Online verfügbare gekachelte Bilddaten-Layer erstellen und sie einer Webkarte hinzufügen
Sie verwenden Satellitenbilder, um den Hagelschaden in den Maisfeldern der Region um Taber und Barnwell zu beurteilen. In diesem Szenario sind die Bilddaten auf Ihrem lokalen Computer gespeichert, und Sie möchten die Analyse in ArcGIS Online durchführen. Nachdem Sie die Bilddaten heruntergeladen haben, erstellen Sie online verfügbare gekachelte Bilddaten-Layer, zeigen die Layer in einer Webkarte an, ändern ihre Bandkombination und untersuchen sie visuell.
Die Bilddaten herunterladen
Zunächst laden Sie eine komprimierte Datei mit den Bilddaten herunter, damit sie auf Ihrem lokalen Computer verfügbar sind.
- Laden Sie die komprimierte Datei Corn_Fields_Imagery_data.zip herunter.
- Suchen Sie die heruntergeladene Datei Corn_Fields_Imagery_data.zip auf Ihrem Computer.
Hinweis:
In den meisten Browsern werden heruntergeladene Dateien standardmäßig im Ordner "Downloads" gespeichert.
- Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datei Corn_Fields_Imagery_data.zip und extrahieren Sie sie an einem Speicherort, den Sie leicht wiederfinden, beispielsweise den Ordner "Dokumente".
- Öffnen Sie den extrahierten Ordner Corn_Fields_Imagery_data, um ihn zu untersuchen.
Der Ordner enthält zwei georeferenzierte TIFF-Bilder, Before_Storm.tif und After_Storm.tif, sowie die zugehörigen Zusatzdateien. Die Bilder wurden am 4. August und am 8. August 2019 aufgenommen, also vor und nach dem Hagelsturm in der Region um Taber und Barnwell.
Hinweis:
Ein georeferenziertes TIFF-Bild enthält mehrere Zusatzdateien (.tfw, .tif.aux.xml und .tif.xml), die Informationen zum Koordinatensystem und andere zum richtigen Anzeigen des Bildes nützliche Elemente enthalten.
Bei den beiden Bildern handelt es sich um PlanetScope-Satellitenbilddaten, die von Planet Labs, einem Unternehmen für Bilddaten der Erde, produziert wurden. PlanetScope ist eine Konstellation aus 120 Satelliten, mit denen jeden Tag neue Bilder von jedem beliebigen Gebiet der Erde aufgenommen werden können.
Die folgende Vorschau zeigt die Bilder: das erste Bild ist Before_Storm.tif und das zweite After_Storm.tif.
Sie visualisieren sie später im Lernprogramm selbst.
In diesem Abschnitt haben Sie die Bilddaten heruntergeladen, damit sie auf Ihrem Desktop verfügbar sind. Jetzt können Sie mit dem eigentlichen Workflow beginnen.
Online verfügbare gekachelte Bilddaten-Layer erstellen
Sie laden nun die beiden Bilder in ArcGIS Online hoch und erstellen dabei online verfügbare gekachelte Bilddaten-Layer.
- Melden Sie sich bei Ihrem ArcGIS-Organisationskonto an.
Hinweis:
Wenn Sie über kein Organisationskonto verfügen, informieren Sie sich über die Optionen für den Zugriff auf die Software.
- Klicken Sie oben auf dem Menüband auf Inhalt.
- Klicken Sie auf Neues Element.
- Klicken Sie im Fenster Neues Element auf Bilddaten-Layer.
- Stellen Sie im Fenster Erste Schritte sicher, dass Gekachelter Bilddaten-Layer ausgewählt ist.
Hinweis:
Weitere Informationen zu den verschiedenen von ArcGIS Online unterstützten Arten von online verfügbaren Bilddaten-Layern finden Sie unter Your Guide to Sharing Imagery & Raster Data.
- Klicken Sie auf Weiter. Wählen Sie für Wählen Sie eine Layer-Konfiguration basierend auf Ihren Bilddaten aus die Option Mehrere Bilddaten-Layer aus.
Hinweis:
Mit dieser Option können Sie mehrere Bilder in einem einzigen Batch hochladen, wobei für jedes Bild ein Layer erstellt wird.
- Klicken Sie auf Weiter. Klicken Sie für Eingabebilddaten auswählen auf Durchsuchen. Navigieren Sie im Fenster Öffnen zum heruntergeladenen Ordner Corn_Fields_Imagery_data. Drücken Sie STRG+A, um alle aufgeführten Dateien auszuwählen, und klicken Sie auf Öffnen.
Die Dateien werden hochgeladen. In der Spalte Upload-Status können Sie den Fortschritt überwachen.
Wenn für alle Dateien angezeigt wird, dass sie zu 100 % hochgeladen sind, definieren Sie eine Titelvorlage.
Da Sie mehrere Bilder gleichzeitig hochladen, können Sie ein gemeinsames Präfix und Suffix definieren, das auf die Titel aller Bilder im Batch angewendet wird. Dies kann nützlich sein, um die Bilder leicht zu erkennen und aus Ihrem ArcGIS Online-Konto herunterladen zu können.
- Klicken Sie auf Weiter. Klicken Sie für Titel auf Titel definieren.
- Geben Sie im Fenster Titelvorlage für Bilddaten-Layer definieren in das Feld Präfix die Zeichenfolge Corn_Fields_ ein.
