{ "format": "geolibre-language-pack", "formatVersion": 1, "scope": "whitebox", "locale": "de", "name": "Deutsches Whitebox-Sprachpaket", "updatedAt": "2026-09-25T16:57:55.121Z", "translations": { "processing": { "toolMeta": { "whitebox": { "build_object_hierarchy_multiscale": { "name": "Objekthierarchie multiskalig aufbauen", "description": "Hierarchisches Objektnetzwerk, das durch iterative Aggregation über mehrere Segmentierungsmaßstäbe aufgebaut wird, wobei feinere Segmente anhand spektraler Ähnlichkeit und räumlicher Nachbarschaft schrittweise zusammengeführt werden. Erstellt eine Baumstruktur, in der Blattknoten feinmaßstäbige Segmente und die Wurzel das gesamte Bild repräsentieren. Enthaltensein-Beziehungen kodieren Eltern-Kind-Objekthierarchien (Teil-Ganzes) und ermöglichen Multiresolutionsanalysen sowie maßstabsadaptive Objektabfragen über die Hierarchieebenen hinweg. Hauptmerkmale: mehrskalige Segmentierungshierarchie; verfolgt Teil-Ganzes-Beziehungen; unterstützt verschachtelte Objektabfragen; ermöglicht maßstabsadaptive Analysen; speichereffiziente hierarchische Darstellung; erleichtert kaskadierte Klassifikation. Anwendungsfälle: hierarchische Landbedeckungskartierung; Extraktion von Gebäudekomplexen aus Komponenten; Erkennung landwirtschaftlicher Felder; Analyse von Vegetationsschichten; Abgrenzung städtischer Quartiere; Feuchtgebietskartierung mit Klassifikation von Teilkomponenten. Interpretation der Ausgabe: Die Ausgabe ist eine hierarchische Objektdatenbank, die eine maßstabsabhängige Struktur kodiert. Objekte werden in bestimmten Maßstäben abgefragt; Zwischenmaßstäbe zeigen Übergangsmaßstäbe, die Detail und Generalisierung abwägen. Eltern-Kind-Beziehungen zeigen die kompositorische Struktur. Statistische Verteilungen je Maßstabsebene charakterisieren Größen- und Formeigenschaften der Objekte auf jeder Hierarchieebene und ermöglichen die Wahl einer maßstabsoptimalen Klassifikationsstrategie.", "params": { "coarse_segments": { "label": "Grobe Segmente", "description": "Raster der groben Segmente." }, "fine_segments": { "label": "Feine Segmente", "description": "Raster der feinen Segmente." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Hierarchie-CSV." } } }, "classify_objects_ensemble_pro": { "name": "Objekte mit Ensemble klassifizieren (Pro)", "description": "Führt eine Objektklassifikationskonfiguration im Ensemble-Stil aus, die auf höhere Stabilität über heterogene Szenen hinweg abgestimmt ist.", "params": { "features": { "label": "Objekte", "description": "Eingabe-CSV mit Objektmerkmalen (muss segment_id und numerische Merkmalsspalten enthalten)." }, "training": { "label": "Training", "description": "Trainings-CSV mit den Spalten segment_id und Klassenlabel." }, "segment_id_field": { "label": "Segment-ID-Feld", "description": "Name des Segment-ID-Felds (Standard segment_id)." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenlabelfeld in der Trainings-CSV (Standard class)." }, "n_trees": { "label": "Anzahl Bäume", "description": "Anzahl der Bäume (Standard 200)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Vorhersage-CSV." } } }, "classify_objects_random_forest": { "name": "Objekte mit Random Forest klassifizieren", "description": "Trainiert einen Ensemble-Random-Forest-Klassifikator an beschrifteten Segment-Trainingsstichproben mit spektralen, morphologischen und Texturmerkmalen als Prädiktoren. Erstellt mehrere Entscheidungsbäume durch Bootstrap-Stichproben und Merkmalsrandomisierung und aggregiert die Vorhersagen anschließend per Mehrheitsentscheid. Die Klassifikation arbeitet mit Merkmalsvektoren je Segment und weist Objektklassenlabels probabilistisch anhand des Ensemble-Konsenses zu, was eine robuste Mehrklassen-Objektkategorisierung aus OBIA-Merkmalen ermöglicht. Zu den Hauptmerkmalen gehören Ensemble-Lernen, das mehrere Entscheidungsbäume für eine robuste Klassifikation kombiniert, die Verarbeitung hochdimensionaler Merkmalsräume, wie sie für multispektrale OBIA typisch sind, Konfidenz- und Wahrscheinlichkeitsschätzungen der Klassifikation, eine Rangfolge der Merkmalswichtigkeit zur Identifikation trennscharfer Eigenschaften, die