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聚合多维栅格 (Image Analyst)

在本主题中

  1. 摘要
  2. 使用情况
  3. 参数
  4. 环境
  5. 许可信息

获得 Image Analyst 许可后可用。

需要 Spatial Analyst 许可。

摘要

通过沿维度组合现有多维栅格变量来生成多维栅格数据集。

使用情况

  • 使用聚合定义参数可按关键字、值或值范围选择间隔。 例如，如果您具有每 5 米深度（高达 100 米）每日采集的 30 年海面温度数据，则可以针对以下场景使用各种间隔选项：

    • 将每日温度数据聚合为月度数据，其结果将是包含 12 个时间片的多维栅格，且每个时间片都将是所有年份中每个月份的聚合。 选择间隔关键字并将关键字设置为每月循环。
    • 将每日温度数据聚合为月度数据，其结果将是包含 360 个时间片或每年 12 个时间片（30 年 x 12 个月 = 360 个时间片）的多维栅格。 选择间隔关键字并将关键字设置为每月。
    • 将月度温度数据聚合到 4 个月间隔中。 选择间隔值，将值间隔设置为 4，并将单位设置为月。
    • 依次聚合介于 0 到 25 米之间、25 到 50 米、50 到 100 米之间的温度数据。 选择间隔范围，然后将最小深度和最大深度指定为 0 25; 25 50; 50 100。

  • 受支持的多维栅格数据集包括云栅格格式 (CRF)、多维镶嵌数据集或者由 netCDF、GRIB 或 HDF 格式文件生成的多维栅格图层。

  • 此工具可生成采用云栅格格式 (CRF) 的多维栅格数据集。 目前尚不支持其他输出格式。

  • 默认情况下，将使用 LZ77 压缩类型压缩多维栅格输出。 但是，建议将压缩类型更改为 LERC 并根据数据来调整最大误差值。 例如，如果您希望将分析结果精确到三位小数，则请将最大误差值设置为 0.001。 避免不必要的精度要求，因为它们将增加处理时间和存储大小。

    要更改压缩类型，修改压缩环境设置。

参数

对话框Python

标注说明数据类型
输入多维栅格

输入多维栅格数据集。

Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
维度

聚合维度。 这是聚合变量时所沿的维度。

String
聚合方法
(可选)

指定将用于组合间隔中的已聚合剖切的数学方法。

当方法设置为自定义时，聚合函数参数变为活动状态。

  • 平均值—将计算间隔中所有时间片的像素值的平均值。 这是默认设置。
  • 最大值—将计算间隔中所有时间片的像素的最大值。
  • 众数—将计算间隔中所有时间片最常出现的像素值。
  • 最小值—将计算间隔中所有时间片的像素的最小值。
  • 少数—将计算间隔中所有时间片最不常出现的像素值。
  • 中值—将计算间隔中所有时间片的像素的中值。
  • 百分比数—计算间隔中所有时间片的像素值百分比数。 默认情况下将计算 90% 百分比数。 您可以使用百分数值参数来指定其他值（从 0 到 100）。
  • 范围—计算间隔中所有时间片的像素值范围。
  • 标准差—将计算间隔中所有时间片的像素值的标准差。
  • 总和—将计算间隔中所有时间片的像素值总和。
  • 变异度—将计算间隔中所有时间片的唯一像素值的数量。
  • 自定义—将基于自定义栅格函数来计算像素值。
String
变量 [维度信息]（描述）
(可选)

将沿给定维度聚合的一个或多个变量。 如果未指定变量，则将使用所选维度聚合所有变量。

例如，要将每日温度数据聚合到月平均值，请将温度指定为要聚合的变量。 如果您没有指定任何变量，并且您同时拥有每日温度和日降雨量变量，则这两个变量将聚合到月平均值，并且输出多维栅格将包含两个变量。

String
聚合定义
(可选)

指定要为其聚合数据的维度间隔。

  • 全部—将聚合所有剖切的数据值。 这是默认设置。
  • 间隔关键字—变量数据将使用常用间隔进行聚合。
  • 间隔值—变量数据将使用用户指定的间隔和单位进行聚合。
  • 间隔范围—变量数据将在指定的值对或日期之间进行聚合。
String
关键字间隔
(可选)

