| ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力レーダー データ | 入力レーダー データ。 | Raster Dataset; Raster Layer |
出力レーダー データ | スペックルが除去されたレーダー データです。 | Raster Dataset |
偏波バンド (オプション) | フィルターを適用する偏波バンドです。 デフォルトでは、最初のバンドが選択されています。 | String |
フィルター タイプ (オプション) | 適用されるスムージング アルゴリズムまたはフィルターのタイプを指定します。
| String |
フィルター サイズ (オプション) | ノイズのフィルター処理に使用されるピクセル ウィンドウのサイズを指定します。 このパラメーターは、[フィルター タイプ] パラメーターが [Lee]、[Enhanced Lee]、[Frost]、[Kuan]、または [Gamma MAP] に設定されている場合のみ有効です。
| String |
ノイズ モデル (オプション) | レーダー画像の品質を低下させるノイズのタイプを指定します。 このパラメーターは、[フィルター タイプ] パラメーターが [Lee] に設定されている場合のみ有効です。
| String |
ノイズ分散 (オプション) | レーダー画像のノイズ分散です。 デフォルトは 0.25 です。 このパラメーターは、[フィルター タイプ] パラメーターが [Lee] に設定され、[ノイズ モデル] パラメーターが [加法性ノイズ] または [加法性ノイズと乗法性ノイズ] に設定されている場合のみ有効です。 | Double |
加法性ノイズ平均 (オプション) | 加法性ノイズの平均値です。 ノイズ平均の値が大きいほどスムージングが大きくなり、小さいほどスムージングが小さくなります。 デフォルト値は 0 です。 このパラメーターは、[フィルター タイプ] パラメーターが [Lee] に設定され、[ノイズ モデル] パラメーターが [加法性ノイズ] または [加法性ノイズと乗法性ノイズ] に設定されている場合のみ有効です。 | Double |
乗法性ノイズ平均 (オプション) | 乗法性ノイズの平均値です。 ノイズ平均の値が大きいほどスムージングが大きくなり、小さいほどスムージングが小さくなります。 デフォルト値は 1 です。 このパラメーターは、[フィルター タイプ] パラメーターが [Lee] に設定され、[ノイズ モデル] パラメーターが [乗法性ノイズ] または [加法性ノイズと乗法性ノイズ] に設定されている場合のみ有効です。 | Double |
ルック数 (オプション) | 画像のスムージングを制御してノイズ分散を推定するルック値の数です。 この値を小さくするとスムージングが大きくなります。値を大きくすると、より多くの画像フィーチャが維持されます。 デフォルト値は 1 です。 このパラメーターは、[フィルター タイプ] パラメーターが [Enhanced Lee]、[Kuan]、または [ガンマ MAP] に設定されている場合か、または [フィルター タイプ] パラメーターが [Lee] に設定され、[ノイズ モデル] パラメーターが [乗法性ノイズ] に設定されている場合のみ有効です。 | Long |
ダンピング係数 (オプション) | 適用されるスムージングの指数ダンピング レベルです。 ダンピング値が 1 より大きいと、エッジの保持率は向上しますが、スムージングの量は減少します。 値が 1 より小さいと、スムージングの量が増加します。 値を 0 にすると、ローパス フィルターに類似した結果が生成されます。 デフォルトは 1 です。 | Long |
Image Analyst ライセンスで利用できます。
サマリー
スペックルの入力 SAR (合成開口レーダー) データを補正します。スペックルは、粒状またはごま塩状の効果に似たコヒーレント照明の結果です。
このツールは、SAR 画像のエッジや尖ったフィーチャを維持しながらノイズを除去します。 使用可能なフィルターは、Lee、高度な Lee、改良された Lee、Frost、Kuan、ガンマ MAP です。
使用法
-
SAR 画像のスペックルを除去すると、画像の解釈および分類の結果を改善できます。
このツールは、出力場所としてジオデータベースをサポートしていません。
パラメーター
Despeckle(in_radar_data, out_radar_data, {polarization_bands}, {filter_type}, {filter_size}, {noise_model}, {noise_variance}, {add_noise_mean}, {mult_noise_mean}, {number_of_looks}, {damp_factor})| 名前 | 説明 | データ タイプ |
in_radar_data | 入力レーダー データ。 | Raster Dataset; Raster Layer |
out_radar_data | スペックルが除去されたレーダー データです。 | Raster Dataset |
polarization_bands [polarization_bands,...] (オプション) | フィルターを適用する偏波バンドです。 デフォルトでは、最初のバンドが選択されています。 | String |