Außerdem fügen Sie ein Suffix hinzu, das Ihre Initialen enthält.
Hinweis:
Beim Erstellen neuer Bilddaten- oder Feature-Class-Layer in ArcGIS Online müssen Sie sicherstellen, dass der jeweilige Name organisationsweit eindeutig ist. In diesem Lernprogramm stellen Sie dies sicher, indem Sie am Ende jedes neuen Layer-Namens Ihre Initialen hinzufügen. Im Lernprogramm wird YN als Beispiel verwendet (die Initialen für Your Name). Sie sollten jedoch stattdessen die Initialen für Ihren eigenen Namen verwenden. Wenn Sie beispielsweise Jane Smith heißen, lauten die Initialen JS.
- Geben Sie in das Feld Suffix die Zeichenfolge _YN ein. Klicken Sie auf Übernehmen.
Alle hochgeladenen Bilder sind mit dem gleichen Präfix und Suffix versehen, zum Beispiel Corn_Fields_Before_Storm_YN.
- Geben Sie die restlichen Informationen zu den Bildern ein:
- Geben Sie unter Tags die Zeichenfolge Agriculture, Imagery, Damage assessment ein, und drücken Sie die EINGABETASTE.
- Geben Sie unter Zusammenfassung die Zeichenfolge Imagery for the Taber-Barnwell, Alberta region ein.
- Übernehmen Sie für Speichern in Ordner das Standardverzeichnis, oder wählen Sie einen beliebigen Ordner in Ihrem ArcGIS Online-Konto aus.
- Klicken Sie auf Erstellen.
Der Prozess wird abgeschlossen.
- Klicken Sie gegebenenfalls unter Ordner auf Alle meine Inhalte oder auf den Ordner, in dem Sie die Bilddaten speichern möchten.
Oben in der Inhaltsliste werden zwei Bild-Layer angezeigt.
Sie haben in diesem Abschnitt zwei online verfügbare gekachelte Bilddaten-Layer erstellt. Als Nächstes erstellen Sie eine Webkarte und zeigen die beiden Bilddaten-Layer in ihr an.
Eine Webkarte mit gekachelten Bilddaten-Layern erstellen
Sie erstellen nun eine Webkarte und fügen ihr die beiden Bilddaten-Layer hinzu. Anschließend erkunden Sie die beiden Layer visuell.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf Karte.
Hinweis:
Je nach Organisations- und Benutzereinstellungen ist es möglich, dass Sie Map Viewer Classic geöffnet haben. ArcGIS Online bietet zwei Map Viewer zum Anzeigen, Verwenden und Erstellen von Karten. Weitere Informationen zu den verfügbaren und empfohlenen Map Viewern finden Sie in diesen FAQ.
In diesem Lernprogramm wird Map Viewer verwendet.
- Klicken Sie bei Bedarf auf der oberen Werkzeugleiste auf In Map Viewer öffnen.
Eine neue Karte wird in Map Viewer geöffnet.
Zurzeit enthält die Karte nur den Grundkarten-Layer Topografisch. Nun fügen Sie die zwei Bilddaten-Layer hinzu.
- Klicken Sie im Bereich Layer auf die Schaltfläche Hinzufügen.
- Stellen Sie im Bereich Layer hinzufügen sicher, dass Eigene Inhalte ausgewählt ist. Geben Sie auf der Suchleiste Corn_Fields ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
Die beiden Bilddaten-Layer, die Sie erstellt haben, werden in der Ergebnisliste angezeigt.
- Klicken Sie in der Ergebnisliste für Corn_Fields_Before_Storm_YN auf Hinzufügen.
Der Layer wird auf der Karte angezeigt.
- Klicken Sie in der Ergebnisliste für Corn_Fields_After_Storm_NY auf Hinzufügen.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Zurück, um zum Bereich Layer zurückzukehren.
Im Bereich Layer werden jetzt die beiden Bilddaten-Layer aufgeführt.
Tipp:
Optional benennen Sie die Layer um, indem Sie aus Gründen der Übersichtlichkeit Ihre Initialen (z. B. YN) entfernen Klicken Sie auf die Schaltfläche Optionen, und wählen Sie Umbenennen aus.
Sie können die Layer innerhalb einer Webkarte nach Belieben umbenennen, ohne dass sich dies auf die zugrunde liegenden Daten auswirkt.
Im weiteren Verlauf dieses Lernprogramms wird die Notwendigkeit, jeden Layer mit den Initialen "YN" umzubenennen, nicht mehr erwähnt, sie gilt jedoch für jeden neu erstellten Layer.
In der Karte ist der obere Bilddaten-Layer Corn_Fields_After_Storm sichtbar.
Jetzt vergleichen Sie die beiden Bilder.
- Aktivieren und deaktivieren Sie im Bereich Layer neben Corn_Fields_After_Storm die Schaltfläche Sichtbarkeit. Achten Sie in der Karte auf die Unterschiede zwischen den beiden Bild-Layern.
Im Bild Corn_Fields_Before_Storm können Sie zahlreiche Felder sehen, von denen viele eine runde und andere eine rechteckige Form haben. Die Felder sind tendenziell hell- oder dunkelgrün, da viele Nutzpflanzen im August vor dem Sturm nahezu reif sind.
