Seuil binaire

Thresholding

La fonction Threshold binaire produit l’image binaire. Elle utilise la méthode Otsu et suppose que l'image d’entrée a un histogramme bi-modal. Pour plus d’informations, voir la fonction Seuil binaire.

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Analyse

Index thermique

PythonAdaptor

Calcule la température apparente selon la température ambiante et l’humidité relative.

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Analyse

Densité du noyau

KernelDensity

Calcule une grandeur par unité de carte à partir d’entités ponctuelles ou polylignes à l’aide d’une fonction de noyau pour ajuster une surface régulièrement effilée à chaque point ou polyligne.

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Analyse

NDVI

NDVI

L'index NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) est un indice normalisé permettant de générer une image affichant la couverture végétale (biomasse relative). Cet indice repose sur le contraste des caractéristiques de deux canaux d'un jeu de données raster multispectral : l'absorption du pigment chlorophyllien dans le canal rouge et la haute réflectivité des matières végétales dans le canal proche infrarouge (NIR). Pour en savoir plus, reportez-vous à la rubrique Fonction NDVI.

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Analyse

NDVI colorisé

NDVIColorized

Applique la fonction NDVI sur l'image en entrée, puis utilise une carte de couleur ou une palette de couleurs pour afficher le résultat.

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Analyse

Tassel Cap

TasselCap

La transformation Tasseled Cap (Kauth-Thomas) est conçue pour analyser et apparier les modifications liées au développement urbain et à la phénoménologie de la végétation détectées par différents capteurs satellitaires. On parle de transformation Tasseled Cap pour faire référence à la forme que prend la répartition graphique des données.

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Analyse

Superposition pondérée

WeightedOverlay

Superpose plusieurs rasters en utilisant une échelle de mesure commune et les pondère en fonction de leur importance.

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Analyse

Somme pondérée

WeightSum

Pondère et ajoute une matrice de rasters, cellule par cellule.

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Analyse

Refroidissement éolien

PythonAdaptor

Le refroidissement éolien est un moyen de mesurer le ressenti du froid lorsque le vent est pris en compte.

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Analyse

Contraste et luminosité

ContrastBrightness

Introduite dans la version 10.2.1, la fonction ContrastBrightness améliore l’apparence des données raster (imagerie) en modifiant la luminosité ou le contraste au sein de l’image. Cette fonction ne prend en charge qu’un raster en entrée 8 bits. Pour en savoir plus, voir la fonction Contraste et Luminosité .

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Apparence

Convolution

Convolution

Introduite dans la version 10.1, la fonction Convolution exécute un filtrage sur les valeurs en pixels d’une image, permettant d’affiner une image, de brouiller une image, de détecter des contours dans une image ou d’effectuer d’autres améliorations basées sur le noyau. Pour en savoir plus, reportez-vous à la rubrique Fonction Convolution.

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Apparence

Détection de ligne horizontale

Convolution

Détecte les tronçons avec des lignes horizontales.

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Apparence

Détection de ligne verticale

Convolution

Détecte tronçons avec des lignes verticales.

JSON | Python

Apparence

Détecte la diagonale de gauche de détection de ligne

Convolution

Détecte les tronçons avec des lignes diagonales en bas à droite vers le haut à gauche.

JSON | Python

Apparence

Diagonale de droite de détection de ligne

Convolution

Détecte les tronçons avec des lignes diagonales en bas à gauche vers le haut à droite.

Apparence

Dégradé nord

Convolution

Détection des tronçons avec des niveaux au nord.

Apparence

Dégradé ouest

Convolution

Détection des tronçons avec des niveaux à l’ouest.

Apparence

Dégradé est

Convolution

Détection des tronçons avec des niveaux à l’est.

Apparence

Dégradé sud

Convolution

Détection des tronçons avec des niveaux au sud.

Apparence

Niveau nord-est

Convolution

Détection des tronçons avec des niveaux au nord-est.

Apparence

Niveau nord-ouest

Convolution

Détection des tronçons avec des niveaux au nord-ouest.

Apparence

Lissage

Convolution

Filtre les données en réduisant l’écart local et en supprimant le bruit. Le résultat est le suivant : la moyenne des valeurs maximales et minimales de chaque voisinage est calculée, ce qui permet de réduire les valeurs extrêmes contenues dans les données.