指定沿维度聚合时将使用的关键字间隔。 当聚合定义参数设置为间隔关键字并且聚合必须跨时间时，此参数为必需项。

  • 每小时—数据值将聚合为每小时时间步长，且结果将包括时间序列中的每个小时。
  • 每天—数据值将聚合为每日时间步长，且结果将包括时间序列中的每一天。
  • 每周—数据值将聚合为每周时间步长，且结果将包括时间序列中的每周。
  • 每十年—数据值将聚合为 3 个周期，每个周期为 10 天。 最后一个周期所包含的天数可以多于或少于 10 天。 每个月的输出中将包括 3 个时间片。
  • 每五年—数据值将聚合为 6 个周期，每个周期为 5 天。 最后一个周期所包含的天数可以多于或少于 5 天。 对于每个月，输出中将包括 6 个时间片。
  • 每月—数据值将聚合为每月时间步长，且结果将包括时间序列中的每个月。
  • 季度—数据值将聚合为季度时间步长，且结果将包括时间序列中的每个季度。
  • 每年—数据值将聚合为年度时间步长，且结果将包括时间序列中的每年。
  • 每天循环—数据值将聚合为每日时间步长，且结果将包括每个儒略日的一个聚合值。 输出中最多包括 366 个每日时间片。
  • 每周循环—数据值将聚合为每周时间步长，且结果将包括每周的一个聚合值。 输出中最多包括 53 个每周时间片。
  • 每月循环—数据值将聚合为每月时间步长，且结果将包括每月的一个聚合值。 输出中最多包括 12 个每月时间片。
  • 每季度循环—数据值将聚合为季度时间步长，且结果将包括每季度的一个聚合值。 输出中最多包括 4 个季度时间片。
String
值间隔
(可选)

将用于聚合的间隔大小。 当聚合定义参数设置为间隔值时，此参数为必需项。

例如，要将 30 年的每月温度数据聚合到 5 年增量，请输入 5 作为值间隔，并将单位指定为年。

Double
单位
(可选)

将用于值间隔参数的单位。 当维度参数为时间字段并且聚合定义参数设置为间隔值时，此参数为必需项。

如果要聚合除时间之外的任何内容，则此选项将不可用，并且间隔值的单位将与输入多维栅格数据的变量单位一致。

  • 小时—数据值将按提供的间隔聚合到每小时时间片。
  • 天—数据值将按提供的间隔聚合到每日时间片。
  • 周—数据值将按提供的间隔聚合到每周时间片。
  • 月—数据值将按提供的间隔聚合到每月时间片。
  • 年—数据值将按提供的间隔聚合到每年时间片。
String
范围
(可选)

在值表中指定的间隔范围将用于聚合值组。 值表由最小和最大范围值对组成，数据类型为双精度或日期。

当聚合定义参数设置为间隔范围时，此参数为必需项。

Value Table
聚合函数
(可选)

将用于计算聚合栅格的像素值的自定义栅格函数。 输入是栅格函数 JSON 对象或基于函数链或自定义 Python 栅格函数创建的 .rft.xml 文件。

当聚合方法参数设置为自定义时，此参数为必需项。

File; String
忽略 NoData
(可选)

指定分析中是否忽略 NoData 值。

  • 选中 - 分析将包括沿给定维度的所有有效像素，并忽略 NoData 像素。 这是默认设置。
  • 未选中 - 如果沿给定维度的像素包含 NoData 值，则分析结果将变为 NoData。
Boolean
无维度
(可选)

指定图层是否具有维度值。 仅当选择单个剖切片来创建图层时，此参数才处于活动状态。

  • 选中 - 图层没有维度值。
  • 未选中 - 图层具有维度值。 这是默认设置。

Boolean
百分比值
(可选)

将计算的百分比数。 默认值为 90，指示 90%。

取值范围为 0 到 100。 0% 基本上等同于“最小值”统计数据，而 100% 则等同于“最大值”。 值 50 所生成的结果基本等同于“中值”统计数据的结果。

仅当统计类型参数设置为百分位数时，此参数才可用。

Double
百分位数插值类型
(可选)