Auf den ersten Blick weist das Bild Corn_Fields_After_Storm in manchen Bereichen hellere Farbtöne auf. Insbesondere gibt es einige helle Spuren, die das Bild auf der Achse von Nordwesten nach Südosten queren. Es ist jedoch schwierig, zu diesem Zeitpunkt genauere Informationen über die Nutzpflanzenschäden zu sammeln.
Als Nächstes speichern Sie die Karte.
- Klicken Sie auf der (dunklen) Werkzeugleiste Inhalt auf Speichern und öffnen, und wählen Sie Speichern unter aus.
- Geben Sie im Fenster Karte speichern Folgendes ein:
- Geben Sie für Titel den Text Hail Damage in corn fields ein.
- Übernehmen Sie für Ordner die Standardeinstellung, oder wählen Sie einen Ordner aus.
- Geben Sie unter Tags die Zeichenfolge Agriculture, Imagery, Damage assessment ein, und drücken Sie die EINGABETASTE.
- Geben Sie unter Zusammenfassung den Text Assessment of the damage caused by a hail storm to corn fields in the Taber - Barnwell region oder eine detailliertere Zusammenfassung Ihrer Wahl ein.
- Klicken Sie auf Speichern.
In diesem Abschnitt haben Sie eine Webkarte erstellt und ihr die beiden Bilddaten-Layer hinzugefügt. Anschließend haben Sie die beiden Layer visuell erkundet und die Karte gespeichert.
Die Bandkombination in natürliche Farbe ändern
Nun verbessern Sie die Bildanzeige.
Bevor Sie tiefer in die Analyse eintauchen, müssen Sie sich klar machen, was Sie vor sich sehen und Änderungen an der Bildanzeige vornehmen. Die beiden Bilder sind multispektral, das heißt, sie enthalten mehrere separate Spektralbänder:
- Blau (Band_1)
- Grün (Band_2)
- Rot (Band_3)
- Nahinfrarot (Band_4)
Hinweis:
Nahinfrarotlicht ist für das menschliche Auge nicht sichtbar, wird jedoch oftmals von Satelliten- und Luftbildsensoren erfasst. Wie Sie später im Lernprogramm sehen werden, ist es für viele Anwendungen nützlich.
Die Bänder können unterschiedlich kombiniert werden und über den roten, grünen und blauen Kanal angezeigt werden, sodass sich ein Kompositbild ergibt. Zurzeit sind die Bänder in einer Standardreihenfolge den RGB-Kanälen zugewiesen:
- Rot: Band_1 oder Blau
- Grün: Band_2 oder Grün
- Blau: Band_3 oder Rot
Das Nahinfrarotband (Band_4) wird nicht angezeigt.
Diese Reihenfolge ist nicht besonders hilfreich, und Sie möchten sie ändern, um Kompositbilder in natürlichen Farben zu erstellen, die ungefähr den von Menschen wahrgenommenen Farben entsprechen. Beispielsweise werden die Bereiche mit nacktem Boden, die zurzeit in blaugrauen Tönen angezeigt werden, in natürlichere Brauntöne geändert.

Sie beginnen mit dem Bild Corn_Fields_Before_Storm.
- Klicken Sie im Bereich Layer neben Corn_Fields_After_Storm auf die Schaltfläche Sichtbarkeit zum Deaktivieren des Layers. Stellen Sie sicher, dass der Layer Corn_Fields_Before_Storm aktiviert ist, und klicken Sie einmal darauf, um diesen Layer auszuwählen.
Am blauen Balken auf dem Layer ist zu erkennen, dass der Layer ausgewählt ist.
- Klicken Sie auf der (hellen) Werkzeugleiste Einstellungen auf Styles.
- Wählen Sie im Bereich Style unter Style auswählen und dann unter RGB auf Style-Optionen.
- Wählen Sie im Bereich Style-Optionen unter RGB die folgenden Werte aus:
- Unter Rot wählen Sie Band_3.
- Stellen Sie unter Grün sicher, dass Band_2 ausgewählt ist.
- Wählen Sie unter Blau die Option Band_1 aus.
Mit dieser neuen Bandkombination wird das rote Band über den roten Kanal, das grüne Band über den grünen Kanal und das blaue Band über den blauen Kanal angezeigt.
Das Bild Corn_Fields_Before_Storm auf eine natürliche Farbanzeige aktualisiert. Am auffälligsten ist, dass der nackte Boden jetzt braun ist.
Sie aktualisieren die Anzeige von Corn_Fields_After_Storm entsprechend.
- Aktivieren Sie im Bereich Layer den Layer Corn_Fields_After_Storm, und wählen Sie ihn aus.
- Wählen Sie im Bereich Style unter RGB die Option Style-Optionen.
- Wählen Sie im Bereich Style-Optionen unter RGB die folgenden Werte aus:
- Unter Rot wählen Sie Band_3.
- Stellen Sie unter Grün sicher, dass Band_2 ausgewählt ist.
- Wählen Sie unter Blau die Option Band_1 aus.
- Klicken Sie im Bereich Style-Optionen auf Fertig. Klicken Sie noch einmal auf Fertig.
Nun können Sie zur Untersuchung der Vorher- und Nachher-Bilder zurückkehren und diese in einer Kombination natürlicher Farben betrachten.