Apparence

Lissage 3x3

Convolution

Filtre les données en réduisant l’écart local et en supprimant le bruit. Utilise un filtre à faible transmission 3 par 3 pour exécuter le lissage.

Apparence

Lissage 5x5

Convolution

Filtre les données en réduisant l’écart local et en supprimant le bruit. Utilise un filtre à faible transmission 5 par 5 pour exécuter le lissage.

Apparence

Affinage

Convolution

Accentue la différence comparative dans les valeurs avec ses voisins.

Apparence

Affiner davantage

Convolution

Accentue davantage la valeur par rapport à l’opérateur Affiner.

Apparence

Affinage 3x3

Convolution

Un filtre à haute transmission utilisant un noyau 3 par 3.

Apparence

Affinage 5x5

Convolution

Un filtre à haute transmission utilisant un noyau 5 par 5.

Apparence

Laplacien 3x3

Convolution

Les filtres Laplacien sont souvent utilisés pour la détection des bords sur une image qui a été lissée pour réduire sa sensibilité au bruit. Il utilise un filtre 3 par 3.

Apparence

Laplacien 5x5

Convolution

Les filtres Laplacien sont souvent utilisés pour la détection des bords sur une image qui a été lissée pour réduire sa sensibilité au bruit. Il utilise un filtre 5 par 5.

Apparence

Sobel horizontal

Convolution

Utilisé pour la détection des tronçons horizontaux.

Apparence

Sobel vertical

Convolution

Utilisé pour la détection des tronçons verticaux.

Apparence

Dispersion des points

Convolution

La fonction de dispersion des points représente la distribution de la lumière à partir d'un point source à travers un objectif. Ceci introduit un effet légèrement flou.

Apparence

Affinage panchromatique

Pansharpening

La fonction Affinage panchromatique permet de fusionner une image panchromatique (ou canal raster) de résolution supérieure avec un jeu de données raster multicanal de résolution inférieure afin d’augmenter la résolution spatiale de l’image multicanal.

JSON | Python

Apparence

Statistiques et histogramme

StatisticsHistogram

La fonction Statistiques et histogramme permet de définir les statistiques et l'histogramme d'un raster. Vous pouvez insérer cette fonction à la fin de la chaîne de fonctions, afin de décrire les statistiques et l'histogramme d’un modèle de fonction raster. Cela peut s'avérer nécessaire pour contrôler l'affichage par défaut du résultat du traitement, plus particulièrement lorsque vous définissez une chaîne de fonctions contenant de nombreuses fonctions.

JSON | Python

Apparence

Etirement (contraste)

Stretch

Calcule les statistiques focales pour chaque pixel d'une image selon un voisinage focal défini.

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Apparence

Classer

Classify

Introduite dans la version 10,3, la fonction Classify classifie un raster segmenté en tant que raster catégorique. Pour plus d’informations, voir la fonction Classifier.

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hon

Classification

Classification de vraisemblance maximale

MLClassify

Introduite dans la version 10.2.1, la fonction MLClassify vous permet d’exécuter une classification supervisée à l’aide de l’algorithme de classification de probabilité maximale. Le serveur ArcGIS hôte doit avoir une licence Spatial Analyst. Pour plus d’informations, voir la fonction MLClassify.

Classification

Etendre la région

RegionGrow

La fonction Étendre la région rassemble les pixels voisins dans des groupes en fonction du rayon spécifié à partir du point d'origine. Une valeur de remplissage spécifique est attribuée au groupe de pixels, ou objet.

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Classification

Segmentation

SegmentMeanShift

La fonction SegmentMeanShift produit une sortie segmentée. Les valeurs de pixels dans l’image de sortie représentent les couleurs RVB convergées du segment. Le raster en entrée doit être une image 8 bits à 3 canaux. Si le service d'image n’est pas une image non signée 8 bits, 3 canaux, vous pouvez utiliser la fonction Stretch avant la fonction SegmentMeanShift. Pour en savoir plus, voir la fonction Décalage moyen de segment.

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Classification

Conversion de modèle de couleurs

ColorModelConversion

Ceci convertit le modèle colorimétrique d'une image de l'espace colorimétrique TSL (teinte, saturation et luminosité) en RVB (rouge, vert et bleu) et inversement.

