SAR-Indizes berechnen (Image Analyst)

Mit der Image Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Berechnet verschiedene SAR-Indizes für SAR-Daten (Synthetic Aperture Radar), z. B. den Radar Vegetation Index (RVI), den Radar Forest Degradation Index (RFDI) und den Canopy Structure Index (CSI).

Welche Formeln für die Indizes verwendet werden, ist abhängig von den verfügbaren Polarisierungen des Eingaberadar-Datasets.

Verwendung

  • Die Eingaberadardaten müssen in linearen Einheiten angegeben sein. In Dezibel (dB) angegebene Radardaten müssen mit dem Werkzeug SAR-Einheiten konvertieren in lineare Einheiten umgewandelt werden.

  • Bei quad-polarisierten SAR-Eingabedaten stellt das Werkzeug drei mögliche Formeln für den RVI-Index bereit. Für RVI sind die Polarisierungen HH, HV; VV, VH oder HH, HV, VH, VV erforderlich.

    RVI-Gleichungen

    Das Werkzeug stellt zwei mögliche Optionen für den RFDI-Index bereit. Für RFDI sind die Polarisierungen HH, HV oder VV, VH erforderlich.

    RFDI-Gleichungen

    Das Werkzeug stellt eine Option für den CSI-Index bereit. Für CSI sind die Polarisierungen HH, HV erforderlich.

    CSI-Gleichung

  • Im RFDI und RVI können Städte, Wüsten und Gewässer Werte aufweisen, die unfruchtbaren, beeinträchtigten und entwaldeten Landschaften entsprechen, weil solche Regionen von wenig oder keiner Vegetation geprägt sind. Die meisten Werte liegen zwar im Bereich von 0 bis 1, es gibt jedoch möglicherweise Ausreißer, die durch Doppelsprung- oder Volumenstreuung entstehen.

Parameter

BeschriftungErläuterungDatentyp
Eingaberadardaten

Die Eingaberadardaten.

Raster Dataset; Raster Layer
Ausgabe-Raster

Das SAR-Index-Ausgabe-Raster

Raster Dataset
Index
(optional)

Gibt den berechneten SAR-Index an.

  • Radar Vegetation Index (RVI)Es wird der Radar Vegetation Index verwendet. Der RVI ist das Verhältnis aus kreuzpolarisierter Rückstreuung und gesamter Rückstreuung aus allen Polarisationen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1. RVI-Werte nahe 0 weisen auf unfruchtbares Land hin, höhere Werte auf mit Vegetation bedeckte Flächen. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Radar Forest Degradation Index (RFDI)Es wird der Radar Forest Degradation Index verwendet. Der RFDI ist die normalisierte Differenz zwischen ko- und kreuzpolarisierter Rückstreuung. Niedrige RFDI-Werte (unter 0,3) stehen für dichtere Wälder. Mittlere RFDI-Werte (zwischen 0,4 und 0,6) stehen für beeinträchtigte Wälder. Hohe RFDI-Werte (über 0,6) stehen für entwaldete Gebiete.
  • Canopy Structure Index (CSI)Es wird der Canopy Structure Index verwendet. Der CSI ist die normalisierte Differenz der ko-polarisierten Rückstreuung (HH, VV). Die Werte liegen im Bereich zwischen -1 und +1, wobei Baumkronen mit vornehmlich vertikalen Strukturen CSI-Werte nahe -1 aufweisen, während die CSI-Werte von Baumkronen mit vornehmlich horizontalen Strukturen im Bereich 1 liegen. Diese Option wird nur unterstützt, wenn die Eingaberadardaten HH- und VV-Bänder enthalten.
String
Polarisierungsbänder
(optional)

Gibt die Polarisierungsbänder an, die bei der Berechnung des Index verwendet werden.

Dieser Parameter wird nur unterstützt, wenn der Wert des Parameters Eingaberadardaten ein quad-polarisiertes SAR-Dataset ist und der Wert des Parameters Index Radar Vegetation Index (RVI) oder Radar Forest Degradation Index (RFDI) lautet.