- Klicken Sie im Bereich Layer neben Corn_Fields_After_Storm auf die Schaltfläche Sichtbarkeit zum Aktivieren und Deaktivieren des Layers. Achten Sie in der Karte auf die Unterschiede zwischen den beiden Bild-Layern.
- Klicken Sie auf Speichern und öffnen und dann auf Speichern.
In diesem Modul haben Sie online verfügbare gekachelte Bilddaten-Layer erstellt, die Layer in einer Webkarte angezeigt, ihre Bandkombination geändert und sie visuell untersucht.
Änderungsanalyse mit dem SAVI-Index durchführen
In diesem Modul führen Sie eine Veränderungsanalyse durch, um die von dem Hagelschauer verursachten Schäden zu bewerten. Sie wenden den SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index) auf die vor und nach dem Sturm aufgenommenen Bilder an, um das Vorhandensein von Vegetation zu erkennen und deren Zustand zu messen. Anschließend berechnen Sie die Differenz zwischen den zwei SAVI-Layern, um zu ermitteln, wie viel gesunde Vegetation verloren gegangen ist. Schließlich extrahieren Sie den durchschnittlichen Verlust an gesunder Vegetation in jedem kultivierten Feld.
Zuerst erfahren Sie jedoch, wie die Bänder "Rot" und "Nahinfrarot" die Bewertung des Vegetationszustands erleichtern.
Informationen zum Vegetationszustand und zur Lichtreflexion
Um das Vorhandensein von Vegetation zu erkennen und deren Zustand zu bewerten, können Sie die Bänder "Rot" und "Nahinfrarot" (NIR) eines Multispektralbildes verwenden.
- Das Chlorophyll in der gesunden Vegetation absorbiert den Großteil des Lichts im Band "Rot" zur Verwendung bei der Photosynthese, sodass sehr wenig davon reflektiert wird.
- Die Zellstruktur gesunder Vegetation reflektiert NIR-Licht stark.
Da der Satellitensensor die Menge an reflektiertem Licht in den unterschiedlichen Bändern erfasst, sind die Werte eines Bildpixels, auf dem gesunde Vegetation zu sehen ist, in der Regel beim Band "Rot" niedrig und beim NIR-Band hoch. Dies ist im nachfolgenden Spektralprofildiagramm dargestellt. Im Gegensatz dazu absorbiert belastete oder sterbende Vegetation weniger rotes Licht (weshalb sie mehr davon reflektiert) und reflektiert weniger NIR-Licht. Das Diagramm zeigt außerdem, dass ein Pixel, das vegetationslosen Boden darstellt, noch mehr rotes Licht und weniger NIR-Licht reflektiert.

Indem Sie für jedes Pixel in einem Satellitenbild das Verhältnis zwischen den Bändern "NIR" und "Rot" messen, können Sie das Vorhandensein von Vegetation am Boden erkennen und ihren Zustand messen. Dazu verwenden Sie den SAVI-Index.
Hinweis:
Diese Art von Analyse wird auf Pixel- oder Zellebene durchgeführt.
Bei Satellitenbildern im TIFF-Format wie den in diesem Lernprogramm verwendeten Bildern handelt es sich um Raster. Ein Raster besteht aus Daten, die als Gitter aus Zellen oder Pixeln dargestellt werden.

Bei einer rasterbasierten Analyse berechnen Sie Werte für jede Zelle im Raster. Weitere Informationen zu Raster-Daten.
Den SAVI-Index anwenden
Sie verwenden den SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index), mit dem die Lücke zwischen den Bändern "NIR" und "Rot" gemessen wird, um den Vegetationszustand in den vor und nach dem Sturm aufgenommenen Bildern zu bewerten.
Hinweis:
Ein Spektralindex kombiniert über eine mathematische Formel verschiedene Spektralbänder und berechnet in der Regel ein Verhältnis. Weitere Informationen zu Raster-Daten
Ein höherer SAVI-Wert zeigt an, dass mehr gesunde Vegetation vorhanden ist. Für den SAVI-Index wird die folgende Formel verwendet:
SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) * (1 + L)
Hinweis:
Der Faktor L im SAVI-Formel wurde mit dem Standardwert 0,5 in die Formel eingefügt, um den Einfluss der Variation der Bodenhelligkeit auf den Ausgabewert zu minimieren. Der endgültige SAVI-Wert variiert von -1,5 bis +1,5 (bei L=0,5).
In ArcGIS Online können Sie den SAVI mit Bandarithmetik berechnen, einer von mehr als 150 bereitgestellten Raster-Funktionen.
Zunächst wenden Sie den SAVI auf den Layer Corn_Fields_Before_Storm an, indem Sie die Raster-Funktion Bandarithmetik verwenden.
- Klicken Sie auf der (hellen) Werkzeugleiste Einstellungen auf Analyse.
- Klicken Sie im Bereich Analyse auf Raster-Funktionen.
- Geben Sie im Bereich Raster-Funktionen in die Suchleiste den Begriff Bandarithmetik ein, und drücken Sie die EINGABETASTE. Klicken Sie in der Liste der Ergebnisse auf das Werkzeug Bandarithmetik, um es zu öffnen.
- Legen Sie im Bereich der Raster-Funktion Bandarithmetik folgende Parameterwerte fest:
- Wählen Sie für Raster die Option Corn_Fields_Before_Storm.
- Wählen Sie für Methode die Methode SAVI aus.