natürliche Behandlung nichtlinearer Merkmalsinteraktionen sowie Robustheit gegenüber Merkmalsrauschen und Redundanz. Die Anwendungsfälle reichen von der Mehrklassen-Landbedeckungsklassifikation aus OBIA-Segmenten (städtisch, landwirtschaftlich, Wald, Wasser) über die überwachte Klassifikation auf Objektebene, verfeinert durch Auswahl von Trainingsstichproben, die Klassifikation von Veränderungen über zeitliche Segmentierungssequenzen und die hierarchische Klassifikation (grobe Habitattypen, verfeinert zu feinen Kategorien) bis zur Integration manueller Trainingsstichproben aus der visuellen Interpretation. Das ausgegebene vorhergesagte Klassenlabel bezeichnet den primären Objekttyp; die Konfidenzwahrscheinlichkeit gibt die Klassifikationssicherheit an; eine geringe Konfidenz deutet auf mehrdeutige Zwischenobjekte hin; die Merkmalswichtigkeit zeigt, welche spektralen/morphologischen Eigenschaften die Klassifikationsentscheidungen bestimmen; die Klassifikationskarte stellt die Verteilung der Objekttypen direkt dar; Verwechslungen zwischen ähnlichen Klassen geben Hinweise zur Verfeinerung des Trainings; die probabilistische Ausgabe ermöglicht die Quantifizierung der Unsicherheit.", "params": { "features": { "label": "Objekte", "description": "Eingabe-CSV mit Objektmerkmalen (muss segment_id und numerische Merkmalsspalten enthalten)." }, "training": { "label": "Training", "description": "Trainings-CSV mit den Spalten segment_id und Klassenlabel." }, "segment_id_field": { "label": "Segment-ID-Feld", "description": "Name des Segment-ID-Felds (Standard segment_id)." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenlabelfeld in der Trainings-CSV (Standard class)." }, "n_trees": { "label": "Anzahl Bäume", "description": "Anzahl der Bäume (Standard 200)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Vorhersage-CSV." } } }, "classify_objects_rules_basic": { "name": "Objekte nach Regeln klassifizieren (einfach)", "description": "Wendet eine transparente regelbasierte Objektklassifikation anhand einer CSV-Datei mit Regeln aus Merkmal, Operator und Schwellenwert an. Vollständig interpretierbare Entscheidungslogik für Arbeitsabläufe von Fachexperten und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben.", "params": { "features": { "label": "Objekte", "description": "Eingabe-CSV mit Objektmerkmalen." }, "rules": { "label": "Regeln", "description": "Regel-CSV mit den Spalten: feature, op, value, class, [priority]." }, "default_class": { "label": "Standardklasse", "description": "Rückfallklasse, wenn keine Regel zutrifft." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Vorhersage-CSV." } } }, "classify_objects_rules_hierarchical": { "name": "Objekte nach hierarchischen Regeln klassifizieren", "description": "Wendet eine hierarchische regelbasierte Objektklassifikation an; verwendet derzeit geordnete Regeln mit deterministischem Rückfallverhalten.", "params": { "features": { "label": "Objekte", "description": "Eingabe-CSV mit Objektmerkmalen." }, "rules": { "label": "Regeln", "description": "Regel-CSV mit den Spalten: feature, op, value, class, [priority]." }, "default_class": { "label": "Standardklasse", "description": "Rückfallklasse, wenn keine Regel zutrifft." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Vorhersage-CSV." } } }, "classify_objects_svm": { "name": "Objekte mit SVM klassifizieren", "description": "Klassifiziert Objekte mit einem SVM-artigen Arbeitsablauf (umgesetzt über die robusten Standardeinstellungen des Objektklassifikations-Backends).", "params": { "features": { "label": "Objekte", "description": "Eingabe-CSV mit Objektmerkmalen (muss segment_id und numerische Merkmalsspalten enthalten)." }, "training": { "label": "Training", "description": "Trainings-CSV mit den Spalten segment_id und Klassenlabel." }, "segment_id_field": { "label": "Segment-ID-Feld", "description": "Name des Segment-ID-Felds (Standard segment_id)." