围观栅格大数据新特性测试
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围观栅格大数据新特性“开箱”测试
ArcGIS Enterprise10.6版本将ArcGIS Pro中一套的水纹分析工具全部在栅格大数据分析平台上实现,这意味着我们可以从以下两点出发节约时间和劳动力:
1.利用esri平台大数据技术处理栅格进行水纹分析,加速ArcGIS Pro单机无法处理或者处理时间过长的数据量;
2.可以将整个分析流程整理,实现后续重复利用或者自动化;
本文将覆盖:
新特性亮点:
ArcGIS Image Server 中的栅格分析现在具有六个水文函数,以帮助对流经表面的水流进行建模。
• 填洼用于修复表面栅格中的汇以移除数据中的小缺陷。
• 流量用于创建每个像元累积流量的栅格。
• 流向用于计算从每个像元到其最陡下坡相邻点的流向。
• 流动距离用于计算每个像元到流入溪流或河流像元的最小坡度水平距离或垂直距离。
• 河流链用于向各交汇点之间的栅格线状网络的各部分分配唯一值。
• 集水区用于确定栅格中一组像元之上的汇流区域。
(摘自esri在线帮助,连接参考http://enterprise.arcgis.com/zh-cn/get-started/latest/windows/what-s-new-in-arcgis-enterprise.htm)
产品使用和感受:
1. 针对ArcGIS Pro用户:
对于已经熟悉如何使用ArcGIS Pro中的水纹分析工具的用户来说,不需要更改使用习惯来适应大数据处理模式。
demo1-实现工作流:
在Pro中使用ArcGIS Image Server的影像大数据功能。以下视频包含在Pro中处理高程数据得到河流流量,将整个工作流程串联成栅格函数链,所得数据方便后面识别河道和山脊。
demo2-共享工作流:
分享后的工作流程可以供任何人复用。这些人可以是Pro用户,Portal for ArcGIS用户和开发者。
2. 针对开发人员:
对于想要打造具有影像大数据处理能力的应用来说,esri提供的这个平台也是友好的。直接通过rest接口调用处理工具即可实现,参考链接:http://zhihu.esrichina.com.cn/article/3664
测试环境: 影像大数据测试环境+ArcGIS Pro2.0
测试数据: ArcGIS Tutor自带的数字高程模型
参考资料:
理解水系以及相关工具文档: https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/tool-reference/spatial-analyst/understanding-drainage-systems.htm
栅格大数据最新动态: https://enterprise.arcgis.com/zh-cn/server/latest/get-started/windows/what-s-new-in-arcgis-for-server.htm
文章来源:https://github.com/serverteamCN/TechnicalArticles/blob/master/BigData/围观栅格大数据新特性测试.md
ArcGIS Enterprise10.6版本将ArcGIS Pro中一套的水纹分析工具全部在栅格大数据分析平台上实现,这意味着我们可以从以下两点出发节约时间和劳动力:
1.利用esri平台大数据技术处理栅格进行水纹分析,加速ArcGIS Pro单机无法处理或者处理时间过长的数据量;
2.可以将整个分析流程整理,实现后续重复利用或者自动化;
本文将覆盖:
- 10.6影像大数据新特性亮点测试;
- 在ArcGIS Pro中使用新工具测试demo;
新特性亮点:
ArcGIS Image Server 中的栅格分析现在具有六个水文函数,以帮助对流经表面的水流进行建模。
• 填洼用于修复表面栅格中的汇以移除数据中的小缺陷。
• 流量用于创建每个像元累积流量的栅格。
• 流向用于计算从每个像元到其最陡下坡相邻点的流向。
• 流动距离用于计算每个像元到流入溪流或河流像元的最小坡度水平距离或垂直距离。
• 河流链用于向各交汇点之间的栅格线状网络的各部分分配唯一值。
• 集水区用于确定栅格中一组像元之上的汇流区域。
(摘自esri在线帮助,连接参考http://enterprise.arcgis.com/zh-cn/get-started/latest/windows/what-s-new-in-arcgis-enterprise.htm)
产品使用和感受:
1. 针对ArcGIS Pro用户:
对于已经熟悉如何使用ArcGIS Pro中的水纹分析工具的用户来说,不需要更改使用习惯来适应大数据处理模式。
demo1-实现工作流:
在Pro中使用ArcGIS Image Server的影像大数据功能。以下视频包含在Pro中处理高程数据得到河流流量,将整个工作流程串联成栅格函数链,所得数据方便后面识别河道和山脊。
demo2-共享工作流:
分享后的工作流程可以供任何人复用。这些人可以是Pro用户,Portal for ArcGIS用户和开发者。
2. 针对开发人员:
对于想要打造具有影像大数据处理能力的应用来说,esri提供的这个平台也是友好的。直接通过rest接口调用处理工具即可实现,参考链接:http://zhihu.esrichina.com.cn/article/3664
测试环境: 影像大数据测试环境+ArcGIS Pro2.0
测试数据: ArcGIS Tutor自带的数字高程模型
参考资料:
理解水系以及相关工具文档: https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/tool-reference/spatial-analyst/understanding-drainage-systems.htm
栅格大数据最新动态: https://enterprise.arcgis.com/zh-cn/server/latest/get-started/windows/what-s-new-in-arcgis-for-server.htm
文章来源:https://github.com/serverteamCN/TechnicalArticles/blob/master/BigData/围观栅格大数据新特性测试.md
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