- Geben Sie für Bandindizes die Zeichenfolge 4 3 0,5 ein.
- Geben Sie für Ausgabenameden Namen SAVI Before ein.
- Prüfen Sie unter Ergebnistyp, ob Kachel-Bilddaten-Layer ausgewählt ist.
- Wählen Sie unter Speichern in Ordner einen Ordner aus, oder übernehmen Sie die Standardeinstellung.
Hinweis:
Die Eingabe 4 3 0,5 für den Parameter Bandindizes bedeutet, dass in der SAVI-Formel Band 4 und in Ihrem Bild Band 3 (die Bänder "Nahinfrarot" und "Rot") sowie der Wert 0,5 als Bodenhelligkeits-Korrekturfaktor verwendet werden soll.
Als Nächstes überprüfen Sie die Anzahl der Credits, die für diese Analyse verwendet werden.
- Klicken Sie im Bereich des Werkzeugs Bandarithmetik auf Schätzen der Credit-Anzahl.
Es wird geschätzt, dass 1 Credit verbraucht wird.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Nach einiger Zeit wird der neue Ergebnis-Layer im Bereich Layer und in der Karte angezeigt.
- Sehen Sie sich den neuen Layer auf der Karte an.
Die weißen und hellgrauen Bereiche stellen gesunde Vegetation dar. Die dunkleren Bereiche stellen kranke oder abgestorbene Vegetation oder unfruchtbares Land dar.
Hinweis:
Im Gegensatz zum Original-Satellitenbild ist der SAVI-Raster-Layer kein Multiband-Raster-Layer. Jede Raster-Zelle enthält genau einen numerischen SAVI-Wert, der den Status gesunder Vegetation an diesem Ort misst.
Sie wenden jetzt SAVI auf Corn_Fields_After_Storm an, indem Sie die Parameterwerte von Bandarithmetik ändern.
- Wählen Sie im Bereich Bandarithmetik unter Raster die Option Corn_Fields_After_Storm aus. Geben Sie für Ausgabename den Namen SAVI After ein.
- Übernehmen Sie die anderen Parameterwerte, und klicken Sie auf Ausführen.
Nach einiger Zeit wird der neue Ergebnis-Layer im Bereich Layer und in der Karte angezeigt.
Sie vergleichen die beiden SAVI-Layer.
- Aktivieren und deaktivieren Sie im Bereich Layer den Layer SAVI After, um ihn mit dem Layer SAVI Before zu vergleichen.
Nach dem Sturm werden mehr Felder in dunkleren Tönen dargestellt als vorher. Dies bedeutet, dass sie niedrigere SAVI-Werte und weniger gesunde Vegetation aufweisen. Noch lässt sich aber nur schwer erkennen, ob einige Felder stärker vom Sturm betroffen waren als andere. Als Nächstes berechnen Sie die Differenz zwischen den zwei SAVI-Layern, um die Veränderung der Vegetation genauer zu messen.
- Speichern Sie die Karte.
In diesem Abschnitt haben Sie den Vegetationsindex SAVI auf die Vorher- und Nachher-Bilder angewendet, um den Vegetationszustand in beiden Bildern zu messen.
Die Veränderungen zwischen den zwei SAVI-Layern berechnen
Jetzt möchten Sie die durch den Sturm verursachte Veränderung des Vegetationszustands messen. Sie berechnen mit der Raster-Funktion Veränderungen berechnen den Unterschied zwischen den beiden SAVI-Layern. Für jede Raster-Zelle wird der SAVI-Wert in SAVI After vom Wert in SAVI Before subtrahiert. Ein positiver Ergebniswert zeigt einen Verlust an gesunder Vegetation an.
- Klicken Sie im Bereich Bandarithmetik auf die Schaltfläche Zurück.
- Geben Sie im Suchfeld des Bereichs Raster-Funktionen den Suchbegriff Veränderungen berechnen ein, und drücken Sie die Eingabetaste. Klicken Sie in der Ergebnisliste auf das Werkzeug Veränderungen berechnen, um es zu öffnen.
- Legen Sie im Bereich der Raster-Funktion Veränderungen berechnen folgende Parameterwerte fest:
- Wählen Sie für Von-Raster die Option SAVI_Before aus.
- Wählen Sie für In-Raster die Option SAVI_After aus.
- Vergewissern Sie sich, dass für Methode "Veränderungen berechnen" die Methode Unterschied ausgewählt ist.
- Geben Sie unter Ausgabename den Namen Loss of healthy vegetation ein.
- Wählen Sie unter Speichern in Ordner einen Ordner aus, oder übernehmen Sie die Standardeinstellung.
- Übernehmen Sie die anderen Standardwerte, und klicken Sie auf Schätzen der Credit-Anzahl.
Es wird geschätzt, dass 1 Credit verbraucht wird.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Nach einiger Zeit wird der neue Ergebnis-Layer im Bereich Layer und in der Karte angezeigt.
- Sehen Sie sich den neuen Layer auf der Karte an.
Die schwarzen und hellgrauen Töne zeigen einen Verlust an gesunder Vegetation (negative numerische Werte) an. Eine visuelle Untersuchung zeigt ziemlich deutlich, dass der Hagelsturm dieses Gebiet diagonal auf einer Achse von Nordwesten nach Südosten überquert und dabei Schäden an den meisten Feldern in dieser diagonalen Fläche angerichtet hat. Die Felder an den Seiten rechts oben und links unten im Bild scheinen weniger stark betroffen zu sein.
