-растительного покрова для отдельных пикселов.
Прогнозировать, используя регрессионную модель	Прогнозирует значения данных с помощью выходных данных инструмента Регрессионная модель произвольных деревьев с обучением.
Удалить артефакты разбивки на листы сегмента растра	Исправляет сегменты и объекты, вырезанные по границам листов во время процесса сегментации, выполняемого как функция растра. Этот инструмент полезен для некоторых региональных процессов, например, при сегментации изображений, в которых возможно проявление несоответствий вблизи границы листов изображений. Этот шаг обработки уже включен в инструмент Сегментация методом среднего сдвига. Его следует использовать только для сегментированного изображения, не созданного этим инструментом.
Сегментация методом среднего сдвига	Группирует в сегменты смежные пикселы с одинаковыми спектральными характеристиками.
Классификатор изокластера с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (`.ecd`) с использованием определения классификации Изокластер.
Классификатор K-ближайших соседей с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (`.ecd`) с использованием метода классификации K-ближайших соседей.
Классификатор по методу максимального правдоподобия с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (`.ecd`) с использованием определения классификации Метода максимального правдоподобия (MLC).
Классификатор произвольных деревьев с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (`.ecd`) с использованием метода классификации произвольных деревьев.
Регрессионная модель произвольных деревьев с обучением	Моделирует отношение между независимой переменной и целевым набором данных с помощью анализа произвольных деревьев.
Классификатор опорных векторов с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (`.ecd`) с использованием определения классификации Метода опорных векторов (SVM).
Обновить точки оценки точности	Обновляет поле `Target` в таблице атрибутов, чтобы сравнивать истинно точные точки с изображением классификации.

Глубокое обучение

Инструменты в группе инструментов Глубокого обучения обнаруживают особенности изображений, используя несколько слоев искусственных нейронных сетей, каждый из которых способен извлекать одну или несколько уникальных особенностей изображения. В следующей таблице приводится список инструментов Глубокого обучения и дано их краткое описание;

Инструменты группы Глубокое обучение
Инструмент	Описание
Классифицировать объекты при помощи глубокого обучения	Запускает обученную модель глубокого обучения на входном растре и дополнительном классе пространственных объектов для создания класса объектов или таблицы, где у каждого входного объекта имеется метка назначенного класса или категории.
Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения	Запускает обученную модель глубокого обучения на входном растре для создания классифицированного растра, где каждому допустимому пикселу назначена метка класса.
Вычислить точность для выявления объектов	Вычисляет точность модели глубокого обучения сравнением объектов, выявленных инструментом Выявить объекты при помощи глубокого обучения, с истинными данными на поверхности земли.
Вычислить точность классификации пикселов	Вычисляет матрицу неточностей, основанную на ошибках пропуска и невыполнения, и с учетом показателя Пересечение по объединению (IoU). Точность вычисляется на основе выходных данных инструмента Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения и истинно точных данных.
Выявить изменения с помощью глубокого обучения	Запускает обученную модель глубокого обучения для выявления изменений между двумя растрами.
Выявить опорные точки	Обнаруживает наземные опорные точки в наборе данных мозаики.
Выявить объекты при помощи глубокого обучения	Запускает обученную модель глубокого обучения для входного растра для построения класса с найденными пространственными объектами. Объекты могут быть ограничивающими рамками или полигонами вокруг найденных объектов или точками в центрах объектов.
Экспорт обучающих данных для глубокого обучения	Конвертирует надписанные векторные или растровые данные в наборы данных глубокого обучения с использованием спутникового изображения. Инструмент создает папку чипов изображений и папку файлов метаданных в определенном формате.
Извлечь объекты, используя модели ИИ	Запускает одну или несколько предварительно обученных моделей глубокого обучения на входном растре для извлечения объектов и автоматизации последующей обработки получаемых выходных данных.
Немаксимальное подавление	Выявляет дубликаты объектов в выходных данных инструмента Выявить объекты при помощи глубокого обучения, в качестве шага постобработки, и создает выходные данные без дублей.
Тренировать модель глубокого обучения	Тренирует модель глубокого обучения с использованием результатов работы инструмента Экспорт обучающих данных для глубокого обучения.
Обучение с использованием AutoDL	Обучает модель глубокого обучения путем создания конвейеров обучения и автоматизации большей части процесса обучения, включая увеличение данных, выборку модели, настройку гиперпараметров и уменьшение размера пакета.
Преобразовать формы изображений	Преобразует объекты из пространства изображения в пространство карты.
Преобразовать пикселы с помощью глубокого обучения	Запускает обученную модель глубокого обучения для улучшения пикселов в изображении.