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenlabelfeld in der Trainings-CSV (Standard class)." }, "n_trees": { "label": "Anzahl Bäume", "description": "Anzahl der Bäume (Standard 200)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Vorhersage-CSV." } } }, "evaluate_object_classification_accuracy": { "name": "Genauigkeit der Objektklassifikation bewerten", "description": "Berechnet Kennzahlen der Klassifikationsgenauigkeit, indem vorhergesagte Objektlabels mit Referenz-Ground-Truth- oder Validierungslabels verglichen werden. Erstellt eine Konfusionsmatrix, die Muster der Übereinstimmung und Nichtübereinstimmung je Klasse dokumentiert, und berechnet die Gesamtgenauigkeit (Anteil korrekter Vorhersagen), die Herstellergenauigkeit je Klasse (Erkennungsrate), die Nutzergenauigkeit (Zuverlässigkeit), den F1-Wert (harmonisches Mittel), die Kappa-Statistik (zufallskorrigierte Übereinstimmung) sowie eine klassenspezifische Fehleranalyse zur Identifikation systematischer Fehlklassifikationsmuster. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine umfassende Genauigkeitsbewertung über alle Klassen, Leistungskennzahlen je Klasse für klassenspezifische Diagnosen, eine Konfusionsmatrix, die systematische Fehlklassifikationsmuster aufdeckt, statistische Signifikanzprüfung über den Kappa-Koeffizienten, die natürliche Behandlung unausgewogener Klassenverteilungen sowie die Identifikation unzureichender Trainingsdaten. Anwendungsfälle sind die Validierung von Klassifikationsmodellen und die Quantifizierung ihrer Leistung, der Vergleich konkurrierender Klassifikationsansätze und Parameter, die Identifikation problematischer Objektklassen, die zusätzliches Training erfordern, die Bewertung der Eignung einer Klassifikation für operative Anwendungen, genauigkeitsbasierte Modellauswahl und Hyperparameter-Optimierung, Qualitätssicherung in automatisierten Kartierungsabläufen sowie die Berichterstattung standardisierter Genauigkeitskennzahlen für Peer-Reviews. Die ausgegebene Gesamtgenauigkeit steht für die Klassifikationszuverlässigkeit über alle Objekte; die Herstellergenauigkeit gibt die Vollständigkeit der Erkennung je Klasse an; die Nutzergenauigkeit gibt die Zuverlässigkeit der Vorhersage an; ein hoher Kappa-Wert (>0.8) zeigt eine starke, über den Zufall hinausgehende Übereinstimmung; die Konfusionsmatrix zeigt, welche Klassen miteinander verwechselt werden; eine dominante Diagonale weist auf eine starke Klassentrennung hin; Einträge außerhalb der Diagonale lokalisieren die Quellen der Fehlklassifikation; klassenspezifische Kennzahlen leiten gezielte Verbesserungen des Trainings an.", "params": { "predictions": { "label": "Vorhersagen", "description": "Vorhersage-CSV mit segment_id und predicted_class." }, "reference": { "label": "Referenz", "description": "Referenz-CSV mit segment_id und class." }, "segment_id_field": { "label": "Segment-ID-Feld", "description": "Name des Segment-ID-Felds (Standard segment_id)." }, "predicted_field": { "label": "Vorhersagefeld", "description": "Feld der vorhergesagten Klasse (Standard predicted_class)." }, "reference_field": { "label": "Referenzfeld", "description": "Feld der Referenzklasse (Standard class)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des JSON-Berichts." } } }, "evaluate_segmentation_quality_pro": { "name": "Segmentierungsqualität bewerten (Pro)", "description": "Berechnet Diagnosen der Segmentierungsqualität, einschließlich Statistiken zur Objektanzahl und zur Überlappung dominanter Labels.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Eingaberaster mit Segmentlabels." }, "reference": { "label": "Referenz", "description": "Optionales Referenzlabelraster für überlappungsbasierte Diagnosen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des JSON-Berichts." } } }, "image_segmentation": { "name": "Bildsegmentierung", "description": "Segmentiert mehrbandige Rasterstapel mittels saatpunktbasiertem Regionenwachstum in zusammenhängende homogene Regionen.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern (eines je Band)." