MAP – Копирование растровой маски в канал изображения[править]

• file=" (имя файла)
• dbib= (маска)
• dboc= (каналы изображения, которые будут изменены)
• valu= (значение, которое записывается в канал изображения под маской)

r map

THR – создание растровой маски по интервалу пороговых значений[править]

• file=" (имя файла)
• dbic= (канал)
• dbob= (растровая маска. Если пустой – будет создана новая)
• tval= (минимальное и максимальное пороговые значения. Например, 1,10 – маска получит значения 1 только если значения канала равны или больше 1 и при этом равны или меньше 10)
• dbsn=" (имя нового сегмента – обязательное поле)

r thr

RANDBIT – простая команда для создания случайной выборки пикселей[править]

Создаёт выборку на основе существующей растровой маски. Подробнее смотрите в справочной системе EASI.

Команда MODEL и язык моделей[править]

Помимо прямого использования арифметических и логических операторов, вводимых из командной строки или записанных в виде скрипта, в EASI используется специальный язык моделей, сходный по синтаксису с самим EASI. Модели для выполнения записываются в файлы с расширением .mod и вызываются на выполнение командой MODEL:

• file=" (имя файла)
• source=" (имя файла модели *.mod)

r model

В файле модели имя файла не указывается. Таким образом, одна и та же модель может быть применена к множеству файлов с одинаковым набором каналов.

Основное отличие языка моделей от языка EASI – необходимость разделения строк точкой с запятой:

%1=%2+10;

Запись условия:

if (%1>100) then
%2=3;
%3=4;
endif;

Встроенные функции работают как в языке EASI:

%10= max(%1,%2,%3);

Декларировать переменные в моделях не нужно. Скалярные переменные обозначаются знаком «#»:

• #a=100; — переменная равна константе
• #a=%1; — переменная равна значению канала 1
• if (#a>0) and (#b>0) then %2=3; endif; — использование переменных в условии
• #test=max(%1,%2,%3); — создание временной переменной и запись в нее результата вычисления

Текстовые переменные (если они нужны) обозначают знаком «$»:

$a="test"

Другой вариант использования модели: ввод модели из командной строки или из скрипта. Для этого перед началом записи модели введем выражение:

model on " (имя файла)

Далее поместим текст модели и завершим модель:

endmodel

ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: если модель вводиться таким образом из командной строки или в скрипте, использование точке с запятой в конце строки не допускается!

Фильтры[править]

Создание фильтров на языке EASI основано на использовании специальных переменных, определяющих координаты пикселя в единицах растра: @x, @y (см. выше). Запись фильтра, вычисляющего среднее значение канала 4 в плавающем окне 3х3 пикселя выглядит так:

model on “(имя файла)

%7 = (%4[@x-1,@y-1] + %4[@x,@y-1] + %4[@x+1,@y-1] + \

%4[@x-1,@y ] + %4[@x,@y ] + %4[@x+1,@y ] 

+ \
%4[@x-1,@y+1] + %4[@x,@y+1] + %4[@x+1,@y+1] ) / 9

endmodel

Фильтры, заданные таким образом, корректно обрабатывают края изображения, дублируя значения из области растра за пределы изображения.

Существует набор специальных команд для выполнения стандартных операций фильтрации.

FAV – Вычисление среднего в плавающем окне[править]

• file=" (имя файла)
• dbic= (входной канал)
• dboc= (выходной канал)
• flsz= (размер плавающего окна. Например: 3,3)
• mask= (опционно: маска для выполнения операции)

r fav

FME — Вычисление медианы в плавающем окне[править]

• file=" (имя файла)
• dbic= (входной канал)
• dboc= (выходной канал)
• flsz= (размер плавающего окна. Например: 3,3)
• mask= (опционно: маска для выполнения операции)

r fme

FED – Фильтр для обнаружения границ (edge detection)[править]

Вычисляет среднее модулей разности значений пикселей окна с центральным пикселем.

• file=" (имя файла)
• dbic= (входной канал)
• dboc= (выходной канал)
• flsz= (размер плавающего окна. Например: 3,3)
• mask= (опционно: маска для выполнения операции)

r fed

FMO – Вычисление моды[править]

Этот фильтр аналогичен majority filter в ERDAS Imagine.

• file=" (имя файла)
• dbic= (входной канал)
• dboc= (выходной канал)
• flsz= (размер плавающего окна. Например: 3,3)
• mask= (опционно: маска для выполнения операции)

r fmo

Существуют два дополнительных полезных параметра этой команды:

• thinline="on/off

При использовании фильтра 3х3 значение «on» (по умолчанию) означает, что вычисление моды будет производиться только тогда, когда число пикселей класса, которому принадлежит центральный пиксель окна, меньше 3. Это позволяет при фильтрации тематических карт сохранять линейные объекты.

• keepvalu=

Значения классов, фильтрация которых не производиться.

Дополнительные команды фильтрации (описание команд смотрите в справочной системе EASI):

• TEX – вычисление текстурных функций
• FSHARP – Увеличение контраста изображения
• FGA – Гауссовское сглаживание

Гистограммы значений[править]

HIS – Графический вывод гистограммы значений по каналу[править]

• file=" (имя файла)
• dbic= (номер канала)
• mask= (опционно: маска для выполнения операции)
• report= (вывод на экран или имя файла для вывода в файл)

r his

Существует несколько дополнительных параметров, настраивающих вид гистограммы. Описание дополнительных параметров команды смотрите в справочной системе EASI.