Извлечение

Инструмент в группе инструментов Извлечение извлекает из растра поднабор пикселов по атрибутам пикселов или их пространственному расположению. В следующей таблице указан инструмент Извлечения и дано его краткое описание:

Инструмент в группе инструментов Извлечение
Инструмент	Описание
Извлечь по образцу	Создает таблицу или класс точечных объектов, содержащую(-ий) значения ячеек растра или набора растров, для конкретных местоположений. Местоположения определяются ячейками растра, точками, полилиниями или полигонами.

Интерполяция

Инструменты группы инструментов Интерполяция интерполируют различные типы данных. В следующей таблице содержится список инструментов Интерполяции и дано краткое описание каждого:

Инструменты группы Интерполяция
Инструмент	Описание
Интерполировать из пространственно-временных точек	Интерполирует временные точечные данные в многомерный растр.
Оптимальная интерполяция	Статистически ассимилирует данные, объединенные из нескольких источников, для получения интерполированного выходного растра.

Алгебра карт

Алгебра карт – это способ выполнения анализа растров путем создания выражений на алгебраическом языке. Выражения создаются с помощью инструмента Калькулятор растра, позволяющего создавать выражения, которые выдают набор растровых данных. Инструмент Калькулятор растра запускает одно выражение алгебры карт, построенное с помощью синтаксиса Python.

Для получения информации об инструменте Калькулятор растра изучите раздел Обзор группы инструментов Алгебра карт в Image Analyst.

Математические

Для выполнения математических операций над наборами растровых данных есть более 60 Математических инструментов. Эти инструменты сгруппированы по следующим функциональным областям:

Общие
Условия
Логические
- Побитовые
- Булевы
- Комбинаторные
- Логические
- Относительные
Тригонометрические

Математические (общие)

Инструменты в группе Общие математические инструменты применяют ко входным данным математические операции. Эти инструменты попадают в несколько категорий. Арифметические инструменты выполняют базовые арифметические операции, например, сложение или умножение. Есть инструменты, которые выполняют различные типы операций возведения в степень, которые включают экспоненты и логарифмы, а также основные операции степени. Остальные инструменты используются либо для конвертации знаков, либо для конвертации между целочисленными типами данных и типами данных с плавающей запятой. В следующей таблице содержится список Общих математических инструментов и дано краткое описание каждого:

Инструменты группы Общие математические
Инструмент	Описание
Абсолютное значение	Вычисляет абсолютное значение ячеек в растре.
Разделить	Делит значения двух растров по принципу ячейка-за-ячейкой.
Exp	Вычисляет экспоненту по основанию е для ячеек растра.
Exp10	Вычисляет экспоненту по основанию 10 для ячеек растра.
Exp2	Вычисляет экспоненту по основанию 2 для ячеек растра.
Float	Конвертирует каждое значение ячейки растра в число с плавающей точкой.
Int	Преобразует значение каждой ячейки в целое число путем округления.
Ln	Вычисляет натуральный логарифм (по основанию е) для ячеек растра.
Log10	Вычисляет логарифм по основанию 10 для ячеек растра.
Log2	Вычисляет логарифм по основанию 2 для ячеек растра.
Вычесть	Вычитает значение второго входного растра из значений первого входного растра по принципу ячейка-за-ячейкой.
Остаток	Находит остаток (по модулю) первого растра при делении на второй растр по принципу ячейка-за-ячейкой.
Изменить знак	Меняет знак (умножением на -1) значений ячеек входного растра по принципу ячейка-за-ячейкой.
Сложить	Складывает (суммирует) значения двух растров по принципу ячейка-за-ячейкой.
Степень	Возводит в степень значения ячейки растра, где степень равна значениям в другом растре.
Округлить в меньшую сторону	Возвращает ближайшее меньшее целое значение, только представленное как значение с плавающей точкой, для каждой ячейки растра.
Округлить в большую сторону	Возвращает следующее наибольшее целочисленное значение, представленное числом с плавающей точкой, для каждой ячейки растра.
Возвести в квадрат	Возводит в квадрат значения ячеек растра.
Квадратный корень	Вычисляет квадратный корень значений ячеек растра.
Умножить	Перемножает значения двух растров по принципу ячейка-за-ячейкой.

