Calcular índices SAR (Image Analyst)

Disponible con licencia de Image Analyst.

Resumen

Calcula varios índices SAR para los datos de radar de apertura sintética (SAR), como el índice de vegetación por radar (RVI), el índice de degradación forestal por radar (RFDI) y el índice de estructura del follaje (CSI).

Las fórmulas utilizadas para estos índices dependen de las polarizaciones disponibles en el dataset de radar de entrada.

Uso

• Los datos de radar de entrada deben estar en unidades lineales. Si los datos están en decibelios (dB), utilice la herramienta Convertir unidades SAR para convertir los datos del radar a unidades lineales.

• Para los datos SAR de entrada que son tetrapolarizados, la herramienta proporcionará las tres posibles opciones de fórmula para el índice RVI. RVI requiere polarizaciones HH, HV; VV, VH; o HH, HV, VH, VV.

  

  La herramienta proporcionará dos posibles opciones para el índice RFDI. RFDI requiere polarizaciones HH, HV o VV, VH.

  

  La herramienta proporcionará una opción para el índice CSI. CSI requiere polarizaciones HH, VV.

  

• Para RFDI y RVI, las ciudades, los desiertos y las masas de agua pueden tener valores correspondientes a paisajes yermos, degradados y deforestados, ya que esas regiones es inherente poca o ninguna vegetación. Aunque la mayoría de los valores se situarán dentro del rango de 0 a 1, puede haber valores atípicos resultantes de un doble rebote o de dispersión del volumen.

Parámetros

Cuadro de diálogo

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Datos de radar de entrada	Los datos de radar de entrada.	Raster Dataset; Raster Layer
Ráster de salida	La trama del índice SAR de salida.	Raster Dataset
Índice (Opcional)	Especifica el índice SAR que se va a calcular. Índice de vegetación por radar (RVI)—Se usará el índice de vegetación por radar. RVI es la relación entre la retrodispersión de polarización cruzada y la retrodispersión total de todas las polarizaciones. Los valores deben estar comprendidos entre 0 y 1. Los valores de RVI cercanos a 0 indican paisajes yermos, mientras que los valores mayores indican paisajes con vegetación. Esta es la opción predeterminada. Índice de degradación forestal por radar (RFDI)—Se usará el índice de degradación forestal por radar. RFDI es la diferencia normalizada entre la retrodispersión copolarizada y la interpolarizada. Los valores de RFDI más bajos (inferiores a 0,3) indican un bosque más denso. Los valores moderados de RFDI (entre 0,4 y 0,6) corresponden a bosques degradados. Los valores más altos de RFDI (superiores a 0,6) indican paisajes deforestados. Índice de estructura de cubierta forestal (CSI)—Se usará el índice de estructura de cubierta forestal. CSI es la diferencia normalizada de la retrodispersión copolarizada (HH, VV). Los valores oscilan entre -1 y +1 en los que las cubiertas forestales dominadas por estructuras verticales tendrán valores de CSI cercanos a -1, mientras que las dominadas por estructuras horizontales tendrán valores de CSI cercanos a 1. Esta opción solamente se admite cuando los datos de radar de entrada contienen bandas HH y VV.	String
Bandas de polarización (Opcional)	Especifica las bandas de polarización que se utilizarán en el cálculo del índice. Este parámetro solo se admite cuando el valor del parámetro Datos de radar de entrada es un dataset SAR tetrapolarizados y el valor del parámetro Índice es Índice de vegetación por vadar (RVI) o Índice de degradación forestal por radar (RFDI). HH, HV—Las bandas horizontal-horizontal y horizontal-vertical se utilizarán en el cálculo del índice (polarización dual). Esta es la opción predeterminada. VV, VH—Las bandas vertical-vertical y vertical-horizontal se utilizarán en el cálculo del índice (polarización dual). HH, HV, VH, VV—Las bandas horizontal-horizontal, horizontal-vertical, vertical-horizontal y vertical-vertical se utilizarán en el cálculo del índice (polarización cuádruple).	String

Python

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

Nombre	Explicación	Tipo de datos
in_radar_data	Los datos de radar de entrada.	Raster Dataset; Raster Layer
out_raster	La trama del índice SAR de salida.	Raster Dataset
index (Opcional)	Especifica el índice SAR que se va a calcular. RVI—Se usará el índice de vegetación por radar. RVI es la relación entre la retrodispersión de polarización cruzada y la retrodispersión total de todas las polarizaciones. Los valores deben estar comprendidos entre 0 y 1. Los valores de RVI cercanos a 0 indican paisajes yermos, mientras que los valores mayores indican paisajes con vegetación. Esta es la opción predeterminada. RFDI—Se usará el índice de degradación forestal por radar. RFDI es la diferencia normalizada entre la retrodispersión copolarizada y la interpolarizada. Los valores de RFDI más bajos (inferiores a 0,3) indican un bosque más denso. Los valores moderados de RFDI (entre 0,4 y 0,6) corresponden a bosques degradados. Los valores más altos de RFDI (superiores a 0,6) indican paisajes deforestados. CSI—Se usará el índice de estructura de cubierta forestal. CSI es la diferencia normalizada de la retrodispersión copolarizada (HH, VV). Los valores oscilan entre -1 y +1 en los que las cubiertas forestales dominadas por estructuras verticales tendrán valores de CSI cercanos a -1, mientras que las dominadas por estructuras horizontales tendrán valores de CSI cercanos a 1. Esta opción solamente se admite cuando los datos de radar de entrada contienen bandas HH y VV.	String
polarization_bands (Opcional)	Especifica las bandas de polarización que se utilizarán en el cálculo del índice. Este parámetro solo se admite cuando el valor del parámetro in_radar_data es un dataset SAR de polarización cuádruple y el valor del parámetro index es RVI o RFDI. HH_HV—Las bandas horizontal-horizontal y horizontal-vertical se utilizarán en el cálculo del índice (polarización dual). Esta es la opción predeterminada. VV_VH—Las bandas vertical-vertical y vertical-horizontal se utilizarán en el cálculo del índice (polarización dual). HH_HV_VH_VV—Las bandas horizontal-horizontal, horizontal-vertical, vertical-horizontal y vertical-vertical se utilizarán en el cálculo del índice (polarización cuádruple).	String

Muestra de código

Ejemplo 1 de ComputeSARIndices (ventana de Python)

Este ejemplo calcula el RVI a partir de un conjunto de datos SAR tetrapolarizados.

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")

Ejemplo 2 de ComputeSARIndices (secuencia de comandos independiente)

Este ejemplo calcula el RVI a partir de un conjunto de datos SAR tetrapolarizados.

# 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)

Entornos

Compresión, NoData, Factor de procesamiento en paralelo, Pirámide, Estadísticas de ráster, Método de remuestreo, Espacio de trabajo temporal, Tamaño de tesela