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Distanzschwellenwert für das Regionenwachstum im standardisierten Merkmalsraum (Standard 0.5)." }, "steps": { "label": "Schritte", "description": "Anzahl der Seed-Prioritätsbänder (Standard 10)." }, "min_area": { "label": "Mindestfläche", "description": "Optionale Mindestfläche einer Region für die Bereinigung nach dem Zusammenführen (Standard 4)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "image_slider": { "name": "Bildregler", "description": "Image Slider ist ein interaktives Visualisierungswerkzeug, das über verschiebbare horizontale oder vertikale Überlagerungstrenner einen direkten pixelgenauen Vergleich zwischen koregistrierten Rasterdatensätzen ermöglicht. Algorithmus: hält zwei ausgerichtete Rasterdatensätze im Speicher, rendert eine kombinierte Ansicht mit einstellbarer Trennerposition, die die Sichtbarkeit der Layer steuert; die Benutzerinteraktion passt den Trenner dynamisch an und erzeugt so einen Split-Screen-Effekt. Unterstützt sowohl horizontale als auch vertikale Teilungsausrichtungen. Hauptmerkmale: interaktiver Echtzeitvergleich, Visualisierung in voller Auflösung, intuitive Benutzeroberfläche, die keine analytischen Kenntnisse erfordert, funktioniert mit multispektralen und indizierten Rastern, unterstützt große Datensätze durch effizientes Rendering. Fähigkeiten: Visualisierung von Veränderungen, Vorher-Nachher-Vergleich, multitemporale Analyse, Bewertung der radiometrischen Normalisierung, visuelle Prüfung der Klassifikationsgenauigkeit. Anwendungsfälle: Erkennung von Bildveränderungen zwischen Zeitpunkten, Vergleich von Klassifikationsergebnissen mit Referenzdaten, Bewertung der Wirksamkeit der Vorverarbeitung, visuelle Veränderungserkennung in Zeitreihenanalysen. Anwendungen: Schadensbewertung in der Katastrophenhilfe, Überwachung der Zersiedelung, Erkennung von Waldstörungen, Überwachung landwirtschaftlicher Veränderungen, Qualitätskontrolle von Bildverarbeitungsergebnissen. Interpretation der Ausgabe: Visuelle Unterschiede zeigen Ausmaß und Ort der Veränderung; scharfe Kanten weisen auf deutliche Veränderungen hin; allmähliche Übergänge deuten auf Registrierungsungenauigkeiten oder zeitliche Abstufungen hin; systematische Unterschiede über das gesamte Bild zeigen systematische Verarbeitungsartefakte.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Pfad des linken Bildrasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Pfad des rechten Bildrasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "label1": { "label": "Beschriftung 1", "description": "Optionale Beschriftung für das linke Bild." }, "left_palette": { "label": "Linke Palette", "description": "Palette für das linke Nicht-RGB-Bild (Standard grey)." }, "left_reverse_palette": { "label": "Linke Palette umkehren", "description": "Linke Palette umkehren." }, "label2": { "label": "Beschriftung 2", "description": "Optionale Beschriftung für das rechte Bild." }, "right_palette": { "label": "Rechte Palette", "description": "Palette für das rechte Nicht-RGB-Bild (Standard grey)." }, "right_reverse_palette": { "label": "Rechte Palette umkehren", "description": "Rechte Palette umkehren." }, "height": { "label": "Höhe", "description": "Anzeigehöhe in Pixeln (Standard 600)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der HTML-Datei." } } }, "image_stack_profile": { "name": "Profil eines Bildstapels", "description": "Extrahiert Profile je Punkt über einen geordneten Rasterstapel und schreibt optional einen HTML-Bericht.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Liste der Eingaberaster als Array von Pfaden oder als durch Komma/Semikolon getrennte Zeichenkette." }, "points": { "label": "Punkte", "description": "Pfad des Punktvektors (oder typisiertes Vektorobjekt) mit den Stichprobenorten." }, "output_html": { "label": "HTML-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts." } } }, "obia_audit_report_pro": { "name": "OBIA-Auditbericht (Pro)", "description": "Erstellt einen Prüfbericht für OBIA-Workflow-Artefakte mit Metadaten zu Dateiexistenz, Größe und Zeitstempel.", "params": { "artifacts": { "label": "Artefakte", "description": "Array der zu prüfenden Artefaktpfade." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Prüfberichts (JSON)." } } }, "obia_batch_orchestrator_pro": { "name": "OBIA-Stapelorchestrator (Pro)", "description": "Führt mehrere OBIA-Pipeline-Aufträge in einer Anfrage aus und gibt einen konsolidierten Auftragsbericht zurück.", "params": { "jobs": { "label": "Aufträge", "description": "Array von Job-Objekten mit inputs, training, output_prefix und optionalem segment_method." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des JSON-Berichts." } } }, "obia_pipeline_basic": { "name": "OBIA-Pipeline (einfach)", "description": "Führt einen vollständigen durchgängigen OBIA-Arbeitsablauf in einem einzigen Vorgang aus: Segmentierung (SLIC/Graph), Zusammenführung kleiner Regionen, Extraktion spektraler Merkmale und Formmerkmale sowie Random-Forest-Klassifikation.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern für Segmentierung/Merkmale." }, "training": { "label": "Training", "description": "Trainings-CSV mit den Spalten segment_id und class." }, "output_prefix": { "label": "Ausgabepräfix", "description": "Pfadpräfix für erzeugte Artefakte." }, "segment_method": { "label": "Segmentierungsmethode", "description": "Segmentierungsmethode: slic oder graph (Standard slic)." }, "min_size": { "label": "Mindestgröße", "description": "Minimale Segmentgröße für die Zusammenführungsbereinigung (Standard 10)." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Name des Trainingsklassenfelds (Standard class)." } } }, "object_class_probability_maps": { "name": "Klassenwahrscheinlichkeitskarten für Objekte", "description": "Wandelt Vorhersagen in Wahrscheinlichkeitskarten je Klasse um und ermöglicht so eine rasterbasierte Visualisierung der Unsicherheit und konfidenzbasiertes Filtern. Unterstützt nachgelagerte Konfidenzschwellen und Mehrfachlabel-Szenarien.", "params": { "predictions": { "label": "Vorhersagen", "description": "Vorhersage-CSV mit segment_id und predicted_class." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Wahrscheinlichkeits-CSV." } } }, "object_features_context_neighbors": { "name": "Objektmerkmale: Nachbarschaftskontext", "description": "Berechnet räumliche Kontextmerkmale: Anzahl angrenzender Objekte, Längen gemeinsamer Grenzen und Isolationskennzahlen. Ermöglicht eine nachbarschaftsbewusste Klassifikation, die Objektbeziehungen in der Landschaft erfasst.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Eingaberaster mit Segmentlabels." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der CSV-Datei." } } }, "object_features_shape_basic": { "name": "Objektmerkmale: Form (einfach)", "description": "Berechnet geometrische und morphologische Formdeskriptoren für jedes Segment, darunter Fläche (Pixelanzahl), Umfang (Grenzlänge), Kompaktheit (umfangsnormierte Kreisförmigkeit), Elongation (Verhältnis von Länge zu Breite), Formfaktor (normierte Formregelmäßigkeit) und Solidität (Effizienz der konvexen Hülle). Formdeskriptoren erfassen strukturelle Eigenschaften unabhängig vom spektralen Inhalt und ermöglichen die Klassifikation der Objektgeometrie sowie die Erkennung morphologischer Muster. Zu den Hauptmerkmalen gehören umfassende Formkennzahlen zu Fläche, Umfang, Regelmäßigkeit und Elongation, recheneffiziente Algorithmen zur Grenzverfolgung, rotations- und translationsinvariante Kennzahlen, Anwendbarkeit über verschiedene Maßstabsbereiche sowie die Fähigkeit zur morphologischen Objektklassifikation (z. B. langgestreckte Straßen gegenüber kompakten Gebäuden). Die Anwendungsfälle umfassen die Klassifikation von Gebäudegrundrissen und die Analyse städtischer Strukturen, die Extraktion linearer Objekte (Straßen, Flüsse, Grenzen), die Charakterisierung von Vegetationsflächen und Fragmentierungsanalysen, Qualitätskontrolle durch formbasiertes Filtern, hierarchische Objekterkennung, die Form- und Spektraleigenschaften kombiniert, sowie die Quantifizierung der Landschaftsstruktur im ökologischen Monitoring. Die ausgegebene Fläche quantifiziert die Segmentgröße in Pixeln; der Umfang beschreibt die Komplexität der Grenze; eine Kompaktheit nahe 1.0 weist auf kreisförmige/regelmäßige Formen hin, niedrigere Werte auf unregelmäßige/langgestreckte Objekte; eine Elongation >1 weist auf lineare Objekte hin, nahe 1 auf kompakte Objekte; der Formfaktor kombiniert mehrere Formeigenschaften für eine integrierte Formklassifikation; Formkennzahlen ermöglichen morphologisches Filtern zur Isolierung bestimmter Objekttypen.