Математические (Условия)

Инструменты группы инструментов Математические: Условия управляют выходными значениями на основе условий, наложенных на входные значения. Существует два типа условий, которые могут применяться: запросы к атрибутам или условие, основанное на позиции условного утверждения в списке. В следующей таблице содержится список инструментов Математические: Условия и дано краткое описание каждого из них:

Инструменты группы Математические: Условия
Инструмент	Описание
Условие	Выполняет для каждой ячейки входного растра оценку по принципу условной выборки.
Отбор	Использует значение растра положения для определения входного растра, который будет использоваться для значения выходной ячейки.
Установить Null	Устанавливает идентифицированные ячейки на NoData на основании заданного критерия. Выдает значение NoData, если при выполнении оценки условия получено значение Истина, и выдает значение, определяемое другим растром, если получено значение Ложь.

Математические (Логические)

Инструменты из группы инструментов Логические математические оценивают значения входных данных и определяют выходные значения на основании Булевой логики. Эти инструменты обрабатывают наборы растровых данных в пяти основных категориях: Побитовые, Булевы, Комбинаторные, Относительные и Логические. В следующей таблице содержится перечень инструментов Логические математические и дано краткое описание каждого:

Инструменты Побитовые из группы инструментов Логические математические
Инструмент	Описание
Побитовый оператор And	Выполняет побитовую операцию And для бинарных значений двух входных растров.
Побитовый оператор Left Shift	Выполняет операцию побитового сдвига влево над двоичными значениями двух исходных растров.
Побитовый оператор Not	Выполняет Побитовую операцию Not (дополнение) над двоичными значениями входного растра.
Побитовый оператор Or	Выполняет побитовую операцию "или" над двоичными значениями двух входных растров.
Побитовый оператор Right Shift	Выполняет побитовую операцию "Сдвиг вправо" над двоичными значениями входного растра.
Побитовый оператор XOr	Выполняет побитовую операцию "исключающее или" над двоичными значениями двух входных растров.

Инструменты Булевы из группы инструментов Логические математические
Инструмент	Описание
Булев оператор And	Выполняет Булеву операцию И (And) для значений ячеек двух входных растров. Если оба входных значений истинны (ненулевые), выходное значение равно 1. Если одно или оба значения ложны (нулевые), выходное значение – 0.
Булев оператор Not	Выполняет Булеву операцию Нет (Not) (дополнительно) для значений ячеек двух входных растров. Если входные значения истинны (ненулевые), выходное значение будет 0. Если входные значения ложные (нулевые), выходное значение будет 1.
Булев оператор Or	Выполняет Булеву операцию ИЛИ (OR) для значений ячеек двух входных растров. Если одно или оба входных значений истинны (ненулевые), выходное значение 1. Если оба входные значения ложны (нулевые) – выходное значение – 0.
Булев оператор XOr	Выполняет Булеву операцию исключающего Или (XOr) для значений ячеек двух входных растров. Если одно входное значение истинно (ненулевое), а остальные ложные (нулевые) выходное значение будет 1. Если оба входных значения истинные или оба входных значения ложные, выходное значение будет 0.

Комбинаторные инструменты из группы инструментов Логические математические
Инструмент	Описание
Комбинаторный оператор And	Выполняет Комбинаторную операцию исключающего И (And) для значений ячеек двух входных растров. Если оба входных значения истинны (не-нулевые), выходное значение будет уникальным для каждой комбинации входных значений. Если одно или оба значения ложны (нулевые) – выходное значение – 0.
Комбинаторный оператор Or	Выполняет Комбинаторную операцию исключающего Или (Or) для значений ячеек двух входных растров. Если какое-либо входное значение истинно (не-нулевое), выходное значение будет уникальным для каждой комбинации входных значений. Если оба значения ложны (нулевые) – выходное значение – 0.
Комбинаторный оператор XOr	Выполняет Комбинаторную операцию исключающего Или (XOr) для значений ячеек двух входных растров. Если одно входное значение истинно (не-нулевое), а другое – ложное (нулевое), выходное значение будет уникальным для каждой комбинации входных значений. Если оба входных значения истинные или оба входных значения ложные, выходное значение будет равно нулю.