  • HH, HVFür die Berechnung des Index werden die Horizontal-Horizontal- und Horizontal-Vertikal-Bänder verwendet (duale Polarisierung). Dies ist die Standardeinstellung.
  • VV, VHFür die Berechnung des Index werden die Vertikal-Vertikal- und Vertikal-Horizontal-Bänder verwendet (duale Polarisierung).
  • HH, HV, VH, VVFür die Berechnung des Index werden die Horizontal-Horizontal-, Horizontal-Vertikal-, Vertikal-Horizontal- und Vertikal-Vertikal-Bänder verwendet (Quad-Polarisierung).
String

ComputeSARIndices(in_radar_data, out_raster, {index}, {polarization_bands})
NameErläuterungDatentyp
in_radar_data

Die Eingaberadardaten.

Raster Dataset; Raster Layer
out_raster

Das SAR-Index-Ausgabe-Raster

Raster Dataset
index
(optional)

Gibt den berechneten SAR-Index an.

  • RVIEs wird der Radar Vegetation Index verwendet. Der RVI ist das Verhältnis aus kreuzpolarisierter Rückstreuung und gesamter Rückstreuung aus allen Polarisationen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1. RVI-Werte nahe 0 weisen auf unfruchtbares Land hin, höhere Werte auf mit Vegetation bedeckte Flächen. Dies ist die Standardeinstellung.
  • RFDIEs wird der Radar Forest Degradation Index verwendet. Der RFDI ist die normalisierte Differenz zwischen ko- und kreuzpolarisierter Rückstreuung. Niedrige RFDI-Werte (unter 0,3) stehen für dichtere Wälder. Mittlere RFDI-Werte (zwischen 0,4 und 0,6) stehen für beeinträchtigte Wälder. Hohe RFDI-Werte (über 0,6) stehen für entwaldete Gebiete.
  • CSIEs wird der Canopy Structure Index verwendet. Der CSI ist die normalisierte Differenz der ko-polarisierten Rückstreuung (HH, VV). Die Werte liegen im Bereich zwischen -1 und +1, wobei Baumkronen mit vornehmlich vertikalen Strukturen CSI-Werte nahe -1 aufweisen, während die CSI-Werte von Baumkronen mit vornehmlich horizontalen Strukturen im Bereich 1 liegen. Diese Option wird nur unterstützt, wenn die Eingaberadardaten HH- und VV-Bänder enthalten.
String
polarization_bands
(optional)

Gibt die Polarisierungsbänder an, die bei der Berechnung des Index verwendet werden.

Dieser Parameter wird nur unterstützt, wenn der Wert des Parameters in_radar_data ein quad-polarisiertes SAR-Dataset ist und der Wert des Parameters index RVI oder RFDI lautet.

  • HH_HVFür die Berechnung des Index werden die Horizontal-Horizontal- und Horizontal-Vertikal-Bänder verwendet (duale Polarisierung). Dies ist die Standardeinstellung.
  • VV_VHFür die Berechnung des Index werden die Vertikal-Vertikal- und Vertikal-Horizontal-Bänder verwendet (duale Polarisierung).
  • HH_HV_VH_VVFür die Berechnung des Index werden die Horizontal-Horizontal-, Horizontal-Vertikal-, Vertikal-Horizontal- und Vertikal-Vertikal-Bänder verwendet (Quad-Polarisierung).
String

Codebeispiel

ComputeSARIndices: Beispiel 1 (Python-Fenster)

In diesem Beispiel wird der RVI aus einem quad-polarisierten SAR-Dataset berechnet.

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: Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

In diesem Beispiel wird der RVI aus einem quad-polarisierten SAR-Dataset berechnet.

# Import system modules and check out ArcGIS Image Analyst extension license
import arcpy
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
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" 

# Execute  
out = arcpy.ia.ComputeSARIndices(
            in_radar_data, out_raster, index, polarization_bands) 
out.save(out_raster)

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