Помимо графического или табличного представления гистограммы значений, будет выведено среднее, медиана, мода, максимум и минимум значений, а так же число пикселей, использованных для расчета. Поскольку формат вывода стандартный, результаты вывода в файл могут быть обработаны простыми программами для создания таблиц значений. Пример обработки файлов с использованием программ на языке PERL приведен в 4-ой статье.

HISDUMP – Вывод гистограммы значений в виде таблицы[править]

• file=" (имя файла)
• dbic= (список каналов)
• mask= (опционно: маска для выполнения операции)
• report= (вывод на экран или имя файла для вывода в файл)
• hisform=” (формат гистограммы)

r hisdump

Значения параметра hisform определяют формат таблицы:

• raw – одна колонка для каждого канала , показывающая частоту встречаемости каждого класса
• center – то же плюс дополнительная колонка, показывающая значение, встречаемость которого вычисляется
• hitcenter – то же, значения с нулевой встречаемостью опущены

Описание дополнительных параметров команды смотрите в справочной системе EASI.

Работа с векторными данными[править]

Векторные данные обычно хранятся внутри рабочих файлов PCIDSK в виде сегментов. Для этого проекция вектора должна совпадать с проекцией растровой базы данных. Если Вы импортировали векторный файл в PCIDSK из формата shp, скажем, в географических координатах, то для переноса векторного сегмента в рабочий растровый файл его надо спроецировать командой VECPRO.

VECPRO – Изменение проекции векторных сегментов[править]

Краткий вариант использования команды

• fili=" (имя файла с векторным сегментом)
• filo=" (имя файла с растровыми данными, в которые переносится сегмент)
• dbvs= (номер сегмента. Если векторный файл импортирован с помощью команды FIMPORT, номер сегмента = 2)

r vecpro

Программа произведет трансформацию на основе сегментов привязки файлов.

Дополнительные параметры команды (смотрите в справочной системе EASI) позволяют производить трансформацию по выбранным сегментам привязки.

GRDPOL – Растеризация полигональных векторных данных[править]

• filv=" (имя файла с векторным сегментом. Если сегмент находится в рабочем файле, параметр не заполняем)
• dbvs= (номер векторного сегмента)
• file=" (рабочий файл)
• dboc= (канал, в который производим растеризацию)
• fldnme=" (имя поля, значения которого будет присвоено пикселям)
• algo=" (алгоритм растеризации. Для полигональных объектов лучше использовать polygon)

r grdpol

Обратите внимание, что, если номер выходного канала не задан, будет создано новый растровый сегмент и произведена растризация в него. При этом значения поля учитываться не будут.

KRIGING – Интерполяция точечных векторных данных[править]

Подробнее ссмотрите в справочной системе EASI.

RTV – Векторизация растровых данных[править]

• file=" (рабочий файл)
• dbic= (векторизуемый канал)
• dbsn=" (имя сегмента – обязательное поле)
• polyinfo=" (создание линий или меток. Обычно используют оба – both)
• border=" (отрисовка линий границ растра. Обычно «on»)

r rtv

Дополнительные команды (описание команд смотрите в справочной системе EASI):

• VECBUF – Создание растровых масок в виде буфера линейных и точечных объектов векторного слоя
• CONTOUR – Создание векторного контура на основе растровых данных (обычно применяется для ЦМР)
• VECMERG – Объединение векторных данных из разных сегментов
• VIMAGE – Расчет зональной статистики по растру в пределах векторных объектов и запись статистики в базу данных векторного сегмента

Краткий перечень специальных команд анализа изображений[править]

Подробное описание команд смотрите в справочной системе EASI.

Преобразование изображений:

• LUT – Масштабирование значений по каналам на основе данных сегмента таблицы радиометрической коррекции (Look up Table)
• MATCH – «Подгонка» гистограмм изображений
• RADNORM – радиометрическая нормализация перекрывающихся снимков
• PCA – Вычисление главных компонент
• TASSEL — Преобразование tasseled cap для Landsat MSS, TM и Landsat 7
• PANSHARP – Увеличение контрастности многоканального изображения с использованием панхроматического канала высокого разрешения

Работа с ЦМР (DEM):

• ASP – Расчет аспекта
• SLP – Расчет склона
• ARE – Расчет площади в пределах растровой маски с использованием ЦМР

Пространственная статистика:

• IPG – Создание базы растровых полигонов. Используется правило объединения 8-соседей
• POG – Расчт площади и периметра растровых полигонов
• SIEVE – Объединение полигонов по заданному критерию минимальной площади

Кластеризация:

• KCLUS — Кластеризация методом K-means
• FUZCLUS – Кластеризация методом Fuzzy K-means
• ISOCLUS — Кластеризация методом ISODATA
• NGCLUS – Непараметрическая кластеризация

Классификация:

• MLC – Непараметрическая (параллелепипед) или параметрическая (максимальное подобие) классификация с обучением
• MINDIS – Классификация по методу наименьшего расстояния
• KNN – Классификация методом к-ближайших соседей (K-Nearest Neighbors method)

Ссылки по теме[править]

• Основы макроязыка EASI (PCI Geomatica). Часть 1. Управление данными
• Основы макроязыка EASI (PCI Geomatica). Часть 3. Географическая привязка и проекции
• Основы макроязыка EASI (PCI Geomatica). Часть 4. Примеры автоматизации процессов