Python

Conversion

Palette de couleurs

Colormap

Introduite dans la version 10.6, la fonction Colormap transforme les valeurs en pixels pour afficher les données raster sous forme d’image RVB (rouge, vert, bleu), en fonction des couleurs spécifiques d’une palette de couleurs ou d’une plage de couleurs définie dans un dégradé de couleurs. Pour en savoir plus, reportez-vous à la rubrique Fonction Palette de couleurs. Affichez des données raster à l’aide d’un objet ColorrampName prédéfini ou d’un objet Colorramp personnalisé. Plusieurs palettes de couleurs prédéfinies ArcGIS sont fournies :

JSON | Python

Conversion

Palette vers RVB

Colormap2RGB

Convertit un raster monocanal associé à une palette de couleurs en un raster à trois canaux (RVB).

JSON | Python

Conversion

Complexe

Complex

Calcule une grandeur à partir de valeurs complexes.

JSON | Python

Conversion

Nuances de gris

Grayscale

Convertit une image multicanal en une image en niveaux de gris monocanal. Les pondérations indiquées peuvent être appliquées à chacun des canaux en entrée.

JSON | Python

Conversion

Attributs de rastérisation

RasterizeAttributes

La fonction Rasterize Attributes (Rastériser les attributs) enrichit un raster en ajoutant des canaux dérivés de valeurs d’attributs spécifiés, à partir d’une table externe ou d’un service d’entités.

Conversion

Entités de rastérisation

RasterizeFeatures

Permet de convertir des données de classes d’entités surfaciques, polylignes et points en couche raster.

Conversion

Classification

Remap

Introduite dans la version 10.1, la fonction Remap vous permet de changer ou de reclasser les valeurs en pixels des données raster. Pour en savoir plus, reportez-vous à la rubrique Fonction Classification.

JSON | Python

Conversion

Conversion spectrale

SpectralConversion

La fonction Conversion spectrale applique une matrice à une image multicanal pour affecter les couleurs de la sortie. Elle permet, par exemple, de convertir une image infrarouge de couleurs fausses en une image de couleurs pseudo naturelles.

JSON | Python

Conversion

Conversion d'unités

UnitConversion

La fonction UnitConversion exécute des conversions unitaires. Pour en savoir plus, voir la fonction Conversion d’unités.

JSON | Python

Conversion

Champ vectoriel

VectorField

La fonction VectorField est utilisée pour composer deux rasters monocanal (chaque raster représente les U-V ou la Magnitude/Direction) en un raster à deux canaux (chaque canal représente les U-V ou la Magnitude/Direction). Le type d'association de données (U-V ou Magnitude/Direction) peut être également converti de manière interchangeable avec cette fonction.

JSON | Python

Conversion

Moteur de rendu par champ vectoriel

VectorFieldRenderer

Introduite dans la version 10.6, la fonction VectorFieldRenderer symbolise un raster U-V ou Magnitude-Direction.

JSON | Python

Conversion

Réaffectation zonale

Zonalremap

Cette fonction permet de classer les pixels dans un raster en fonction des zones définies dans un autre raster, ou de valeurs dépendant des zones définies dans une table.

JSON | Python

Conversion

Réflectance apparente

ApparentReflectance

Cette fonction permet d’ajuster les valeurs de nombre numérique (DN) de l’imagerie de certains capteurs satellitaires. Le calibrage utilise l’altitude du soleil, la date d’acquisition, le gain du capteur et la tendance de chaque canal pour dériver la réflectance de la partie supérieure de l’atmosphère, plus la correction de l’angle du soleil.

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Correction

Géométrique

Geometric

Introduite dans la version 10.1, la fonction Geometric transforme l’image (par orthorectification, par exemple) à partir d’une définition de capteur et d’un modèle de terrain. Pour plus d’informations, voir la fonction Géométrique.

JSON | Python

Correction

Calibrage de radar

RadarCalibration

Le calibrage est exécuté sur les images radar, de telle sorte que les valeurs pixel sont une véritable représentation de la rétrodiffusion radar.

Correction

Calibrage radiométrique Sentinel-1

Sentinel1RadiometricCalibration

Effectue différents types de calibrage radiométrique sur les données de Sentinel-1.

Correction

Suppression de bruit thermique Sentinel-1

Sentinel1ThermalNoiseRemoval

Supprime le bruit thermique des données de Sentinel-1.

Correction

Granularité

Speckle

Filtre le jeu de données de radar de bruit pour atténuer le bruit tout en conservant les bords ou les entités pointues.