Относительные инструменты из группы инструментов Логические математические
Инструмент	Описание
Равно	Выполняет относительную операцию "равно " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1 для ячеек выходного растра, в которых значение ячейки первого входного растра равно значению соответствующей ячейки второго входного растра и значение 0 для ячеек, в которых значения не равны.
Больше	Выполняет относительную операцию "больше чем " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1 для ячеек, в которых значение в первом растра больше, чем значение во втором растра и 0 для ячеек в которых значения первого растра меньше значений второго.
Больше или равно	Выполняет относительную операцию "равно " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1 для ячеек, в которых значение в первом растра больше или равно, чем значение во втором растра и 0 для ячеек в которых значения первого растра меньше значений второго.
Меньше	Выполняет относительную операцию "меньше чем " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1 для ячеек, в которых значение в первом растре меньше, чем значение во втором растре и 0 если это не так.
Меньше или равно	Выполняет относительную операцию "меньше чем " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1 для ячеек, в которых значение в первом растра меньше или равно, чем значение во втором растра и 0 для остальных ячеек.
Не равно	Выполняет относительную операцию "не равно " для двух входных растров по принципу ячейка-за-ячейкой. Выдает значение 1 для ячеек, где значения на первом растре не равны значениям на втором растре и 0 для ячеек, значения которых равны.

Логические инструменты из группы инструментов Логические математические
Инструмент	Описание
Разница	Определяет, какие значения из первых входных данных логически отличаются от значений вторых входных данных на основе "ячейка-за-ячейкой ". Если значения двух входных растров разные, значения первого входного растра записываются в выходной растр. Если значения двух входных растров одинаковые, в соответствующей ячейке выходного растра будет 0.
В списке	Определяет, какие значения из первых входных данных содержатся в наборе других входных данных на основе "ячейка-за-ячейкой ". Для каждой ячейки, если значение первого входного растра находится в списке других входных данных, это значение будет присвоено выходному растру. Если оно не найдено, выходным значением в ячейке будет значение NoData.
Равно Null	Определяет, какие значения из входного растра являются значениями NoData на основе ячейка-за-ячейкой. Возвращает значение 1, если входное значение – NoData и 0 для ячеек, значение которых не NoData.
Больше нуля	Для ненулевых значений ячеек в первых входных данных, выходное значение будет значением первых входных данных. Если ячейки входного растра равны нулю, выходные значения для этих ячеек будут соответствовать ячейкам второго входного растра.
Критерий	Выполняет Булеву оценку входного растра с помощью логического выражения. Когда выражение оценивается как истинное, выходной ячейке присваивается значение 1. Если выражение ложно, выходной ячейке присваивается значение 0.

Математические (Тригонометрические)

Инструменты из группы инструментов Тригонометрические математические выполняют различные тригонометрические вычисления над значениями во входном растре. В следующей таблице перечислены Тригонометрические математические инструменты, и предоставлено краткое описание каждого из них:

Инструменты группы Математические Тригонометрические
Инструмент	Описание
ACos	Вычисляет арккосинус значений ячеек растра.
ACosH	Вычисляет гиперболический арккосинус ячеек растра.
ASin	Вычисляет арксинус ячеек растра.
ASinH	Вычисляет гиперболический арксинус ячеек растра.
ATan	Вычисляет арктангенс значений ячеек растра.
ATan2	Вычисляет гиперболический арктангенс значений ячеек растра.
ATanH	Вычисляет гиперболический арктангенс значений ячеек растра.
Cos	Вычисляет косинус ячеек растра.
CosH	Вычисляет гиперболический косинус ячеек растра.
Sin	Вычисляет синус ячеек растра.
SinH	Вычисляет гиперболический синус ячеек растра.
Tan	Вычисляет тангенс значений ячеек растра.
TanH	Вычисляет гиперболический тангенс значений ячеек растра.

Motion Imagery

Инструменты в группе инструментов Motion Imagery управляют, обрабатывают и анализируют движущиеся изображения, включая данные Full Motion Video. В следующей таблице приводится список инструментов группы Motion Imagery и дается их краткое описание:

Инструменты группы Motion Imagery
Инструмент	Описание
Конвертировать метаданные видео	Готовит видеофайл метаданных для дальнейшей обработки в геопространственных видеопроцессах путём сопоставления и преобразования типов единиц.
Извлечь кадры в изображения	Извлекает изображения кадров видео и связанные метаданные из FMV-совместимого потока видео и сохраняет данные в директорию.
Создать метаданные видео (Стационарный)	Создаёт активный видеофайл с пространственной привязкой из заранее записанного видео без метаданных.
Метаданные видео в класс объектов	Извлекает метаданные платформы, центра кадра, контура кадра и атрибутов из видео, совместимого с FMV и сохраняет их в директорию.
Видео-Мультиплексор	Создает FMV-совместимый видео файл, который сочетает архивный видео файл и файл метаданных, синхронизированные по временным меткам.