filter_type (オプション) | 適用されるスムージング アルゴリズムまたはフィルターのタイプを指定します。
| String |
filter_size (オプション) | ノイズのフィルター処理に使用されるピクセル ウィンドウのサイズを指定します。
このパラメーターは、filter_type パラメーターが LEE、ENHANCED_LEE、FROST、KUAN、または GAMMA_MAP に設定されている場合のみ有効です。 | String |
noise_model (オプション) | このパラメーターは、filter_type パラメーターが LEE に設定されている場合のみ有効です。 | String |
noise_variance (オプション) | レーダー画像のノイズ分散です。 デフォルトは 0.25 です。 このパラメーターは、filter_type パラメーターが LEE に設定され、noise_model パラメーターが ADDITIVE_NOISE または ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE に設定されている場合のみ有効です。 | Double |
add_noise_mean (オプション) | 加法性ノイズの平均値です。 ノイズ平均の値が大きいほどスムージングが大きくなり、小さいほどスムージングが小さくなります。 デフォルト値は 0 です。 このパラメーターは、filter_type パラメーターが LEE に設定され、noise_model パラメーターが ADDITIVE_NOISE または ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE に設定されている場合のみ有効です。 | Double |
mult_noise_mean (オプション) | 乗法性ノイズの平均値です。 ノイズ平均の値が大きいほどスムージングが大きくなり、小さいほどスムージングが小さくなります。 デフォルト値は 1 です。 このパラメーターは、filter_type パラメーターが LEE に設定され、noise_model パラメーターが MULTIPLICATIVE_NOISE または ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE に設定されている場合のみ有効です。 | Double |
number_of_looks (オプション) | 画像のスムージングを制御してノイズ分散を推定するルック値の数です。 この値を小さくするとスムージングが大きくなります。値を大きくすると、より多くの画像フィーチャが維持されます。 デフォルト値は 1 です。 このパラメーターは、filter_type パラメーターが ENHANCED_LEE、KUAN、または GAMMA_MAP に設定されている場合か、または filter_type パラメーターが LEE に設定され、noise_model パラメーターが MULTIPLICATIVE_NOISE に設定されている場合のみ有効です。 | Long |
damp_factor (オプション) | 適用されるスムージングの指数ダンピング レベルです。 ダンピング値が 1 より大きいと、エッジの保持率は向上しますが、スムージングの量は減少します。 値が 1 より小さいと、スムージングの量が増加します。 値を 0 にすると、ローパス フィルターに類似した結果が生成されます。 デフォルトは 1 です。 | Long |
コードのサンプル
この例では、Refined Lee フィルターを使用して交差偏波バンドのスペックルを除去します。
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\Data\SAR"
outRadar = arcpy.ia.Despeckle("IW_manifest_TNR_CalB0.crf", "VV;VH", "REFINED_LEE")
outRadar.save("IW_manifest_TNR_CalB0_Dspk.crf")この例では、Refined Lee フィルターを使用して交差偏波バンドのスペックルを除去します。
# Import system modules and check out ArcGIS Image Analyst extension license
import arcpy
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
from arcpy.ia import *
# Set local variables
in_radar = r"C:\Data\SAR\manifest_TNR_CalB0.crf"
out_radar = r"C:\Data\SAR\manifest_TNR_CalB0_Dspk.crf"
polarization = "VV;VH"
filter_type = "REFINED_LEE"
# Execute
outRadar = arcpy.ia.Despeckle(in_radar, polarization, filter_type)
outRadar.save(out_radar)