Corrélation entre rasters multidimensionnels (Image Analyst)

Disponible avec une licence Image Analyst.

Synthèse

Analyse les corrélations entre deux variables dans un ou deux rasters multidimensionnels.

L’outil prend deux rasters multidimensionnels comme entrée, compare deux variables à l’aide de la méthode de corrélation Pearson, Kendall ou Spearman, puis génère un raster de corrélation, chaque pixel représentant les valeurs de corrélation des matrices de pixels correspondantes. Le raster en sortie peut cartographier les lieux où les deux variables sont corrélées et où elles ne le sont pas.

L’outil peut également calculer la corrélation croisée lorsque le décalage est une valeur différente de zéro et calculer l’auto-corrélation lorsque les deux entrées sont identiques.

Vous pouvez analyser les corrélations entre deux variables dans un ou deux rasters multidimensionnels. La sortie est un raster de corrélation dans lequel chaque pixel est la corrélation des deux séries chronologiques provenant des deux variables. L’outil peut être utilisé pour calculer la corrélation avec un décalage, une corrélation croisée ou une auto-corrélation. Par exemple, le raster de corrélation dans les images ci-dessous a été calculé à partir d’une variable d’humidité du sol et d’une variable de précipitation au fil du temps.

Illustration

Un raster de corrélation est calculé à partir de l’humidité mensuelle du sol et des précipitations mensuelles.

Utilisation

• Pour chaque localisation de pixel dans les deux rasters multidimensionnels, l’outil utilise les deux matrices de pixels correspondantes provenant des deux variables et calcule une valeur de corrélation. L’outil compare les deux matrices triées pour chaque pixel superposé, en tronquant les données inutiles. Lorsque les longueurs des matrices de pixels sont différentes, l’extrémité de la plus longue sera tronquée.

• Les deux rasters multidimensionnels doivent avoir les mêmes taille de cellule, étendue spatiale et projection. Il n’est pas nécessaire qu’ils aient la même étendue temporelle, ni le même intervalle.

• Utilisez l’outil Agréger un raster multidimensionnel ou la fonction Interpoler un raster par dimension pour ré-échantillonner l’intervalle dimensionnel si les mêmes intervalles sont nécessaires.

• Utilisez l’outil Sous-ensemble du raster multidimensionnel ou la fonction Filtre multidimensionnel pour définir la même étendue dimensionnelle.

• Vous pouvez également utiliser le paramètre Décalage pour contrôler l’alignement dimensionnel des deux variables afin de calculer une valeur de corrélation en décalant la matrice de pixels de l’étape spécifiée. La valeur 0 signifie aucun décalage, la valeur 2 correspond au décalage de la première variable de deux indices (étapes) vers l’avant pour le calcul, tandis que la valeur -2 correspond au décalage de la première variable de deux étapes vers l’arrière pour le calcul.

  Par exemple, une matrice de pixels dans le premier raster est 0, 1, 2, 3, tandis qu’elle est définie sur 4, 5, 6, 7, 8, 9 dans le deuxième.

  

  Deux variables sont alignées dimensionnellement à l’aide du paramètre Décalage. Pour la valeur 0 : 0, 1, 2, 3 sera calculé au lieu de 4, 5, 6, 7 ; pour la valeur 2 : 0, 1, 2, 3 sera calculé au lieu de 6, 7, 8, 9, et pour la valeur -1 : 1, 2, 3 sera calculé au lieu de 4, 5, 6.

• Un décalage décrit la situation dans laquelle une variable (de début) est corrélée de manière croisée avec les valeurs d’une autre variable (décalage) ultérieurement, ainsi que la synchronisation.

• La corrélation croisée calcule un raster de corrélation pour chaque décalage dans la plage spécifiée et les rasters de corrélation générés sont enregistrés en tant que rasters multicanaux. Lorsque le paramètre Calculer la valeur P est sélectionné, des canaux supplémentaires sont ajoutés à la sortie. Concevez votre processus de sorte à éviter de créer des canaux en sortie inutiles.

• Pour calculer l’auto-corrélation, définissez la première et la deuxième entrées avec les mêmes raster multidimensionnel, nom de dimension et variable.