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Correction

Table attributaire

AttributeTable

Vous permet de définir un tableau d'attributs pour symboliser un jeu de données de mosaïque monocanal ou un jeu de données raster. Cela est utile lorsque vous souhaitez présenter des images avec des catégories discrètes.

Gestion des données

Bufférisé

Buffered

La fonction bufférisée permet d'optimiser les performances des chaînes de fonctions complexes. Elle stocke la sortie de la partie de la chaîne de fonctions qui la précède dans la mémoire.

Gestion des données

Découper

Clip

Découpe un raster à l’aide d’une forme rectangulaire selon les étendues définies ou découper un raster selon la forme d’une classe d’entités surfaciques en entrée. La forme qui définit le découpage peut découper l'étendue du raster ou découper une zone au sein du raster.

JSON | Python

Gestion des données

Canaux composites

CompositeBand

Introduite dans la version 10.2.1, la fonction CompositeBand permet de combiner plusieurs images pour former une image multicanal. Pour plus d’informations, voir la fonction Canaux composites.

JSON | Python

Gestion des données

Constante

Constant

Crée un raster virtuel avec une seule valeur de pixel pouvant être utilisée dans des modèles de fonctions raster et pour traiter une mosaïque.

Gestion des données

Extraire les canaux

ExtractBand

Introduite dans la version 10.2.1, la fonction ExtractBand vous permet d’extraire un ou plusieurs canaux d’un raster, ou elle peut trier les canaux d’une image multicanal. Pour en savoir plus, voir la fonction Extraire les canaux.

JSON | Python

Gestion des données

Identité

Identity

La fonction est utilisée pour définir le raster source comme partie du comportement de mosaïquage par défaut du jeu de données de mosaïque. Cette fonction est une fonction no-op et ne prend aucun argument, hormis un raster.

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Gestion des données

Interpoler les données irrégulières

InterpolateIrregularData

La fonction Interpoler les données irrégulières utilise les données quadrillées de façon irrégulière pour les rééchantillonner afin que chaque pixel soit carré et de taille uniforme.

Gestion des données

Métadonnées clés

KeyMetadata

Cette fonction vous permet d'insérer ou de remplacer les métadonnées clés d'un raster.

Gestion des données

Masque

Mask

Introduite dans la version 10.2.1, la fonction Mask change l’image en précisant une certaine valeur en pixels ou une plage de valeurs en pixels comme NoData. Pour plus d’informations, voir la fonction Masque.

JSON | Python

Gestion des données

Grignotage

Nibble

Remplace les cellules sélectionnées d’un raster par la valeur de leur voisin le plus proche. Cela est utile pour mettre à jour les zones d’un raster pour lesquelles les données peuvent être erronées.

Python

Gestion des données

Rasters de mosaïque

MosaicRasters

Crée une image mosaïque à partir de plusieurs images.

Gestion des données

Informations raster

RasterInfo

Modifie les propriétés du raster, comme une profondeur en bits, la valeur NoData et la taille de la cellule.

Gestion des données

Redéfinir

Recast

La fonction Recast réattribue les valeurs d'argument dans un modèle de fonction existant. Pour plus d’informations, voir la fonction Redéfinir.

JSON

Gestion des données

Reprojeter

Reproject

La fonction de reprojection modifie la projection d’un jeu de données raster, d’un jeu de données mosaïque ou d’un élément raster dans un jeu de données mosaïque. Elle permet également de rééchantillonner les données pour définir une nouvelle taille de cellule et une origine.

Gestion des données

Ré-échantillonner

Resample

La fonction Resample rééchantillonne les valeurs de pixels à partir d’une résolution donnée. Pour plus d’informations, voir la fonction Rééchantillonnage.

JSON | Python

Gestion des données

Envelopper

La fonction Envelopper utilise les données quadrillées de façon irrégulière pour les rééchantillonner afin que chaque pixel soit carré et de taille uniforme.

Gestion des données

Transposer des bits

TransposeBits

La fonction TransposeBits exécute une opération de bits. Elle extrait les valeurs de bits depuis les données source et les attribue aux nouveaux bits dans les données de sortie. Pour plus d’informations, voir la fonction Transposer des bits.

JSON | Python

Gestion des données

Attribution de coûts

CostAllocation

Calcule, pour chaque cellule, sa source de moindre coût à partir du plus faible coût cumulé sur une surface de coût.

Python

Distance

Antécédence de coût

CostBackLink

Définit le voisin qui est la cellule suivante sur le chemin de plus faible coût cumulé vers la source de moindre coût.

