像元统计的工作原理

对于像元统计工具,输出栅格每个位置的值均作为该位置上所有输入项的像元值函数进行计算。下文提供了有关各项统计数据的一些详细信息和示例。

平均值

众数

像元统计 - 众数示例
OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Majority", "NODATA")

最大值

像元统计 - 最大值示例
OutRas = CellStatistics(["InRas1", "InRas2", "InRas3"], "Maximum", "NODATA")

中值

像元统计 - 中值示例
OutRas = OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Median", "NODATA")

最小值

像元统计 - 最小值示例
OutRas = CellStatistics(["InRas1", "InRas2", "InRas3"], "Minimum", "NODATA")

少数

像元统计 - 少数示例
OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Minority", "NODATA")

范围

像元统计 - 范围示例
OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Range", "NODATA")

Std

像元统计 - 标准差示例
OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "STD", "NODATA")

总和

像元统计 - 总和示例
OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Sum", "NODATA")

变异度

像元统计 - 变异度示例
OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Variety", "NODATA")

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5/10/2014