影像和栅格图表—rcro

图表是一种重要的分析工具,它能够以图形的形式描述多个变量表格和栅格数据的特征。 ArcGIS Pro 中的制图功能可用于为这些变量选择地理数据。 此功能可使您对变量和地理关系进行深入了解。 例如,对于栅格数据,您可以按选定的感兴趣区域(如农田)探索变量,并探索不同作物类型在生长期内的影像光谱特征。

在探索矢量、栅格和影像数据时,绘图工具有许多相似之处。 您可以基于矢量数据可视化属性的散点图,并检查散点图中变量之间的相关性,就像您可以分析影像中光谱波段之间的相关性一样。

矢量和影像数据分析的图表使用方式通常是不同的,具体视数据类型而定。 例如,对于矢量数据,您可能有兴趣检查变量之间的相关性以建立和量化关系;而在影像中,您的兴趣在于减少要素提取操作使用的波段之间的相关性。 此外,表格数据和分类栅格数据是离散的,而影像数据是连续的。 数据类型的这种差异是有关每种类型在图表中处理和分析方式的基础。

遥感影像和分析栅格数据包含有关其所表示的地理位置的可靠信息。 影像中的每个像素都是表示地理位置的光谱和空间测量。 通常有三个以上的信息波段表示所显示要素的光谱特征样本。 对于科学数据,它可能是多时间数据,允许您在特定位置的多个时间范围内调查多个变量。 将影像或科学数据视为栅格是可视化和了解数据的最常见方式;然而,与视觉地图视图不同的演示可以使事情变得更为清晰,尤其是在比较与两个或更多感兴趣要素相关的细节或在整个时间内检查模式时。

旨在探索多光谱影像中光谱要素特征的图表对于影像而言是独一无二的。 栅格图使用影像元数据来正确描绘波段的光谱波长,并使用此信息指定用于比较和分析的像素组。 此功能可基于遥感和图像处理方法的要素提取设计来派生栅格产品,例如植被健康和水质地图。 在对连续的影像数据进行处理以产生派生的分类数据产品之后,便可以使用基于矢量的图表进行进一步分析。

系统提供 5 种类型的影像和栅格图表:影像条形图、影像直方图、影像散点图、光谱图和时态图。

可以使用条形图来可视化分类栅格数据的分布。 例如,可以使用条形图来了解每个土地覆被类别中的像素数量,或者属于特定风险类的总面积。 借助影像条形图,可以可视化每个类别中专题栅格数据的分布。 栅格必须具有属性表,才能使用条形图。

使用影像时,通常需要了解图像中包含的信息类型。 波段中值的统计分布可使您深入了解传感器的工作状况以及采集图像时存在的条件。 它还提供了描述图像质量重要方面特征的指标。 借助影像直方图,可以可视化并分析该波段的像素分布。 影像直方图分析包括统计测量,如分布的偏度、平均值和中值图,以及用于显示标准差的条柱。

散点图描绘了要素数据的光谱信息,可用于对各图中信息的两个波段进行可视化。 由此可帮助了解波段信息的相关或不相关程度,并通知突出显示影像中感兴趣要素的不同波段组合选择。 如果不同波段中的像素高度相关,则图像分类可能仅需要几个波段。 如果波段散点图显示包含多个要素的像素是可分离的,则表示这些波段极有可能用于图像分类。

散点图对于分析变换影像数据中的特征(例如缨帽、主成分分析和各种指数)也很有用。 散点图分布内的要素位置可使您深入了解植被健康和作物成长期或火灾后的火伤严重性等现象。

光谱图可用于选择影像上的区域或地面要素,并查看影像中所有波段的光谱信息。 由此可提供该区域中感兴趣要素的光谱指纹。 例如,如果您要对两块农田进行比较以确定其是否包含相同的作物,则可以从每块田地中选择一个区域并显示光谱图中各块田地每个波段的像素值汇总信息。 通过查看每个图表中的平均值、标准差须线及其在光谱中的位置,查看光谱特征的差异。 还可以绘制非光谱波段,这对于分析栅格数据集中指数或数据的可视化至关重要。 绘制此波段可以根据各个要素的波段信息来确定光谱特征是否相似或可分离。

