În ArcGIS Pro, graficele raster ajută la vizualizarea caracteristicilor și relațiilor din imagini sau seturi de date  multidimensionale. Unul dintre cele mai utilizate tipuri de grafice raster este histograma de imagine (Image Histogram), care rezumă modul în care valorile pixelilor sunt distribuite într-un strat raster.

Vom crea histograme ale imaginilor pentru patru straturi raster de acoperire a vegetației provenite din  surse  diferite, Sentinel-2, MODIS, Landsat și Deep Learning. Compararea  histogramelor arată modul în care fiecare   set de date reprezintă densitatea vegetației și distribuția valorilor pixelilor.

1. În panoul Contents, selectați stratul raster dorit (de exemplu, imaginea Sentinel-2).
2. În bara de instrumente, accesați fila Data.
3. Faceți clic pe Create Chart → Histogram.

Panoul Chart Properties se va deschide în partea dreaptă a ecranului, unde puteți configura histograma.

În secțiunea Variables, axa X reprezintă valorile pixelilor din banda raster selectată. histograma va arăta frecvența cu care apare fiecare valoare în întregul raster. Repetați acest proces pentru fiecare set de date raster pentru a genera histograme separate.

În mod implicit, ArcGIS Pro stabilește automat numărul de intervale (bins) în funcție de date. Pentru o analiză mai  precisă, puteți ajusta această valoare din fila Data din panoul Chart Properties. Creșterea numărului de intervale  oferă mai mult detaliu în distribuția datelor, în timp ce reducerea acestuia simplifică vizualizarea.

Folosiți aceleași setări pentru numărul de intervale în toate straturile raster analizate pentru a obține o  comparație vizuală coerentă și corectă între ele.

Dacă datele dumneavoastră sunt distribuite neuniform, panoul Chart Properties oferă mai multe opțiuni  de transformare, precum logarithmic, square root, inverse și Box-Cox.

Alegerea tipului de transformare depinde de distribuția datelor și de obiectivul analizei, contribuind la normalizarea sau evidențierea modelelor valorilor pixelilor pentru o comparație mai clară între straturile raster.

Fiecare histogramă afișează automat statistici descriptive esențiale precum: media, mediana și abaterea standard.  Aceste valori vă permit să cuantificați diferențele dintre straturile raster analizate.

ArcGIS Pro oferă multiple opțiuni pentru îmbunătățirea vizualizării histogramelor:

• Modificați culoarea, transparența și fontul etichetelor.
• Editați titlurile și etichetele axelor din fila General.
• Adăugați linii de ghidare pentru a marca praguri semnificative.
• Suprapuneți o curbă de distribuție normală pentru a compara datele reale cu o distribuție teoretică.

Rezultate

În acest exemplu, analiza combinată a celor patru histograme evidențiază modul în care caracteristicile senzorilor,  rezoluția spațială și tehnicile analitice influențează diferențele în estimarea acoperirii coronamentului.

Credite

Toate straturile raster de acoperire a coronamentului utilizate în acest exemplu provin din surse deschise de observație a Pământului:

• Sentinel-2 (ESA Copernicus): https://dataspace.copernicus.eu/
• MODIS (NASA LP DAAC): https://lpdaac.usgs.gov/
• Landsat (USGS EarthExplorer): https://earthexplorer.usgs.gov/
• Raster Deep Learning: generat din imagini Sentinel-2 folosind un model deep learning antrenat în Python  pentru extragerea acoperirii coronamentului.