Distance

Distance de coût

CostDistance

Calcule pour chaque cellule la distance de plus faible coût cumulé depuis ou vers la source de moindre coût sur une surface de coût.

Python

Distance

Allocation euclidienne

EuclideanAllocation

Calcule pour chaque cellule la source la plus proche en fonction de la distance euclidienne.

Python

Distance

Direction euclidienne

EuclideanDirection

Calcule pour chaque cellule la distance euclidienne par rapport à la source la plus proche.

Distance

distance euclidienne

EuclideanDistance

Calcule pour chaque cellule la distance euclidienne par rapport à la source la plus proche.

Python

Distance

Chemin de moindre coût

LeastCostPath

Calcule le chemin de moindre coût entre une source et une destination. Pour chaque cellule, la distance du coût cumulé est calculée vers la source la plus proche sur une surface de coût. Cela permet d’obtenir un raster en sortie qui enregistre le ou les chemins de moindre coût, correspondant aux emplacements sélectionnés par rapport à la cellule de la source la plus proche que vous avez définie dans la surface de coûts cumulés (nous tenons compte des distances de coût).

Python

Distance

Remplissage

Fill

Remplit les cuvettes et les pics d'un raster de surface d'altitude pour supprimer de légères imperfections dans les données.

Python

Hydrologie

Accumulation de flux

FlowAccumulation

Crée une couche raster de flux cumulé dans chaque cellule. Le cas échéant, vous pouvez utiliser un facteur de pondération.

Python

Hydrologie

Sens de circulation

FlowDirection

Crée une couche raster de direction de flux à partir de chaque cellule vers son voisin de plus grande pente descendante.

Python

Hydrologie

Distance d'écoulement

FlowDistance

Calcule la distance verticale ou horizontale minimum de la pente descendante par rapport aux cellules qui transitent dans un cours d’eau ou une rivière.

Python

Hydrologie

Liaison d’écoulement

StreamLink

Attribue des valeurs uniques aux sections d'un réseau linéaire raster entre les intersections.

Python

Hydrologie

Bassins versants

Watershed

Détermine la surface de captation au-dessus d'un ensemble de cellules d'un raster.

Python

Hydrologie

Valeur absolue

Abs

Calcule la valeur absolue des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques

Arithmétique

Arithmetic

Introduite dans la version 10.2.1, la fonction Arithmetic effectue une opération arithmétique entre deux rasters ou un raster et une valeur scalaire, et inversement. Pour plus d’informations, reportez-vous à la fonction Arithmétique.

JSON | Python

Mathématiques

Arithmétique de canal

BandArithmetic

Calcule des index grâce à des formules prédéfinies ou à une expression définie par l'utilisateur.

JSON | Python

Mathématiques

GEMI

BandArithmetic

L'indice de surveillance environnementale globale (GEMI, Global Environmental Monitoring Index) est un indice de végétation non linéaire destiné à la surveillance environnementale globale à partir des images satellite. Il est similaire à NDVI, mais est moins sensible aux effets atmosphériques. Il est affecté par le sol nu. Par conséquent, son utilisation n'est pas recommandée dans les zones où la végétation est rare ou de densité modérée.

Python

Mathématiques

GVI

BandArithmetic

L'indice de végétation (GVI, Green Vegetation Index), à l'origine conçu à partir des images Landsat MSS, a été modifié pour être utilisé avec les images Landsat TM. Il est également connu sous le nom d'indice de végétation Landsat TM Tasseled Cap. Il peut être utilisé avec une imagerie dont les canaux partagent les mêmes caractéristiques spectrales.

Python

Mathématiques

SAVI modifié

BandArithmetic

L'indice modifié de végétation ajusté au sol (MSAVI2) tente de minimiser l'effet du sol nu sur l'indice de végétation ajusté au sol (SAVI).

Python

Mathématiques

NDVI

BandArithmetic

L’indice de végétation de différence normalisée (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index) est un indice normalisé qui vous permet de générer une image illustrant une couverture végétale, également appelée biomasse relative. Cet indice tire parti du contraste des caractéristiques de deux canaux d’un jeu de données raster multispectral : l’absorption de pigments chlorophylliens dans le canal rouge et la réflectivité élevée des matières végétales dans le canal proche infrarouge (NIR).