光谱图对于了解要素的光谱特征、区分特征以及验证图像是否正确处理十分有用。 可用于协助设计执行大气校正的栅格函数,或预处理用于影像分类的影像。

时态图可用作时间序列中影像数据的分析工具。 利用时态图可视化随时间的变化,可以同时显示趋势,并与变量、波段或其他维度值进行比较。 例如,您可以对作物的植被活力在成长期的变化进行可视化,或者对多个年份内的作物的植被活力进行比较。

借助时态图图表中的功能,您可以执行趋势分析、深入了解给定位置的多维栅格数据,并以折线图的形式绘制随时间变化的值。 时态图采用交互式设计,选择时态图上的一个点会将地图显示无缝切换到提取点值的时间片,因此导航数据将会更加方便。 时态图可用于涉及栅格数据时间序列分析的各种科学应用。

表面剖面图用于可视化随距离的变化,例如高程或表面温度。 栅格值将沿剖面图按单位距离进行绘制,可以为多个波段、多个图层或多个垂直维度生成剖面图。 可使用剖面图可视化并比较栅格或不同波段和物理维度之间的总体趋势和统计数据。 例如,您可以可视化地形如何沿在不同时间采集的 DEM 之间的剖面图变化。

维度剖面图允许您可视化跨维度的变化,例如高度或深度。 对于给定的位置和日期或时间,以折线图的形式绘制变化。 这允许同时显示和比较两个变量的趋势,同时考虑不同的单位比例。 例如,您可以可视化给定位置的海洋盐度和温度如何随深度变化。

THE END
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7.高光谱遥感原理与方法(精选5篇)内生矿产在空间上常产于各类地质构造的边缘部位及变异部位,重要的矿产主要分布于扳块构造不同块体的结合部或者近边界地带,在时间上一般与地质构造事件相伴而生,矿床多成带分布,成矿带的规模和地质构造变异大致相同。 遥感找矿的地质标志主要反映在空间信息上。从与区域成矿相关的线状影像中提取信息(主要包括断裂、jvzquC41yy}/3vnujw4dqv4jcq}fp87799890qyon
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9.中国山洪区划研究根据历史山洪事件点,利用Getis-Ord Gi*工具,生成山洪事件强度空间分布,用于下垫面和降雨关键因子的选取。 3.2.2 山洪区划关键因子选择 常用的主成分特征选择方法通过线性变换提取主要特征变量,但并不能较好的保留数据信息且对最终降维得到的数量不能很好的估计[21]。近年来,通过基于随机森林的特征选择,可以找到与jvzquC41yy}/inti0eun0ls1EP522763:470fu}d42842>523
10.使用测高法工具(HypsometryTools)在ArcGIS中提取流域面积高程积分使用测高法工具在中提取流域面积高程积分曲线的方法赵岩简介引自年提出地貌循环理论并将地貌演化阶段分为幼年期壮年期和老年期三个阶段年首次引入了流域测高曲线面积高程关系年提出侵蚀流域的面积高程分析方法并用曲线积分值的大小来划分侵蚀流域地貌演化阶段时为幼年期时为壮年期是为老年期从而将戴维斯的地貌发育模型定量jvzquC41oc~/dxtm33>/exr1jvsm1;5431645:4922925<58426439;0ujzn
11.史上最全地理信息系统名词解释大全,GIS与中国历史研究必读学术!根据重建出的旱灾等级专题地图,判断出三个干旱中心的位置和持续时间,利用灾情指数的空间差异推导出其时降雨带在北方的推移过程,从而判断出当年夏季风在华北地区的推进时间;也印证了此次大旱是在全球性特强ENSO事件影响下,亚洲地区的季风明显减弱,季风雨带推进过程与降雨过程发生变异的结果。这是利用灾害史资料进行历史jvzquC41yy}/z~jzkng/exr1{w5zwniwfcgo1l>990nuou
12.GeoToolstif获取元数据信息,数据块获取,影像打开,影像保存Geotools Image Tif 打开的影像文件,根据几何模型进行块提取,并且保存 int模型内存数组image Freedom123 2024/03/29 2610 geotools获取给定点的DEM高程值 其他 1、在web端绘制一条曲线; 2、获取各节点处的高程值; 3、根据高程值绘制高程堆积图。 牛老师讲GIS jvzquC41enuvf7ygpekov7hqo1jfxnqqrgx0c{ykenk04=5496:
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