Paramètres

Boîte de dialogue

Étiquette	Explication	Type de données
Raster multidimensionnel en entrée 1	Jeu de données raster multidimensionnel en entrée. Premier raster multidimensionnel dans n’importe quel format pris en charge.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
Raster multidimensionnel en entrée 2	Deuxième raster multidimensionnel qui sera corrélé avec la première entrée. L’auto-corrélation est calculée si la valeur du paramètre Raster multidimensionnel en entrée 1 est identique à celle du paramètre Raster multidimensionnel en entrée 2. L’auto-corrélation fait référence au degré de corrélation des mêmes variables entre deux intervalles temporels successifs.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
Nom de la dimension du raster 1 (Facultatif)	Nom de la dimension dans le premier jeu de données, le long de laquelle la matrice de pixels est définie. Lorsque l’entrée comporte deux dimensions non spatiales, une dimension doit être indiquée. La longueur de la dimension utilisée dans le calcul doit être supérieure à 2.	String
Variable 1 (Facultatif)	Nom de variable provenant du premier raster en entrée.	String
Nom de la dimension du raster 2 (Facultatif)	Nom de dimension dans le deuxième jeu de données. La longueur de la dimension utilisée dans le calcul doit être supérieure à 2.	String
Variable 2 (Facultatif)	Nom de variable provenant du deuxième raster en entrée.	String
Méthode de corrélation (Facultatif)	Spécifie la méthode de calcul de la corrélation qui sera utilisée. Pearson—La méthode de corrélation sera Pearson. Il s’agit de l’option par défaut. Spearman—La méthode de corrélation sera Spearman. Kendall—La méthode de corrélation sera Kendall.	String
Décalage (Facultatif)	Calcule une valeur de corrélation en décalant la matrice de pixels de l’étape spécifiée, de 0 à la dimension/2, selon le décalage temporel. La valeur par défaut est 0.	Long
Calculer la corrélation croisée aux décalages (Facultatif)	Indique si la corrélation croisée sera calculée aux décalages. Si cette option est activée, les corrélations seront calculées à chaque décalage dans une plage définie par la valeur de décalage. Par exemple, si la valeur de décalage est 2, les corrélations de -2, -1, 0, 1 et 2 seront calculées et stockées en tant que canaux dans le raster en sortie. Option activée : la corrélation croisée sera calculée aux décalages. Option désactivée : la corrélation croisée ne sera pas calculée aux décalages. Il s’agit de l’option par défaut.	Boolean
Calculer la valeur P (Facultatif)	Indique si la valeur p sera calculée aux décalages. La valeur P est une valeur de confiance qui décrit le degré de corrélation des deux variables. Option activée : la valeur p sera calculée aux décalages. La sortie inclura des canaux supplémentaires qui stockent les valeurs p. Option désactivée : la valeur p ne sera pas calculée aux décalages. Il s’agit de l’option par défaut.	Boolean
Raster de corrélation maximale en sortie (Facultatif)	Raster bicanal avec des valeurs de corrélation maximale et les décalages auxquels se produisent les corrélations maximales. Le raster est créé lorsque le paramètre Calculer la corrélation croisée aux décalages est sélectionné. Raster bicanal avec des valeurs de corrélation maximale et les décalages auxquels se produisent les corrélations maximales. Le raster est créé lorsque le paramètre calculate_xcorr a la valeur ALL_CROSS_CORRELATION.	Raster Dataset

Valeur renvoyée

Étiquette	Explication	Type de données
Raster en sortie	Jeu de données raster en sortie. Lorsque la valeur du paramètre lag est différente de 0, une corrélation croisée à chaque décalage est calculée et stockée sous forme de canaux dans la sortie.	Raster Dataset

Python

MultidimensionalRasterCorrelation(in_mdim_raster1, in_mdim_raster2, {dimension1}, {variable1}, {dimension2}, {variable2}, {corr_method}, {lag}, {calculate_xcorr}, {calculate_pvalue}, {out_max_corr_raster})