Mathématiques

PVI

BandArithmetic

L'indice de végétation perpendiculaire (PVI, Perpendicular Vegetation Index) est similaire à un indice de végétation par différence. Il est toutefois sensible aux variations atmosphériques. Si vous utilisez cette méthode pour comparer différentes images, ne l'appliquez qu'à des images qui ont subi une correction atmosphérique.

Python

Mathématiques

SAVI

BandArithmetic

L'indice de végétation ajusté au sol et modifié (SAVI, Soil-Adjusted Vegetation Index) est un indice de végétation qui tente de minimiser les influences de la luminosité du sol à l'aide d'un facteur de correction de luminosité du sol. Il est souvent utilisé dans les régions arides où la couverture végétale est faible.

Python

Mathématiques

Formule du sultan

BandArithmetic

Le processus de Sultan utilise une image 8 bits de six canaux et recourt à la formule de Sultan pour produire une image 8 bits à trois canaux. L'image obtenue met en surbrillance les formations rocheuses appelées ophiolites sur le littoral. Cette formule a été conçue en fonction des canaux TM ou ETM d'une scène Landsat 5 ou 7. Les équations appliquées pour créer chaque canal en sortie sont les suivantes :

Band 1 = (Band5 / Band7) x 100 Band 2 = (Band5 / Band1) x 100 Band 3 = (Band3 / Band4) x (Band5 / Band4) x 100

Python

Mathématiques

SAVI transformé

BandArithmetic

L'indice transformé de végétation ajusté au sol (TSAVI) est un indice de végétation qui tente de minimiser les influences de la luminosité du sol en supposant que la ligne du sol présente une pente et une interception arbitraires.

Python

Mathématiques

Calculateur

RasterCalculator

Calcule un raster à partir d’une expression mathématique de type raster.

JSON | Python

Mathématiques

Division

Local

Divise les valeurs de deux rasters, pixel par pixel.

Python

Mathématiques

Exposant

Local

Calcule la base e exponentielle des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques

Exp10

Local

Calcule la base 10 exponentielle des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques

Exp2

Local

Calcule la base 2 exponentielle des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques

Flottant

Local

Convertit chaque valeur de pixel d’un raster en une représentation de virgule flottante.

Python

Mathématiques

Entiers

Local

Convertit chaque valeur de pixel d’un raster en nombre entier, par tronquage.

Python

Mathématiques

Ln

Local

Calcule le logarithme naturel (base e) de chaque pixel dans un raster.

Python

Mathématiques

Log10

Local

Calcule le logarithme base 10 de chaque pixel dans un raster.

Python

Mathématiques

Log2

Local

Calcule le logarithme base 2 de chaque pixel dans un raster.

Python

Mathématiques

Soustraction

Local

Soustraie la valeur du deuxième raster en entrée de la valeur du premier raster en entrée, pixel par pixel.

Python

Mathématiques

Modulo

Local

Détermine le reste (modulo) du premier raster après division par le deuxième raster, pixel par pixel.

Python

Mathématiques

Opposé

Local

Change le signe (multiplie par -1) des valeurs de pixel du raster en entrée, pixel par pixel.

Python

Mathématiques

Plus

Local

Additionne (fait la somme) les valeurs de deux rasters, pixel par pixel.

Python

Mathématiques

Puissance

Local

Elève les valeurs de pixel d’un raster à la puissance des valeurs d’un autre raster.

Python

Mathématiques

Arrondi inférieur

Local

Renvoie le prochain entier inférieur, en tant que valeur de virgule flottante, pour chaque pixel d’un raster.

Python

Mathématiques

Arrondi supérieur

Local

Renvoie le prochain entier supérieur, en tant que valeur de virgule flottante, pour chaque pixel d’un raster.

Python

Mathématiques

Carré

Local

Calcule le carré des valeurs de pixel dans un raster.

Python

Mathématiques

Racine carrée

Local

Calcule la racine carrée des valeurs de pixel dans un raster.

Python

Mathématiques

Multiplier

Local

Multiplie les valeurs de deux rasters, pixel par pixel.

Python

Mathématiques

Con

Local

Effectue une opération conditionnelle If, Then ou Else. Lorsqu’un opérateur Con est utilisé, il doit généralement y avoir deux ou plusieurs fonctions enchaînées ensemble, où une fonction stipule les critères et la seconde fonction est l'opérateur Con qui utilise les critères et dicte quelles sont les sorties vraies ou fausses.