Hinweis:
Einige Bereiche haben kleine positive numerische Werte, die anscheinend kleine Gewinne an Vegetation anzeigen. Da nur vier Tage diese zwei Bilder voneinander trennen, ist es unwahrscheinlich, dass in dieser Zeit viel Wachstum der landwirtschaftlichen Vegetation stattgefunden hat. Allerdings ist es möglich, dass wegen des Wetters im August einige Flächen nackten Bodens trocken waren und auf ihnen schnell Unkraut zu wachsen begann, nachdem sie während des Sturms mit Regen und geschmolzenem Hagel durchtränkt wurden.
Da die kleinen Gewinne an Vegetation für Ihre Analyse der Ernteschäden nicht relevant sind, sollten Sie alle Werte über 0 im Raster entfernen. Dies erfolgt im nächsten Abschnitt.
Das Ergebnis-Raster bereinigen und einen Style anwenden
Sie bereinigen das Raster Loss of healthy vegetation, um alle positiven Werte zu entfernen, die kleine Gewinne an Vegetation anzeigen. Dazu verwenden Sie die Raster-Funktion Neuzuordnung. Anschließend ändern Sie den Style des Rasters, um die Ergebnisse besser sehen zu können.
- Klicken Sie im Bereich Veränderungen berechnen auf die Schaltfläche Zurück.
- Suchen Sie im Bereich Raster-Funktionen nach der Raster-Funktion Neuzuordnung, und öffnen Sie sie.
- Wählen Sie im Bereich der Raster-Funktion Neuzuordnung unter Raster die Option Loss of healthy vegetation aus.
Die Neuzuordnungsregel sollten Sie so formulieren, dass alle positiven Werte im Raster in 0 geändert werden sollen. Um sicherzustellen, dass Sie alle negativen Werte erfassen, verwenden Sie 2 als Maximalwert.
- Klicken Sie in der Wertetabelle in der Spalte Maximum auf die Zelle 0. Geben Sie 2 ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
- Aktivieren Sie in der ersten Zeile der Tabelle das Kontrollkästchen NoData.
Alle Raster-Zellenwerte zwischen 0 und 2 werden in NoData geändert.
- Geben Sie die verbleibenden Parameterwerte ein:
- Geben Sie unter Ausgabename den Namen Loss of healthy vegetation cleaned ein.
- Wählen Sie unter Speichern in Ordner einen Ordner aus, oder übernehmen Sie die Standardeinstellung.
- Klicken Sie auf Credit-Anzahl schätzen.
Es wird geschätzt, dass 1 Credit verbraucht wird.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Nach einiger Zeit wird der neue Ergebnis-Layer im Bereich Layer und in der Karte angezeigt. Sie ändern seinen Style, um die Ergebnisse besser sehen zu können.
- Deaktivieren Sie im Bereich Layer alle Layer bis auf den Layer Loss of healthy vegetation cleaned. Klicken Sie auf Loss of healthy vegetation cleaned, falls es noch nicht ausgewählt ist.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Einstellungen auf Styles.
- Wählen Sie im Bereich Style unter Style auswählen und dann unter Streckung auf Style-Optionen.
- Legen Sie im Bereich Style-Optionen die folgenden Parameterwerte fest:
- Prüfen Sie, ob unter Streckungstyp die Option Prozentual eingrenzen ausgewählt ist.
- Geben Sie für Min den Wert 1 ein.
- Geben Sie für Max den Wert 1 ein.
- Wählen Sie für Gamma mithilfe des Schiebereglers den Wert 0,7 aus.
- Klicken Sie unter Farbschema auf die Schaltfläche Bearbeiten.
- Klicken Sie im Fenster Farbschema auf die Schaltfläche Bearbeiten.
- Scrollen Sie im Fenster Farbverlauf nach unten, und wählen Sie das Farbschema Hellblau.
- Klicken Sie auf Fertig, um das Fenster Farbschema zu schließen. Klicken Sie im Bereich Style-Optionen auf Fertig. Klicken Sie im Bereich Style auf Fertig.
Auf der Karte wurde der Layer auf seinen neuen Style aktualisiert.
Die tiefen Violetttöne zeigen einen starken Verlust an gesunder Vegetation, die helleren Violetttöne einen begrenzten Verlust an gesunder Vegetation und die leeren Flächen keinen Verlust an gesunder Vegetation.
- Speichern Sie die Karte.
In diesem Abschnitt haben Sie das Raster Loss of healthy vegetation bereinigt, um nicht relevante positive Werte zu entfernen. Anschließend haben Sie den Style des sich ergebenden Rasters geändert, um die Ergebnisse besser sehen zu können.
Den durchschnittlichen Vegetationsverlust für jedes Feld extrahieren
Im letzten Abschnitt dieser Analyse berechnen Sie den durchschnittlichen Verlust an gesunder Vegetation in jedem kultivierten Feld. Dazu fügen Sie zunächst die Feature-Class Taber field boundaries der Karte hinzu. Sie enthält die Grenzen aller kultivierten Felder im Bereich, die als Polygone dargestellt werden. Ein solcher Layer würde durch die Landwirtschaftsorganisation, für die Sie arbeiten, gepflegt.
