Statistics 함수는 정의된 중심 네이버후드에 따라 이미지의 각 픽셀에 대한 포컬 통계를 계산합니다.
참고
이 함수를 사용하여 분석 결과를 스무싱하거나 처리 전에 래스터 데이터셋을 스무싱하거나 래스터 데이터셋에서 누락된 데이터를 채울 수 있습니다.
이 함수에서 계산할 수 있는 7가지 통계 유형이 있습니다. 토지 피복 래스터와 같은 범주형 래스터에서 누락된 데이터를 스무싱하거나 채우려면 다수, 소수, 중앙값 통계 유형을 사용합니다.
인접 영역 설정 옵션을 사용하면 인접 영역 디멘전으로 사용할 행 개수 및 열 개수 값을 입력할 수 있습니다. 행과 열 수가 많을수록 스무싱 효과가 극대화되거나 갭을 더 메웁니다.
매개변수
매개변수 | 설명 |
---|---|
래스터 | 포컬 통계 수행 대상인 입력 래스터입니다. |
통계 유형 | 포컬 통계 함수에는 다음과 같은 7가지 유형이 있습니다.
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행 개수 | 포컬 인접 영역 디멘전에서 사용할 픽셀 행 수입니다. |
열 개수 | 포컬 인접 영역 디멘전에서 사용할 픽셀 열 수입니다. |
NoData 픽셀만 채우기 | 결과의 NoData 갭을 메웁니다. 이는 영상에 드롭 라인이 있는 경우에 유용합니다. |
드롭 라인에서 데이터 채우기
Statistics 함수를 사용하여 이미지 내의 드롭 라인을 채울 수 있습니다. 드롭 라인은 주로 데이터가 수집되지 않은 곳의 센서 문제로 발생됩니다. Landsat 7의 ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus) 등의 센서에서 발생합니다. 이러한 누락 데이터로 인해 분석할 때나 영상을 볼 때 문제가 발생합니다. 영상을 분석에 사용하는 경우 수행될 가능성은 거의 없지만 중첩 이미지가 있다면 누락 콘텐츠 대신 중첩 이미지를 사용할 수 있습니다. 영상이 시각화에 사용되고 있는 경우도 마찬가지입니다. 하지만 누락 콘텐츠를 채우는 추가 이미지가 항상 있는 것은 아니므로 기존 데이터에서 파생되어야 합니다.
이 프로세스에는 두 가지 함수가 필요합니다. 먼저 마스크 래스터 함수를 사용하여 드롭 라인 픽셀값을 NoData로 변환합니다. 예를 들어 픽셀값이 0이면 마스크 함수에서 NoData 값 열의 각 밴드에 0을 입력합니다. 그런 다음 통계 함수를 사용합니다. 평균 통계 유형을 사용하여 인접 영역에 사용할 행 및 열 개수를 정의한 다음 NoData 픽셀만 채우기를 선택합니다.
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