Python

Mathématiques : conditionnelles

SetNull

Local

L’outil SetNull définit les emplacements de cellule identifiés sur la valeur NoData en fonction des critères indiqués. Il renvoie une valeur NoData si une évaluation conditionnelle est vraie et renvoie la valeur spécifiée par un autre raster si celle-ci est fausse.

Python

Mathématiques : conditionnelles

Et bit à bit

Local

Effectue une opération Et bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée.

Python

Mathématiques : logiques

Décalage à gauche bit à bit

Local

Effectue une opération de décalage à gauche bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée.

Python

Mathématiques : logiques

Non bit à bit

Local

Effectue une opération de complément Non bit à bit sur la valeur binaire d’un raster en entrée.

Python

Mathématiques : logiques

Ou bit à bit

Local

Effectue une opération Ou bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée.

Python

Mathématiques : logiques

Décalage à droite bit à bit

Local

Effectue une opération de décalage à droite bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée.

Python

Mathématiques : logiques

Ou exclusif bit à bit

Local

Effectue une opération Ou exclusif bit à bit sur les valeurs binaires de deux rasters en entrée.

Python

Mathématiques : logiques

Et booléen

Local

Effectue une opération Et booléen sur les valeurs de pixel de deux rasters en entrée.

Si les deux valeurs en entrée sont vraies (différentes de zéro), la valeur en sortie est égale à 1. Si l’une des valeurs en entrée, ou les deux, est fausse (égale à zéro), la valeur en sortie est égale à 0.

Python

Mathématiques : logiques

Non booléen

Local

Effectue une opération de complément Non booléen sur les valeurs de pixel d’un raster en entrée.

Python

Mathématiques : logiques

Ou booléen

Local

Effectue une opération Ou booléen sur les valeurs de cellules de deux rasters en entrée.

Python

Mathématiques : logiques

Ou exclusif booléen

Local

Effectue une opération Ou exclusif booléen sur les valeurs de cellules de deux rasters en entrée.

Python

Mathématiques : logiques

Egal à

Local

Effectue une opération Egal à sur deux rasters, pixel par pixel.

Python

Mathématiques : logiques

Supérieur à

Local

Effectue une opération relationnelle Supérieur à sur deux entrées, pixel par pixel.

Python

Mathématiques : logiques

Supérieur ou égal à

Local

Effectue une opération relationnelle Supérieur ou égal à sur deux entrées, pixel par pixel.

Python

Mathématiques : logiques

Est nul

Local

Détermine les valeurs du raster en entrée qui sont NoData, pixel par pixel.

Python

Mathématiques : logiques

Inférieur à

Local

Effectue une opération relationnelle Inférieur à sur deux entrées, pixel par pixel.

Python

Mathématiques : logiques

Inférieur ou égal à

Local

Effectue une opération relationnelle Inférieur ou égal à sur deux entrées, pixel par pixel.

Python

Mathématiques : logiques

Différent de

Local

Effectue une opération relationnelle Différent de sur deux entrées, pixel par pixel.

Python

Mathématiques : logiques

ACos

Local

Calcule le cosinus inverse des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

ACosH

Local

Calcule le cosinus hyperbolique inverse des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

ASin

Local

Calcule le sinus inverse des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

ASinH

Local

Calcule le sinus hyperbolique inverse des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

ATan

Local

Calcule la tangente inverse des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

ATan2

Local

Calcule la tangente inverse (selon x,y) des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

ATanH

Local

Calcule la tangente hyperbolique inverse des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

Cos

Local

Calcule le cosinus des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

CosH

Local

Calcule le cosinus hyperbolique des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

Sin

Local

Calcule le sinus des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

SinH

Local

Calcule le sinus hyperbolique des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

Tan

Local

Calcule la tangente des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

TanH

Local

Calcule la tangente hyperbolique des pixels dans un raster.

Python

Mathématiques : trigonométriques

Statistiques d’argument

ArgStatistics

La fonction ArgStatistics calcule les arguments des statistiques. Quatre méthodes composent la fonction ArgStatistics : ArgMax, ArgMin, ArgMedian et Duration.

Python

Statistique

Arg Max

ArgStatistics

ArgMax signifie l'argument du maximum. Dans la méthode ArgMax, tous les canaux raster de chaque raster en entrée sont attribués à un index du canal incrémentiel basé sur 0.