Многомерный анализ

Инструменты из группы инструментов Многомерный анализ выполняют анализ научных данных по нескольким переменным и измерениям. В следующей таблице содержится список инструментов Многомерного анализа и дано краткое описание каждого из них:

Инструменты группы инструментов Многомерный анализ
Инструмент	Описание
Агрегировать многомерный растр	Генерирует набор многомерных растровых данных путем комбинирования существующих переменных многомерного растра вдоль измерения.
Движущаяся статистика по измерению	Вычисляет статистику по движущемуся окну для многомерных данных по заданному измерению.
Найти статистику аргументов	Извлекает значение измерения или индекс канала, при котором достигается заданная статистика для каждого пиксела в многомерном или многоканальном растре.
Создать многомерную аномалию	Вычисляет аномалию для каждого среза в существующем многомерном растре с целью создания нового многомерного растра.
Создать растр тренда	Оценивает тренд для каждого пиксела вдоль измерения для одной или нескольких переменных в многомерном растре.
Многомерные главные компоненты	Уменьшает количество компонентов, которые могут учитывать дисперсию всего многомерного растра, так что пространственный и временной шаблон могут быть легко идентифицирован.
Корреляция многомерного растра	Анализирует корреляции между двумя переменными в одном или двух многомерных растрах.
Прогнозировать, используя растр тренда	Вычисляет прогнозируемый многомерный растр, используя выходной растр тренда из инструмента Создать растр тренда.
Суммировать категорийный растр	Создает таблицу, содержащую количество пикселов для каждого класса в каждом срезе входного категориального растра.

Наложение

Инструмент группы Наложение выполняет разные операции над несколькими наложенными друг на друга растрами. В следующей таблице перечислен инструмент Наложение и дано его краткое описание.

Инструмент в группе инструментов Наложение
Инструмент	Описание
Взвешенная сумма	Наложение нескольких растров с умножением каждого на присвоенный им вес и общим суммированием.

Спектральный анализ

Группа инструментов Спектральный анализ содержит инструменты для выполнения спектрального анализа многоканальных и гиперспектральных изображений.

Инструменты группы Спектральный анализ
Инструмент	Описание
Классифицировать растр с использованием спектральной функции	Классифицирует многоканальный набор растровых данных с использованием спектральных методов сопоставления изображений. Входные спектральные данные могут быть заданы как класс точечных объектов или файл `.json`.
Выявить аномалии изображения	Обрабатывает многоканальное или гиперспектральное изображение и создает растр с оценкой аномалий. Растр с оценкой аномалий — это одноканальный растр со значениями от 0 до 1.
Выявить цель с использованием спектра	Определяет пикселы в изображении, которые соответствуют спектральной сигнатуре.
Извлечь спектры из изображения	Извлекает спектральные сигнатуры из входных векторных данных с помощью изображения для создания файла Esri Spectral Library (`.esl`).
Линейное спектральное несмешивание	Выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность различных типов почвенно-растительного покрова для отдельных пикселов.
Уменьшить число спектральных каналов	Уменьшает количество спектральных каналов в многоканальных изображениях с помощью аналитических методов Минимальной доли шума и Анализа методом главных компонент.

Статистика

Инструменты группы инструментов Статистика выполняют статистические операции с растрами на локальной, окрестной или зональной основе. В следующей таблице приводится список инструментов Статистика и дается их краткое описание:

Инструменты группы Статистика
Инструмент	Описание
Статистика по ячейкам	Вычисляет статистику по ячейкам на основании значений из нескольких растров. Доступная статистика: Большинство, Максимум, Среднее, Медиана, Минимум, Меньшинство, Процентиль, Диапазон, Среднеквадратическое отклонение, Сумма и Разнообразие.
Найти статистику аргументов	Извлекает значение измерения (например, даты, высоты или глубины), в котором получается определенная статистика в стеке растров в многомерном наборе растровых данных.
Фокальная статистика	Вычисляет для каждой входной ячейки статистику значений в определенной вокруг нее окрестности.
Зональная статистика	Суммирует значения растра в пределах зон другого набора данных.
Зональная статистика в таблицу	Суммирует значения растра в пределах зон другого набора данных и записывает результаты в таблицу.

