| Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Capa ráster multidimensional de entrada | La capa ráster multidimensional de entrada que se convertirá en un cubo de espacio-tiempo. | Raster Layer |
Cubo de espacio-tiempo de salida | El cubo de datos netCDF de salida que se creará. | File |
Método para rellenar bins vacíos | Especifica cómo se rellenarán los valores que faltan en el cubo de espacio-tiempo. Cada bin de espacio-tiempo en la salida debe tener un valor, por lo que debe especificar cómo rellenar los valores para celdas ráster con valores NoData.
| String |
Resumen
Crea un cubo de espacio-tiempo a partir de una capa ráster multidimensional y estructura los datos en bins de espacio-tiempo para un análisis y visualización espaciotemporales eficientes.
Más información sobre la creación de cubos de espacio-tiempo
Ilustración
Uso
El valor del parámetro Cubo de espacio-tiempo de salida se puede analizar en busca de patrones en el espacio y el tiempo con herramientas de la caja de herramientas Minería de patrones en espacio-tiempo, incluidos Análisis de puntos calientes emergentes, Análisis de valores atípicos locales y Clustering de serie temporal.
El valor de Cubo de espacio-tiempo de salida se creará con la resolución espacial y temporal del valor del parámetro Capa ráster multidimensional de entrada. Cada bin de espacio-tiempo del cubo de salida hará referencia a una única celda ráster durante un único intervalo de tiempo desde la entrada. Los bins que comparten la misma ubicación tendrán el mismo atributo de Location ID y los bins que comparten el mismo intervalo de tiempo tendrán el mismo atributo de Time Step ID.
Esta herramienta se parece a las herramientas Crear cubo de espacio-tiempo a partir de ubicaciones definidas y Crear cubo de espacio-tiempo agregando puntos, salvo que, en esta herramienta, no se utiliza ninguna agregación espacial ni temporal para la conversión. Las ubicaciones del cubo de espacio-tiempo son las mismas que las celdas ráster individuales y los intervalos de tiempo del cubo son los mismos que los intervalos de tiempo del ráster.
Se analizará cada ubicación en busca de tendencias en el tiempo con la estadística de Mann-Kendall. Esta información, junto con otras propiedades del cubo de espacio-tiempo, se escribe como mensajes de geoprocesamiento en la parte inferior del panel Geoprocesamiento durante el procesamiento de la herramienta. También puede acceder a los mensajes mediante el historial de geoprocesamiento desplazándose sobre la barra de progreso y haciendo clic en el botón emergente
o expandiendo la sección de mensajes del panel Geoprocesamiento.Es posible visualizar los datos del cubo de espacio-tiempo en 2D o 3D con las herramientas Visualizar cubo de espacio-tiempo en 2D o Visualizar cubo de espacio-tiempo en 3D, respectivamente, o bien descargando el add-in Explorador de cubo de espacio-tiempo.
Esta herramienta requiere que el valor de Capa ráster multidimensional de entrada se proyecte para medir distancias con precisión. En caso de un sistema de coordenadas geográficas con coordenadas de latitud y longitud y si no se especifica ninguna configuración del entorno Sistema de coordenadas de salida, la capa ráster se proyectará en la proyección WGS 1984 Equidistante cilíndrica mundial (WKID 4087).
El valor de Capa ráster multidimensional de entrada debe tener al menos 10 intervalos de tiempo para poder utilizarlos en esta herramienta.
Los cubos de espacio-tiempo pueden almacenar un máximo de dos mil millones de bins. Si la cantidad de celdas ráster multiplicado por la cantidad de intervalos de tiempo supera los dos mil millones, la herramienta devolverá un error.
Cualquier celda ráster con valores NoData por cada intervalo de tiempo se excluirá de la salida y no se asignará ningún bin de espacio-tiempo.
Si el ráster multidimensional se almacena en Formato de ráster de nube (*.crf), puede ir o especificar la ruta de archivo del dataset ráster del parámetro Capa ráster multidimensional de entrada sin crear una capa ráster multidimensional. Si el ráster es multivariante, la herramienta utilizará la primera variable. Para usar otra variable, debe agregar la variable como capa ráster multidimensional mediante la opción Importar variables desde ráster multidimensional.