指定输入栅格中要计算的值数为偶数时使用的百分位数插值方法。

  • 最邻近—将使用最接近所需的百分位数的可用值。 在这种情况下，输出像素类型与输入值栅格的像素类型相同。
  • 线性—将使用接近所需百分位数的两个值的加权平均值。 在这种情况下，输出像素类型为浮点型。
String

返回值

标注说明数据类型
输出多维栅格

输出云栅格格式 (CRF) 多维栅格数据集。

Raster

AggregateMultidimensionalRaster(in_multidimensional_raster, dimension, {aggregation_method}, {variables}, {aggregation_def}, {interval_keyword}, {interval_value}, {interval_unit}, {interval_ranges}, {aggregation_function}, {ignore_nodata}, {dimensionless}, {percentile_value}, {percentile_interpolation_type})
名称说明数据类型
in_multidimensional_raster

输入多维栅格数据集。

Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service; File
dimension

聚合维度。 这是聚合变量时所沿的维度。

String
aggregation_method
(可选)

指定将用于组合间隔中的已聚合剖切的数学方法。

  • MEAN—将计算间隔中所有时间片的像素值的平均值。 这是默认设置。
  • MAXIMUM—将计算间隔中所有时间片的像素的最大值。
  • MAJORITY—将计算间隔中所有时间片最常出现的像素值。
  • MINIMUM—将计算间隔中所有时间片的像素的最小值。
  • MINORITY—将计算间隔中所有时间片最不常出现的像素值。
  • MEDIAN—将计算间隔中所有时间片的像素的中值。
  • PERCENTILE—计算间隔中所有时间片的像素值百分比数。 默认情况下将计算 90% 百分比数。 您可以使用百分数值参数来指定其他值（从 0 到 100）。
  • RANGE—计算间隔中所有时间片的像素值范围。
  • STD—将计算间隔中所有时间片的像素值的标准差。
  • SUM—将计算间隔中所有时间片的像素值总和。
  • VARIETY—将计算间隔中所有时间片的唯一像素值的数量。
  • CUSTOM—将基于自定义栅格函数来计算像素值。

当 aggregation_method 设置为 CUSTOM 时，aggregation_function 参数变为可用。

String
variables
[variables,...]
(可选)

将沿给定维度聚合的一个或多个变量。 如果未指定变量，则将使用所选维度聚合所有变量。

例如，要将每日温度数据聚合到月平均值，请将温度指定为要聚合的变量。 如果您没有指定任何变量，并且您同时拥有每日温度和日降雨量变量，则这两个变量将聚合到月平均值，并且输出多维栅格将包含两个变量。

String
aggregation_def
(可选)

指定要为其聚合数据的维度间隔。

  • ALL—将聚合所有剖切的数据值。 这是默认设置。
  • INTERVAL_KEYWORD—变量数据将使用常用间隔进行聚合。
  • INTERVAL_VALUE—变量数据将使用用户指定的间隔和单位进行聚合。
  • INTERVAL_RANGES—变量数据将在指定的值对或日期之间进行聚合。
String
interval_keyword
(可选)

指定沿维度聚合时将使用的关键字间隔。 当 aggregation_def 参数设置为 INTERVAL_KEYWORD 并且聚合必须跨时间时，此参数为必需项。

  • HOURLY—数据值将聚合为每小时时间步长，且结果将包括时间序列中的每个小时。
  • DAILY—数据值将聚合为每日时间步长，且结果将包括时间序列中的每一天。
  • WEEKLY—数据值将聚合为每周时间步长，且结果将包括时间序列中的每周。
  • DEKADLY—数据值将聚合为 3 个周期，每个周期为 10 天。 最后一个周期所包含的天数可以多于或少于 10 天。 每个月的输出中将包括 3 个时间片。
  • PENTADLY—数据值将聚合为 6 个周期，每个周期为 5 天。 最后一个周期所包含的天数可以多于或少于 5 天。 对于每个月，输出中将包括 6 个时间片。
  • MONTHLY—数据值将聚合为每月时间步长，且结果将包括时间序列中的每个月。
  • QUARTERLY—数据值将聚合为季度时间步长，且结果将包括时间序列中的每个季度。
  • YEARLY—数据值将聚合为年度时间步长，且结果将包括时间序列中的每年。
  • RECURRING_DAILY—数据值将聚合为每日时间步长，且结果将包括每个儒略日的一个聚合值。 输出中最多包括 366 个每日时间片。
  • RECURRING_WEEKLY—数据值将聚合为每周时间步长，且结果将包括每周的一个聚合值。 输出中最多包括 53 个每周时间片。
  • RECURRING_MONTHLY—数据值将聚合为每月时间步长，且结果将包括每月的一个聚合值。 输出中最多包括 12 个每月时间片。
  • RECURRING_QUARTERLY—数据值将聚合为季度时间步长，且结果将包括每季度的一个聚合值。 输出中最多包括 4 个季度时间片。
String
interval_value
(可选)