Радиолокатор с синтезированной апертурой

Инструменты в группе инструментов Радар с синтезированной апертурой корректируют, обрабатывают и позволяют анализировать данные радара с синтезированной апертурой (SAR). В следующей таблице приводится список инструментов Радар с синтезированной апертурой и дается их краткое описание:

Инструменты группы Радар с синтезированной апертурой
Инструмент	Описание
Применить фильтр комплексных данных	Сглаживает фазовую составляющую комплексных входных данных радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) и выводит комплексные данные радара.
Применить корегистрацию	Пересчитывает вторичные данные продукта single look complex (SLC) в индексную сетку SLC с использованием цифровой модели рельефа (ЦМР) и метаданных вектора состояния орбиты.
Применить геометрическую коррекцию рельефа	Ортотрансформирует входные данные радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR), используя алгоритм обратного геокодирования с доплеровским диапазоном.
Применить коррекцию орбиты	Обновляет орбитальную информацию в данных радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) Sentinel-1, используя более точный векторный файл состояния орбиты (OSV).
Применить радиометрическую калибровку	Преобразует отражательную способность входного радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) в физические единицы нормализованного обратного рассеяния путем нормализации отражательной способности с использованием базовой плоскости.
Применить радиометрическое сглаживание рельефа	Корректирует входные данные радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) с учетом радиометрических искажений, вызванных топографией.
Вычислить когерентность	Вычисляет сходство между опорными и вторичными входными комплексными радиолокационными данными.
Вычислить индексы SAR	Вычисляет различные индексы радара с синтезированной апертурой (SAR) для данных SAR, такие как Радиолокационный вегетационный индекс (RVI), Радиолокационный индекс деградации леса (RFDI) и Индекс структуры крон (CSI).
Конвертировать единицы измерения SAR	Преобразует шкалу входных данных радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR).
Создать синтезированное цветное изображение	Создает трехканальный растр из многоканального набора растровых данных.
Deburst	Объединяет несколько сегментов (bursts) из входных данных радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) Sentinel-1 Single Look Complex (SLC) и выводит единый бесшовный растр полосы обзора.
Фильтрация спекл-шума	Корректирует входные данные радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) на наличие спеклов, которые являются результатом когерентного освещения, напоминающего зернистость или эффект соли с перцем.
Выявить яркие объекты океана	Обнаруживает потенциально яркие искусственные объекты, такие как корабли, нефтяные вышки и ветряные мельницы, при этом маскируя данные радара с синтезированной апертурой (SAR) за пределами интересующей области.
Выявить темные области океана	Идентифицирует потенциальные темные пиксели, относящиеся к разливам нефти и водорослям, при этом маскируя данные радара с синтезированной апертурой (SAR) за пределами интересующей области.
Загрузить файл орбиты	Загружает обновленные файлы орбиты для данных радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) Sentinel-1.
Извлечь данные об океаническом ветре	Оценивает направление и силу ветра на поверхности океана.
Извлечь водные объекты	Находит водные объекты, используя входные данные радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) и ЦМР.
Построить интерферограмму	Создает интерферограмму, изменяя фазу входных опорных и вторичных данных single look complex (SLC).
Создать маскированный растр SAR	Создает выходной набор данных радара с синтезированной апертурой (SAR), сохраняющий измерения радара для всего исходного входного экстента, маскируя при этом заданный регион интереса.
Вычислить мультивременную когерентность	Создает синтезированное изображение с ложными цветами, используя определенную наземную дальность и продукты когерентности. Каждый канал в композитном изображении состоит из различных данных радара с синтезированной апертурой (SAR), полученных на основе сложных радиолокационных продуктов.
Multilook	Усредняет входные данные радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) по дальности и азимуту для аппроксимации квадратных пикселей, уменьшения спеклов и сокращения времени обработки инструмента SAR.
Удалить тепловой шум	Исправляет помехи обратного рассеяния, вызванные тепловым шумом во входных данных радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR), что обеспечивает более плавное изображение.
Развернуть фазу	Устраняет фазовые неопределенности и позволяет получать непрерывные значения фазы для данных SLC.

Утилиты

Инструмент в группе инструментов Утилиты выполняет предварительную и постобработку изображений и производных продуктов. В следующей таблице перечислен инструмент Утилиты и дано его краткое описание:

Инструмент из группы инструментов Утилиты
Инструмент	Описание
Создать бинарную маску	Набор инструментов Утилиты содержит инструменты для предварительной и постобработки изображений и производных продуктов.