- Klicken Sie im Bereich Layer auf die Schaltfläche Hinzufügen. Klicken Sie im Bereich Layer hinzufügen auf den Abwärtspfeil neben Eigene Inhalte, und wählen Sie ArcGIS Online aus.
- Geben Sie in der Suchleiste den Text Taber field boundaries owner:Learn_ArcGIS ein. Klicken Sie in der Liste der Ergebnisse für Taber field boundaries auf Hinzufügen.
Die Feldgrenzen werden rot symbolisiert auf der Karte angezeigt.
- Klicken Sie im Bereich Layer hinzufügen auf die Schaltfläche Zurück.
Nun berechnen Sie mit der Raster-Funktion Zonale Statistiken als Tabelle den durchschnittlichen Verlust an gesunder Vegetation in jedem Feld. Für jedes Polygon von Taber field boundaries berechnet das Werkzeug den Mittelwert aller Zellen vom Typ Loss of healthy vegetation, die in diesem Polygon liegen.
- Klicken Sie auf der (hellen) Werkzeugleiste Einstellungen auf Analyse.
- Klicken Sie im Bereich Neuzuordnung auf Werkzeuge.
- Klicken Sie im Bereich Werkzeuge auf Zonale Statistiken als Tabelle.
- Wählen Sie im Bereich Zonale Statistiken als Tabelle unter Eingabe-Layer die folgenden Parameterwerte aus:
- Wählen Sie für Eingabe-Zonen-Raster oder -Features die Option Taber field boundaries aus.
- Wählen Sie für Zonenfeld die Option Field_ID aus.
- Wählen Sie für Eingabe-Werte-Raster die Option Loss of healthy vegetation cleaned aus.
- Wählen Sie die folgenden zusätzlichen Parameterwerte aus:
- Wählen Sie unter Einstellungen für statistische Analyse unter Statistiktyp die Option Mittelwert.
- Geben Sie unter Ergebnis-Layer für Ausgabetabellen-Name den Namen Vegetation loss table ein.
- Wählen Sie unter Speichern in Ordner einen Ordner aus, oder übernehmen Sie die Standardeinstellung.
- Übernehmen Sie alle anderen Standardwerte, und klicken Sie auf Schätzen der Credit-Anzahl.
Es wird geschätzt, dass 1,98 Credits verbraucht werden.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Das Ergebnis ist eine Standalone-Tabelle, kein Layer. Sie öffnen den Bereich Tabelle.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Inhalt auf die Schaltfläche Tabellen.
Kurz darauf wird die neue Ergebnistabelle im Bereich Tabellen angezeigt. Werfen Sie einen Blick auf den Inhalt der Tabelle.
- Klicken Sie im Bereich Tabellen auf die Tabelle Vegetation loss table, um sie auszuwählen.
Die Tabelle wird geöffnet. Sie enthält eine Zeile für jedes Polygon eines kultivierten Feldes. Die Spalte Mean enthält den Mittelwert für den Verlust an gesunder Vegetation für jedes Polygon.
Jetzt müssen Sie die Tabelle mithilfe der gemeinsamen Field_ID wieder mit dem Layer Table field boundaries verbinden und das Ergebnis als neuen Layer mit dem Namen Vegetation loss per field ausgeben.
- Schließen Sie die den Bereich Vegetation loss table.
- Klicken Sie im Bereich Zonale Statistiken als Tabelle auf die Schaltfläche Zurück. Klicken Sie im Bereich Werkzeuge auf Features verbinden.
- Legen Sie im Bereich Features verbinden unter Eingabe-Features die folgenden Parameterwerte fest:
- Wählen Sie für Ziel-Layer die Option Taber field boundaries aus.
- Wählen Sie als Join-Layer die Tabelle Vegetation loss table aus.
- Wählen Sie unter Join-Einstellungen die folgenden Parameterwerte aus:
- Wählen Sie für Zielfeld die Option Field_ID aus.
- Wählen Sie für Join-Feld die Option Field_ID aus.
- Wählen Sie unter Ergebnis-Layer die folgenden Parameterwerte aus:
- Geben Sie für Ausgabenameden Namen Vegetation loss per field ein.
- Wählen Sie unter Speichern in Ordner einen Ordner aus, oder übernehmen Sie die Standardeinstellung.
- Übernehmen Sie alle anderen Standardwerte, und klicken Sie auf Schätzen der Credit-Anzahl.
Es wird geschätzt, dass 0,635 Credits verbraucht werden.
- Klicken Sie auf Ausführen.
- Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Inhalt auf Layer, um zurück zum Bereich Layer zu wechseln.
Kurz darauf wird der neue Ergebnis-Layer angezeigt. Er enthält jetzt den Mittelwert (Mean) des Vegetationsverlusts für jedes kultivierte Feld.
In diesem Abschnitt haben Sie Ihrer Karte eine Feature-Class hinzugefügt, die die Grenzen der kultivierten Felder darstellt. Anschließend haben Sie den durchschnittlichen Verlust an gesunder Vegetation in jedem Feld berechnet.
Für die endgültigen Ergebnisse einen Style festlegen und sie auswerten
Sie symbolisieren nun den Layer basierend auf diesem Mittelwert (Mean) unter Verwendung eines Schemas abgestufter Farben. Danach betrachten Sie die endgültige Karte.
