SAR 指数の計算 (Compute SAR Indices) (Image Analyst)

Image Analyst ライセンスで利用できます。

サマリー

レーダー植生指数 (RVI)、レーダー森林劣化指数 (RFDI)、樹冠構造指数 (CSI) など、SAR (合成開口レーダー) データのさまざまな SAR 指数を計算します。

これらの指数で使用される式は、入力レーダー データセットで使用できる偏波によって異なります。

使用法

  • 入力レーダー データには距離単位を使用する必要があります。 データがデシベル (dB) 単位の場合、[SAR 単位の変換 (Convert SAR Units)] ツールを使用してレーダー データを距離単位に変換します。

  • このツールは、クアッド偏波の入力 SAR データについては、RVI 指数に対して 3 つの式の選択肢を提供します。 RVI には、HH, HV または VV, VH または HH, HV, VH, VV 偏波が必要です。

    RVI 方程式

    このツールは、RFDI 指数に対して 2 つの選択肢を提供します。 RFDI には、HH, HV または VV, VH 偏波が必要です。

    RFDI 方程式

    このツールは、CSI 指数に対して 1 つの選択肢を提供します。 CSI には HH, VV 偏波が必要です。

    CSI 方程式

  • RFDI と RVI の場合、都市、砂漠、水域は本質的に植生が少ないか、植生が存在しないため、不毛、荒廃、森林破壊された地形に対応する値を持つことがあります。 ほとんどの値は 0 ~ 1 の範囲内に収まりますが、2 回反射散乱または体積散乱による外れ値が生じることがあります。

パラメーター

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
出力ラスター

出力 SAR 指数ラスター。

Raster Dataset
インデックス
(オプション)

計算される SAR 指数を指定します。

  • レーダー植生指数 (RVI)レーダー植生指数が使用されます。 RVI は、全偏波からの後方散乱の合計に対する、交差偏波後方散乱の割合を指します。 値は 0 から 1 の範囲です。 0 に近い RVI 値は不毛な地形を示し、大きい値は植生のある地形を示します。 これがデフォルトです。
  • レーダー森林劣化指数 (RFDI)レーダー森林劣化指数が使用されます。 RFDI は、共偏波後方散乱と交差偏波後方散乱の正規化差を表します。 RFDI 値が低い (0.3 以下) 場合は、密度の高い森林を意味します。 中程度の RFDI 値 (0.4 ~ 0.6) は劣化した森林に対応します。 RFDI 値が高い (0.6 以上) 場合は、森林破壊された地形を意味します。
  • 樹冠構造指数 (CSI)樹冠構造指数が使用されます。 CSI は、共偏波後方散乱 (HH、VV) の正規化差を表します。 値の範囲は -1 から +1 で、垂直構造物に覆われる樹冠の CSI 値は -1 に近くなり、水平構造物に覆われる樹冠の CSI 値は 1 に近くなります。 このオプションは、入力レーダー データに HH バンドと VV バンドが含まれる場合にのみサポートされます。
String
偏波バンド
(オプション)

指数計算に使用する偏波バンドを指定します。

このパラメーターは、[入力レーダー データ] パラメーター値がクアッド偏波 SAR データセットで、[指数] パラメーター値が [レーダー植生指数 (RVI)] または [レーダー森林劣化指数 (RFDI)] である場合にのみサポートされます。

  • HH、HV指数計算 (二重偏波) では、水平-水平バンドと水平-垂直バンドが使用されます。 これがデフォルトです。
  • VV、VH指数計算 (二重偏波) では、垂直-垂直バンドと垂直-水平バンドが使用されます。
  • HH、HV、VH、VV指数計算 (クアッド偏波) では、水平-水平バンド、水平-垂直バンド、垂直-水平バンド、垂直-垂直バンドが使用されます。
String

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

出力 SAR 指数ラスター。

Raster Dataset
index
(オプション)

計算される SAR 指数を指定します。

  • RVIレーダー植生指数が使用されます。 RVI は、全偏波からの後方散乱の合計に対する、交差偏波後方散乱の割合を指します。 値は 0 から 1 の範囲です。 0 に近い RVI 値は不毛な地形を示し、大きい値は植生のある地形を示します。 これがデフォルトです。
  • RFDIレーダー森林劣化指数が使用されます。 RFDI は、共偏波後方散乱と交差偏波後方散乱の正規化差を表します。 RFDI 値が低い (0.3 以下) 場合は、密度の高い森林を意味します。 中程度の RFDI 値 (0.4 ~ 0.6) は劣化した森林に対応します。 RFDI 値が高い (0.6 以上) 場合は、森林破壊された地形を意味します。
  • CSI樹冠構造指数が使用されます。 CSI は、共偏波後方散乱 (HH、VV) の正規化差を表します。 値の範囲は -1 から +1 で、垂直構造物に覆われる樹冠の CSI 値は -1 に近くなり、水平構造物に覆われる樹冠の CSI 値は 1 に近くなります。 このオプションは、入力レーダー データに HH バンドと VV バンドが含まれる場合にのみサポートされます。
String
polarization_bands
(オプション)

指数計算に使用する偏波バンドを指定します。

このパラメーターは、in_radar_data パラメーター値がクアッド偏波 SAR データセットで、index パラメーター値が RVI または RFDI である場合にのみサポートされます。

  • HH_HV指数計算 (二重偏波) では、水平-水平バンドと水平-垂直バンドが使用されます。 これがデフォルトです。
  • VV_VH指数計算 (二重偏波) では、垂直-垂直バンドと垂直-水平バンドが使用されます。
  • HH_HV_VH_VV指数計算 (クアッド偏波) では、水平-水平バンド、水平-垂直バンド、垂直-水平バンド、垂直-垂直バンドが使用されます。
String

コードのサンプル

ComputeSARIndices の例 1 (Python ウィンドウ)

この例では、クアッド偏波 SAR データセットから RVI を計算します。

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 の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

この例では、クアッド偏波 SAR データセットから RVI を計算します。

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

# Set local variables
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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