Al rellenar bins vacíos con vecinos espaciales, la herramienta realiza una estimación según los 8 vecinos más cercanos. Con esta opción, se necesitan por lo menos 4 vecinos espaciales para rellenar el bin vacío.
Al rellenar bins vacíos con vecinos espaciotemporales, la herramienta realiza una estimación según los 8 vecinos más cercanos. Además, se utilizan los vecinos temporales para cada uno de los bins que se determine que son vecinos espaciales hacia delante o hacia atrás un paso en el tiempo. Con esta opción, se necesitan por lo menos 13 vecinos en el espacio-tiempo para rellenar el bin vacío.
Al rellenar bins vacíos con la tendencia temporal, los dos primeros periodos de tiempo y los dos últimos periodos de tiempo de una ubicación determinada deben tener valores en sus bins para poder interpolar valores en otros periodos de tiempo para esa ubicación.
El tipo de relleno de tendencia temporal utiliza el método Spline univariante interpolada del paquete de interpolación de SciPy.
Si los valores de StdTime de la capa ráster multidimensional de entrada contienen valores en milisegundos, la marca de tiempo de cada bin de espacio-tiempo incluirá solo segundos y se ignorarán los milisegundos.
Parámetros
arcpy.stpm.CreateSpaceTimeCubeMDRasterLayer(in_md_raster, output_cube, fill_empty_bins)
| Nombre | Explicación | Tipo de datos |
in_md_raster | La capa ráster multidimensional de entrada que se convertirá en un cubo de espacio-tiempo. | Raster Layer |
output_cube | El cubo de datos netCDF de salida que se creará. | File |
fill_empty_bins | Especifica cómo se rellenarán los valores que faltan en el cubo de espacio-tiempo. Cada bin de espacio-tiempo en la salida debe tener un valor, por lo que debe especificar cómo rellenar los valores para celdas ráster con valores NoData.
| String |
Muestra de código
El siguiente script de la ventana de Python muestra cómo utilizar la función CreateSpaceTimeCubeMDRasterLayer.
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM\CSTCMDRL"
arcpy.stpm.CreateSpaceTimeCubeMDRasterLayer(r"Crime_Density",
r"Chicago_STCube.nc", "SPACE_TIME_NEIGHBORS")El siguiente script independiente de Python muestra cómo utilizar la función CreateSpaceTimeCubeMDRasterLayer.
# Convert a multidimensional raster layer to a space-time cube
# Fill in missing values using space-time neighbors
# Run Emerging Hot Spot Analysis on the data
# Visualize the results in 3d
# Import system modules
import arcpy
# Set overwriteOutput property to overwrite existing output by default
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Local variables ...
arcpy.env.workspace = r"C:\STPM\CSTCMDRL"
try:
# Create a space-time cube from the multidimensional raster layer
arcpy.stpm.CreateSpaceTimeCubeMDRasterLayer(r"Precipitation_MDRLayer",
r"SierraNevada_Precipitation.nc",
"SPACE_TIME_NEIGHBORS")
# Run an emerging hot spot analysis on the space-time cube
# using contiguity edges and corners so that neighbors are defined
# by all bordering bins in space and time.
arcpy.stpm.EmergingHotSpotAnalysis(r"SierraNevada_Precipitation.nc",
"PRECIPITATION_SPACE_TIME_NEIGHBORS",
"SierraNevada_Precipitation_EmergingHotSpot",
"", 1, "", "CONTIGUITY_EDGES_CORNERS")
# Use Visualize Cube in 3d to see the hot spot results for each time slice
arcpy.stpm.VisualizeSpaceTimeCube3D(r"SierraNevada_Precipitation.nc",
"PRECIPITATION_SPACE_TIME_NEIGHBORS",
"HOT_AND_COLD_SPOT_RESULTS",
"SierraNevada_Precipitation_Visualize3d")
except arcpy.ExecuteError:
# If any error occurred while running the tool, print the messages
print(arcpy.GetMessages())