- Klicken Sie im Bereich Layer auf Vegetation loss per field, um es auszuwählen. Klicken Sie auf der Werkzeugleiste Einstellungen auf Styles.
- Klicken Sie im Bereich Styles unter Attribute auswählen auf Feld.
- Aktivieren Sie im Fenster Felder auswählen das Kontrollkästchen neben der Option Mittelwert, und klicken Sie auf Hinzufügen.
- Klicken Sie unter Style auswählen für Anzahl und Mengen (Farbe) auf Style-Optionen.
- Klicken Sie unter Anzahl und Mengen (Farbe) für Symbol-Style auf die Schaltfläche Bearbeiten.
- Klicken Sie im Bereich Symbol-Style unter Füllfarbe auf die Schaltfläche Bearbeiten. Scrollen Sie im Fenster Farbverlauf nach unten, wählen Sie den Farbverlauf Orange 4 aus, und klicken Sie auf Fertig.
- Klicken Sie im Bereich Symbol-Style unter Umrissfarbe auf die Schaltfläche Bearbeiten. Geben Sie im Fenster Farbe auswählen unter # den Wert 5c5c5c ein, und klicken Sie auf Fertig.
- Legen Sie im Bereich Symbol-Style unter Umrisslinientransparenz den Schieberegler Transparenz auf 0 %.
- Schließen Sie den Bereich Symbol-Style.
- Klicken Sie im Bereich Anzahl und Mengen (Farbe) unter Datenbereich auf die Schaltfläche Farbverlauf umdrehen.
- Klicken Sie auf Fertig. Klicken Sie noch einmal auf Fertig.
- Deaktivieren Sie im Bereich Layer alle Layer bis auf den Layer Vegetation loss per field.
Die Karte zeigt den durchschnittlichen Vegetationsverlust pro Feld, wobei die am stärksten betroffenen Felder in Dunkelrot angezeigt werden.
Die Felder, bei denen der Verlust am höchsten scheint, konzentrieren sich klar und deutlich auf derselben Achse von Nordwesten nach Südosten, die bereits vorher beobachtet wurde. Die Felder mit den niedrigsten Verlusten konzentrieren sich hauptsächlich in den Ecken rechts oben und links unten. Sie könnten einige benachbarte Felder mit einem anderen Grad der Schäden beobachten. Dies könnte viele Ursachen haben. Zum Beispiel könnten andere Feldfrüchte auch anders von einem Hagelsturm betroffen sein. Auch wenn die Reife auf zwei Feldern mit derselben Frucht ungleich weit fortgeschritten ist, könnten sie anders betroffen sein.
Die Karte bietet eine erste Bewertung der durch den Hagelsturm verursachten Schäden. Sie könnte als Anleitung für eine detailliertere Untersuchung am Boden dienen.
Auf den Analyseverlauf zugreifen
Schließlich sehen Sie sich den Verlauf Ihrer gesamten Analyse an.
- Klicken Sie auf der (hellen) Werkzeugleiste Einstellungen auf Analyse.
- Klicken Sie im Bereich Analyse auf die Registerkarte Verlauf.
Alle Schritte der gerade durchgeführten Analyse werden aufgelistet. Sie können detaillierte Informationen zu jeder Analyseausführung anzeigen und die Analyse erneut mit denselben zuvor verwendeten Einstellungen öffnen. Sie können die Analyseausführung verwenden, um Fehler zu beheben, Werkzeuge und Raster-Funktionen erneut mit den bei einer vorherigen Ausführung verwendeten Einstellungen zu öffnen und einen Analyse-Workflow zu dokumentieren oder freizugeben. Der Analyseverlauf ist für Benutzer sichtbar, die eine freigegebene Webkarte anzeigen.
- Speichern Sie die Karte.
Ein optionaler nächster Schritt wäre die Änderung der Freigabeberechtigungen für die von Ihnen erstellte Karte, sodass Sie sie für Landwirte und andere Interessengruppen freigeben können.
- Klicken Sie optional auf der Werkzeugleiste Inhalt auf Karte freigeben.
- Wählen Sie die gewünschten Freigabeoptionen aus, und klicken Sie das Fenster.
Hinweis:
In einem weiteren Schritt können Sie diese Webkarte in eine Anwendung für den Außendienst integrieren. Dies würde den Inspektoren vor Ort die direkte Interaktion mit der Karte auf ihren mobilen Geräten und die Aktualisierung der Karte mit ihren Ergebnissen in Echtzeit ermöglichen. Ein Beispiel für einen ähnlichen Workflow finden Sie im Lernprogramm Hydranten überprüfen.
In diesem Lernprogramm haben Sie zwei online verfügbare gekachelte Bilddaten-Layer erstellt, die Layer in einer Webkarte angezeigt, ihre Bandkombination geändert und sie visuell untersucht. Anschließend haben Sie mit verschiedenen Raster-Funktionen und Werkzeugen eine Veränderungsanalyse für die Bilddaten durchgeführt und den durchschnittlichen Verlust an gesunder Vegetation pro Feld erhalten. Damit konnten Sie eine Bewertung der durch den Hagelsturm verursachten Schäden vornehmen. Schließlich haben Sie noch gelernt, wie ein Analyseverlauf aufgerufen wird.
Weitere vergleichbare Lernprogramme finden Sie auf der Seite Einführung in Bilddaten und Fernerkundung.