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Eingaberaster mit Segmentlabels." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der CSV-Datei." } } }, "object_features_spectral_basic": { "name": "Objektmerkmale: spektral (einfach)", "description": "Berechnet umfassende univariate statistische Zusammenfassungen der spektralen Reflexionswerte innerhalb jedes Segments über alle Bildbänder. Die Berechnungen je Segment umfassen die mittlere Reflexion, die Standardabweichung (Homogenität), minimale und maximale Reflexionsgrenzen, Quantilwerte für eine robuste Schätzung sowie bandweise Statistiken, die eine multispektrale Texturquantifizierung und die Charakterisierung spektraler Profile ermöglichen, die für OBIA-Klassifikationsabläufe grundlegend sind. Zu den Hauptmerkmalen gehören die Erzeugung bandweiser Spektralstatistiken für multispektrale und hyperspektrale Bilder, robuste statistische Maße für zentrale Tendenz und Streuung, die Identifikation spektraler Anomalien und Ausreißer innerhalb von Segmenten, eine effiziente Raster-zu-Vektor-Zusammenfassung sowie eine Ausgabe, die direkt in Machine-Learning-Klassifikationspipelines einfließt. Die Anwendungsfälle reichen von der Merkmalsextraktion für die objektbasierte Klassifikation mit spektralen Kennzahlen über die Identifikation von Landbedeckungstypen durch Analyse spektraler Signaturen, die Veränderungserkennung durch Vergleich spektraler Statistiken über zeitliche Sequenzen, die Bewertung der Datenqualität und Ausreißererkennung sowie das Umweltmonitoring durch spektrale Zeitreihenanalyse bis zu Anwendungen der Präzisionslandwirtschaft, die eine normierte Charakterisierung der spektralen Antwort erfordern. Die ausgegebenen Mittelwerte stehen für die typische spektrale Antwort des Segmentmaterials; die Standardabweichung quantifiziert die interne Heterogenität (niedrig = homogene Oberfläche, hoch = gemischte Materialien oder Schatten); Min-/Max-Grenzen kennzeichnen spektrale Extreme innerhalb der Segmente; spektrale Profile ermöglichen den Vergleich mit Referenzsignaturen; die Statistiken bilden die Grundlage für Klassifikationsmerkmalsvektoren; die bandweise Analyse zeigt spektrale Indizes und die Fähigkeit zur Materialunterscheidung.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Eingaberaster mit Segmentlabels." }, "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern für spektrale Merkmale." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der CSV-Datei." } } }, "object_features_texture_glcm_basic": { "name": "Objektmerkmale: GLCM-Textur (einfach)", "description": "Extrahiert Textureigenschaften mittels Grauwertübergangsmatrix-Analyse (GLCM), berechnet aus den Intensitätsverteilungen je Band innerhalb jedes Segments. Die GLCM quantifiziert das räumliche gemeinsame Auftreten von Tonwertstufen und erzeugt Deskriptoren wie Kontrast (lokale Variation), Homogenität (räumliche Regelmäßigkeit), Energie (Ordnung), Entropie (Unordnung) und Unähnlichkeitskennzahlen, die Texturmuster unabhängig von der spektralen Gesamthelligkeit erfassen. Zu den Hauptmerkmalen gehören GLCM-basierte Texturkennzahlen, die lokale räumliche Muster innerhalb von Segmenten erfassen, eine mehrrichtungsbezogene Analyse (horizontal, vertikal, diagonal) für eine orientierungsunabhängige Texturcharakterisierung, die Anwendbarkeit auf alle Bildbänder für einen Textur-Fingerabdruck, die Unterscheidung texturierter von glatten Oberflächen sowie eine rechentechnisch handhabbare Analyse auf Segmentebene. Anwendungsfälle sind die Klassifikation von Materialien anhand von Oberflächenrauheit und Textur (Asphalt gegenüber Beton, Unterscheidung von Kulturarten), die Charakterisierung von Waldstruktur und -dichte über die Kronendachtextur, die Interpretation von SAR-Bildern und die Texturanalyse städtischer Strukturen, die Unterscheidung intakter von geschädigten Oberflächen, die Bewertung der Pflanzengesundheit über Texturkennzahlen des Kronendachs sowie die Erkennung von Wolken und Schatten über Texturanomalien. Ein hoher ausgegebener Kontrast weist auf raue/variable Textur hin, ein niedriger auf glatte Oberflächen; hohe Homogenität weist auf regelmäßige räumliche Muster hin, niedrige auf chaotische Textur; hohe Energie weist auf geordnete Textur hin, niedrige auf zufälliges Rauschen; die Entropie quantifiziert die Unordnung der Textur; die Unähnlichkeit erfasst die Unregelmäßigkeit räumlicher Muster; Texturprofile ermöglichen eine materialspezifische Klassifikation; die Kombination mit spektralen Merkmalen verbessert die Unterscheidung von Objekttypen.