计算 SAR 指数 (影像分析工具)
汇总
计算合成孔径雷达 (SAR) 数据的各种 SAR 指数，例如雷达植被指数 (RVI)、雷达森林退化指数 (RFDI) 和冠层结构指数 (CSI)。
用于这些指数的公式将取决于输入雷达数据集中可用的极化。
用法
输入雷达数据必须采用线性单位。 如果数据以分贝 (dB) 为单位，请使用转换 SAR 单位工具将雷达数据转换为线性单位。
对于四极化的输入 SAR 数据，该工具将为 RVI 指数提供三种可能的公式选项。 RVI 需要 HH, HV、VV, VH 或 HH, HV, VH, VV 极化。
该工具将为 RFDI 指数提供两个可选的选项。 RFDI 需要 HH, HV 或 VV, VH 极化。
该工具将为 CSI 指数提供一个选项。 CSI 需要 HH, VV 极化。
对于 RFDI 和 RVI，城市、沙漠和水体可能呈现出与荒地、退化和森林砍伐景观相对应的值，因为这些区域本身植被稀少或没有植被。 尽管大多数值都在 0 到 1 范围内，但可能会因二次散射或体积散射而产生异常值。
参数
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标注
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说明
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数据类型
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输入雷达数据
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输入雷达数据。
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Raster Dataset; Raster Layer
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输出栅格
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输出 SAR 指数栅格。
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Raster Dataset
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指数
（可选）
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用于指定将计算的 SAR 指数。
雷达植被指数 (RVI)—将使用雷达植被指数。 RVI 为交叉极化反向散射与所有极化总反向散射的比率。 该值的范围介于 0 到 1 之间。 接近 0 的 RVI 值指示贫瘠景观，而较大的值指示覆被景观。 这是默认设置。
雷达森林退化指数 (RFDI)—将使用雷达森林退化指数。 RFDI 是同极化和交叉极化反向散射之间的归一化差值。 较低的 RFDI 值（小于 0.3）指示森林比较茂密。 中等 RFDI 值（介于 0.4 到 0.6 之间）表示森林退化。 较高的 RFDI 值（大于 0.6）指示森林砍伐景观。
冠层结构指数 (CSI)—将使用冠层结构指数。 CSI 是同极化反向散射（HH、VV）的归一化差值。 值范围介于 -1 到 +1 之间，其中以垂直结构为主的冠层的 CSI 值接近 -1，而以水平结构为主的冠层的 CSI 值接近 1。 仅当输入雷达数据包含 HH 和 VV 波段时，此选项才受支持。
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String
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极化波段
（可选）
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指定将在指数计算中使用的极化波段。
仅当输入雷达数据参数值为四极化 SAR 数据集并且指数参数值为雷达植被指数 (RVI) 或雷达森林退化指数 (RFDI) 时，此参数才受支持。
HH、HV—水平-水平和水平-垂直波段将用于指数计算（双极化）。 这是默认设置。
VV、VH—垂直-垂直和垂直-水平波段将用于指数计算（双极化）。
HH、HV、VH、VV—水平-水平、水平-垂直、垂直-水平和垂直-垂直波段将用于指数计算（四极化）。
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String
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ComputeSARIndices(in_radar_data, out_raster, {index}, {polarization_bands})
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名称
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说明
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数据类型
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in_radar_data
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输入雷达数据。
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Raster Dataset; Raster Layer
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out_raster
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输出 SAR 指数栅格。
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Raster Dataset
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index
（可选）
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用于指定将计算的 SAR 指数。
RVI—将使用雷达植被指数。 RVI 为交叉极化反向散射与所有极化总反向散射的比率。 该值的范围介于 0 到 1 之间。 接近 0 的 RVI 值指示贫瘠景观，而较大的值指示覆被景观。 这是默认设置。
RFDI—将使用雷达森林退化指数。 RFDI 是同极化和交叉极化反向散射之间的归一化差值。 较低的 RFDI 值（小于 0.3）指示森林比较茂密。 中等 RFDI 值（介于 0.4 到 0.6 之间）表示森林退化。 较高的 RFDI 值（大于 0.6）指示森林砍伐景观。
CSI—将使用冠层结构指数。 CSI 是同极化反向散射（HH、VV）的归一化差值。 值范围介于 -1 到 +1 之间，其中以垂直结构为主的冠层的 CSI 值接近 -1，而以水平结构为主的冠层的 CSI 值接近 1。 仅当输入雷达数据包含 HH 和 VV 波段时，此选项才受支持。
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String
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polarization_bands
（可选）
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指定将在指数计算中使用的极化波段。
仅当 in_radar_data 参数值为四极化 SAR 数据集并且 index 参数值为 RVI 或 RFDI 时，此参数才受支持。
HH_HV—水平-水平和水平-垂直波段将用于指数计算（双极化）。 这是默认设置。
VV_VH—垂直-垂直和垂直-水平波段将用于指数计算（双极化）。
HH_HV_VH_VV—水平-水平、水平-垂直、垂直-水平和垂直-垂直波段将用于指数计算（四极化）。
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String
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代码示例
ComputeSARIndices 示例 1（Python 窗口）
本示例将根据四极化 SAR 数据集计算 RVI。
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 示例 2（独立脚本）
本示例将根据四极化 SAR 数据集计算 RVI。
# 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)
环境
压缩, NoData, 并行处理因子, 金字塔, 栅格统计, 重采样方法, 临时工作空间, 切片大小
许可信息
- 基本: 需要 Image Analyst
- 标准: 需要 Image Analyst
- 高级: 需要 Image Analyst