Nom	Explication	Type de données
in_mdim_raster1	Jeu de données raster multidimensionnel en entrée. Premier raster multidimensionnel dans n’importe quel format pris en charge.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
in_mdim_raster2	Deuxième raster multidimensionnel qui sera corrélé avec la première entrée. La longueur de la dimension utilisée dans le calcul doit être supérieure à 2. L’auto-corrélation est calculée si la valeur du paramètre in_mdim_raster1 est identique à celle du paramètre in_mdim_raster2. L’auto-corrélation fait référence au degré de corrélation des mêmes variables entre deux intervalles temporels successifs.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
dimension1 (Facultatif)	Nom de la dimension dans le premier jeu de données, le long de laquelle la matrice de pixels est définie. Lorsque l’entrée comporte deux dimensions non spatiales, une dimension doit être indiquée. La longueur de la dimension utilisée dans le calcul doit être supérieure à 2.	String
variable1 (Facultatif)	Nom de variable provenant du premier raster en entrée.	String
dimension2 (Facultatif)	Nom de dimension dans le deuxième jeu de données. La longueur de la dimension utilisée dans le calcul doit être supérieure à 2.	String
variable2 (Facultatif)	Nom de variable provenant du deuxième raster en entrée.	String
corr_method (Facultatif)	Spécifie la méthode de calcul de la corrélation qui sera utilisée. PEARSON—La méthode de corrélation sera Pearson. Il s’agit de l’option par défaut. SPEARMAN—La méthode de corrélation sera Spearman. KENDALL—La méthode de corrélation sera Kendall.	String
lag (Facultatif)	Calcule une valeur de corrélation en décalant la matrice de pixels de l’étape spécifiée, de 0 à la dimension/2, selon le décalage temporel. La valeur par défaut est 0.	Long
calculate_xcorr (Facultatif)	Indique si la corrélation croisée sera calculée aux décalages. Si l’option ALL_CROSS_CORRELATION est activée, les corrélations seront calculées à chaque décalage dans une plage définie par la valeur de décalage. Par exemple, si la valeur de décalage est 2, les corrélations de -2, -1, 0, 1 et 2 seront calculées et stockées en tant que canaux dans le raster en sortie. ALL_CROSS_CORRELATION—La corrélation croisée sera calculée aux décalages. NO_CROSS_CORRELATION—La corrélation croisée ne sera pas calculée aux décalages. Il s’agit de l’option par défaut.	Boolean
calculate_pvalue (Facultatif)	Indique si la valeur p sera calculée aux décalages. La valeur P est une valeur de confiance qui décrit le degré de corrélation des deux variables. CALCULATE_P_VALUE—La valeur p sera calculée aux décalages. La sortie inclura des canaux supplémentaires qui stockent les valeurs p. NO_P_VALUE—La valeur p ne sera pas calculée aux décalages. Il s’agit de l’option par défaut.	Boolean
out_max_corr_raster (Facultatif)	Raster bicanal avec des valeurs de corrélation maximale et les décalages auxquels se produisent les corrélations maximales. Le raster est créé lorsque le paramètre calculate_xcorr a la valeur ALL_CROSS_CORRELATION.	Raster Dataset

Valeur renvoyée

Nom	Explication	Type de données
out_raster	Jeu de données raster en sortie. Lorsque la valeur du paramètre lag est différente de 0, une corrélation croisée à chaque décalage est calculée et stockée sous forme de canaux dans la sortie.	Raster Dataset

Exemple de code

Exemple 1 d’utilisation de la fonction MultidimensionalRasterCorrelation (fenêtre Python)

# Import system modules 
import arcpy 
from arcpy.ia import * 

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license 
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst") 

# Execute 
arcpy.env.workspace = r"c:\data" 
output=arcpy.ia.MultidimensionalRasterCorrelation("soil2022.crf", "weather2022.crf", "StdTime", "soilm", "StdTime", "temperature", "PEARSON", 0, "NO_CROSS_CORRELATION", "NO_P_VALUE", None)
output.save("correlationraster.crf")

Exemple 2 d’utilisation de la fonction MultidimensionalRasterCorrelation (script autonome)

# Import system modules 
import arcpy 
from arcpy.ia import * 

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license 
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst") 

# Define input parameters
raster1=r"E:\data\soil2022.crf"
raster2=r"E:\data\weather2022.crf"
dimension1="StdTime"
variable1="soilm"
dimension2="StdTime"
variable2="temperature"
correlation_method="PEARSON"
lag=3
calculate_cross_correlation="ALL_CROSS_CORRELATION"
calculate_pvalue="CACULATE_P_VALUE"
out_max_correlation_raster=r"E:\data\max_correlation.crf"

# Execute 
output = arcpy.ia.MultidimensionalRasterCorrelation(raster1, raster2, dimension1, variable1, dimension2, variable2, correlation _method, lag, calculate_cross_correlatio, calculate_pvalue, out_max_ correlation_raster)
output.save(r"E:\data\cross_correlation_raster.crf")

Environnements

Alignement des cellules, Taille de cellule, Compression, Espace de travail courant, Transformations géographiques, NoData, Mot-clé CONFIG en sortie, Système de coordonnées en sortie, Étendue, Facteur de traitement parallèle, Pyramide, Statistiques raster, Méthode de rééchantillonnage, Espace de travail temporaire, Raster de capture, Taille de tuile