Python

Statistique

Arg médian

ArgStatistics

La méthode ArgMedian renvoie l’index du canal pour lequel le pixel donné atteint la valeur médiane des valeurs de tous les canaux.

Python

Statistique

Arg Min

ArgStatistics

ArgMin est l'argument du minimum, qui renvoie l'index du canal pour lequel le pixel donné atteint la valeur minimale.

Python

Statistique

Duration

ArgStatistics

La méthode Durée trouve les éléments consécutifs les plus longs dans le groupe, où chaque élément a une valeur supérieure ou égale à la valeur minimale et inférieure ou égale à la valeur maximale, puis renvoie sa longueur.

Python

Statistique

Statistiques de cellule

CellStatistics

Cette fonction calcule les statistiques de plusieurs rasters, pixel par pixel. Les statistiques disponibles sont les suivantes : moyenne, majorité, maximum, médiane, minimum, minorité, plage, écart type et variété.

Statistique

Statistiques de cellule Majorité

CellStatistics

Détermine la valeur la plus fréquente, pixel par pixel.

Python

Statistique

Statistiques de cellule maximale

Cell Statistics

Détermine la valeur la plus élevée, pixel par pixel.

Python

Statistique

Statistiques de cellule moyenne

Cell Statistics

Calcule la moyenne, pixel par pixel.

Python

Statistique

Statistiques de cellule médiane

Cell Statistics

Calcule la valeur médiane des pixels, pixel par pixel.

Python

Statistique

Statistiques de cellule minimale

Cell Statistics (Statistiques de cellule)

Détermine la valeur la moins élevée, pixel par pixel.

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Statistique

Statistiques de cellule Minorité

Cell Statistics

Détermine la valeur la moins fréquente, pixel par pixel.

Python

Statistique

Statistiques de cellule Plage

Cell Statistics

Calcule la différence entre la valeur la plus élevée et la valeur la moins élevée, pixel par pixel.

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Statistique

Statistiques de cellule Ecart type

Cell Statistics

Calcule l’écart type des pixels, pixel par pixel.

Python

Statistique

Statistique de cellule Somme

Cell Statistics

Calcule la valeur totale, pixel par pixel.

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Statistique

Statistique de cellule Variété

Cell Statistics

Calcule le nombre de valeurs uniques, pixel par pixel.

Python

Statistique

Statistiques

Statistics

La fonction Statistics (Statistiques) calcule des statistiques focales pour chaque pixel d’une image, en fonction d’un voisinage focal défini.

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Statistique

Statistique de zone

ZonalStatistics

Calcule les statistiques des valeurs d’un raster dans chaque zone d’un autre jeu de données.

Python

Statistique

Aspect

Aspect

La fonction Exposition identifie la direction de pente descendante du taux de variation maximal des valeurs de chaque cellule par rapport aux cellules voisines.

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Surface

Isoligne

Contour

La fonction Isoligne génère des isolignes de même altitude à partir d'un jeu de données d'altitude raster. Les isolignes sont créées en tant que rasters pour la visualisation.

Surface

Courbure

Curvature

La fonction Courbure affiche la forme ou la courbure de la pente. Une partie d'une surface peut être concave ou convexe ; il est possible de le savoir en consultant la valeur de courbure. La courbure est obtenue en calculant la dérivée seconde de la surface.

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Surface

Remplissage de vide d'altitude

ElevationVoidFill

La fonction de remplissage de vide d'altitude permet de créer des pixels lorsque des discontinuités sont présentes dans votre altitude.

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Surface

Ombrage

Hillshade

La fonction Ombrage génère une représentation 3D en nuances de gris de la surface du MNT, avec prise en compte de la position relative du soleil pour l'ombrage de l'image.

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Surface

Relief ombré

ShadedRelief

La fonction Relief ombré crée une représentation 3D en couleur du terrain en combinant les images des méthodes Précodé par altitude et ombrage. Cette fonction utilise les propriétés d'altitude et d'azimut pour spécifier la position du soleil.

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Surface

Pente

Slope

La fonction d’inclinaison représente le taux de changement d’altitude pour chaque cellule du modèle numérique de terrain (MNT). C'est la première dérivée d'un DME.

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Surface

Viewshed (Champ de vision)

Viewshed

Détermine les emplacements de surfaces raster visibles pour un ensemble d’entités d’observation, à l’aide de méthodes géodésiques.

Surface