将用于聚合的间隔大小。 当将 aggregation_def 参数设置为 INTERVAL_VALUE 时，此参数为必需项。

例如，要将 30 年的每月温度数据聚合到 5 年增量，请输入 5 作为 interval_value，并将 interval_unit 指定为 YEARS。

Double
interval_unit
(可选)

将用于 interval_value 参数的单位。 当 dimension 参数设置为时间字段并且 aggregation_def 参数设置为 INTERVAL_VALUE 时，此参数为必需项。

如果要聚合除时间之外的任何内容，则此选项将不可用，并且间隔值的单位将与输入多维栅格数据的变量单位一致。

  • HOURS—数据值将按提供的间隔聚合到每小时时间片。
  • DAYS—数据值将按提供的间隔聚合到每日时间片。
  • WEEKS—数据值将按提供的间隔聚合到每周时间片。
  • MONTHS—数据值将按提供的间隔聚合到每月时间片。
  • YEARS—数据值将按提供的间隔聚合到每年时间片。
String
interval_ranges
[interval_ranges,...]
(可选)

在值表中指定的间隔范围将用于聚合值组。 值表由最小和最大范围值对组成，数据类型为双精度或日期。

当将 aggregation_def 参数设置为 INTERVAL_RANGE 时，此参数为必需项。

Value Table
aggregation_function
(可选)

将用于计算聚合栅格的像素值的自定义栅格函数。 输入是栅格函数 JSON 对象或基于函数链或自定义 Python 栅格函数创建的 .rft.xml 文件。

当将 aggregation_method 参数设置为 CUSTOM 时，此参数为必需项。

File; String
ignore_nodata
(可选)

指定分析中是否忽略 NoData 值。

  • DATA—分析将包括沿给定维度的所有有效像素，并忽略 NoData 像素。 这是默认设置。
  • NODATA—如果沿给定维度的像素包含 NoData 值，则分析结果将变为 NoData。
Boolean
dimensionless
(可选)

指定图层是否具有维度值。 仅当选择单个剖切片来创建图层时，此参数才会启用。

  • NO_DIMENSIONS—图层没有维度值。
  • DIMENSIONS—图层具有维度值。 这是默认设置。
Boolean
percentile_value
(可选)

将计算的百分比数。 默认值为 90，指示 90%。

取值范围为 0 到 100。 0% 基本上等同于“最小值”统计数据，而 100% 则等同于“最大值”。 值 50 所生成的结果基本等同于“中值”统计数据的结果。

此参数仅在 statistics_type 参数设置为 PERCENTILE 时受支持。

Double
percentile_interpolation_type
(可选)

指定输入栅格中要计算的值数为偶数时使用的百分位数插值方法。

  • NEAREST—将使用最接近所需的百分位数的可用值。 在这种情况下，输出像素类型与输入值栅格的像素类型相同。
  • LINEAR—将使用接近所需百分位数的两个值的加权平均值。 在这种情况下，输出像素类型为浮点型。
String

返回值

名称说明数据类型
out_multidimensional_raster

输出云栅格格式 (CRF) 多维栅格数据集。

Raster

环境

像元大小, 压缩, 当前工作空间, 地理变换, NoData, 输出配置关键字, 输出坐标系, 范围, 并行处理因子, 金字塔, 栅格统计, 重采样方法, 临时工作空间, 捕捉栅格, 切片大小

相关主题

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  3. 参数
  4. 环境
  5. 许可信息