Instrumentul Focal Statistics din ArcGIS Pro este utilizat pentru a analiza date raster prin examinarea fiecărei  celule în același timp cu celule vecine. În loc să trateze pixelii individual, acesta calculează o statistică  (precum media, maximul, minimul, intervalul sau abaterea standard) pentru o fereastră de vecinătate definită, care se deplasează peste datele raster.

Să presupunem că aveți un raster reprezentând modelul digital de  elevație pentru o regiune deluroasă.  Doriți să înțelegeți atât forma generală a peisajului, cât și zonele unde relieful se schimbă brusc.

1. Deschideți Toolboxes → Spatial Analyst Tools → Neighborhood → Focal Statistics.
2. Alegeți rasterul DEM ca date de intrare.
3. Setați vecinătatea (neighborhood) la 3×3.
4. La tipul de statistică selectați Mean. 
5. Apăsați Run.

Rezultat: 
Rasterul obținut arată mai neted decât DEM-ul neprocesat. Variațiile locale sunt estompate prin  mediere,  ceea ce face ca formele de relief majore cum ar fi crestele și văile să fie mai vizibile.

În contextul instrumentului Focal Statistics din ArcGIS Pro, opțiunea Range reprezintă intervalul valorilor dintr-o  fereastră de vecinătate.

1. Rulați din nou Focal Statistics pe același DEM.
2. Neighborhood → 3×3.
3. Tipul de statistică→ Range. 

Rezultat: 
Fiecare pixel din rasterul rezultat arată diferența dintre cea mai mare și cea mai mică altitudin din  vecinătatea sa  de 3×3.

• Câmpii plate → valori mici ale intervalului (aproape de 0).
• Versanți abrupți sau crestele → valori mari ale intervalului.

Astfel, zonele accidentate sunt evidențiate rapid. 

1. Utilizați din nou DEM-ul ca date de intrare.
2. Neighborhood → 5×5.
3. Statistic type → Standard Deviation.

Rezultat: 
Rasterul rezultat arată cât de mult variază valorile de elevație în cadrul fiecărei vecinătăți.

• Zone line (precum văile sau platourile) → valori mici.
• Relief complex (pante montane, creste zimțate) → valori mari.

Punct-cheie

Spre deosebire de instrumente precum Sample sau Zonal Statistics as Table, Focal Statistics nu creează un tabel  de valori. În schimb, produce întotdeauna un nou raster, unde:

• Fiecare pixel primește o nouă valoare reprezentând statistica vecinătății sale.
• Rasterul arată diferit în funcție de statistica selectată (mai neted, mai texturat, evidențiind variațiile). 

Acest lucru îl face ideal pentru interpretare vizuală și pentru crearea unor suprafețe derivate care pot fi utilizate în  analize suplimentare (de exemplu: modelarea habitatelor, risc de eroziune sau clasificarea terenului).

Credite

DEM-ul utilizat în această lucrare a fost extras din setul de date SRTM (NASA/USGS) prin Google Earth Engine: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/USGS_SRTMGL1_003

Imagine de copertă: generată cu ajutorul modelului Gemini 3 Pro Nano – Ediția Banana