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Eingaberaster mit Segmentlabels." }, "input": { "label": "Eingabe", "description": "Einzelband-Intensitätsraster für die Texturanalyse." }, "levels": { "label": "Ebenen", "description": "Quantisierungsstufen für die GLCM (Standard 16)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der CSV-Datei." } } }, "object_features_topology_relations": { "name": "Objektmerkmale: topologische Beziehungen", "description": "Berechnet Merkmale der Graphtopologie: Objektgrad (Anzahl der Nachbarn), Stärke des dominanten Nachbarn und Artikulationskennzeichen. Erfasst die strukturelle Position im Objektnetzwerk für die hierarchische Klassifikation.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Eingaberaster mit Segmentlabels." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der CSV-Datei." } } }, "object_uncertainty_diagnostics_pro": { "name": "Unsicherheitsdiagnose für Objekte (Pro)", "description": "Berechnet aggregierte Unsicherheitsdiagnosen aus den Wahrscheinlichkeitsausgaben der Objekte.", "params": { "probabilities": { "label": "Wahrscheinlichkeiten", "description": "Eingabe-CSV mit Wahrscheinlichkeiten, mit den Spalten probability und uncertainty." }, "low_conf_threshold": { "label": "Schwellenwert für geringe Konfidenz", "description": "Schwellenwert für geringe Konfidenz der Wahrscheinlichkeit (Standard 0.7)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Diagnose-JSON." } } }, "objects_boundary_refinement_pro": { "name": "Verfeinerung von Objektgrenzen (Pro)", "description": "Verfeinert Objektgrenzen durch iterative Bereinigung kleiner Regionen mit nachbarschaftsbewusster Zusammenführung.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Eingaberaster mit Segmentlabels." }, "iterations": { "label": "Iterationen", "description": "Verfeinerungsiterationen (Standard 2)." }, "min_size": { "label": "Mindestgröße", "description": "Schwellenwert der minimalen Objektgröße (Standard 6)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des verfeinerten Rasters." } } }, "objects_enforce_min_mapping_unit": { "name": "Mindestkartierungseinheit auf Objekte anwenden", "description": "Setzt eine minimale Kartiereinheit durch, indem zu kleine Objektsegmente zusammengeführt werden.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Eingaberaster mit Segmentlabels." }, "min_size": { "label": "Mindestgröße", "description": "Minimale Segmentgröße in Zellen (Standard 5)." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Zusammenführungsmethode: longest, largest, nearest (Standard longest)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "polygons_to_segments": { "name": "Polygone zu Segmenten", "description": "Rastert bearbeitete Polygone zurück in ein Segmentlabel-Raster und behält dabei Objekt-IDs oder Attributwerte bei. Ermöglicht iterative OBIA-Arbeitsabläufe, die automatische Segmentierung mit manueller Verfeinerung kombinieren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-Polygonvektors." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Basisraster, das das Ausgabegitter definiert." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Optionales numerisches Feld zum Einbrennen (Standard FID)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Segmentrasters." } } }, "propagate_labels_across_hierarchy": { "name": "Labels über die Hierarchie propagieren", "description": "Überträgt Klassenlabels der groben Ebene über Hierarchiezuordnungen auf untergeordnete Objekte der feinen Ebene. Ermöglicht eine effiziente Beschriftung verschachtelter Hierarchien und vererbungsbasierte Verfeinerungsabläufe.", "params": { "hierarchy": { "label": "Hierarchie", "description": "Hierarchie-CSV mit fine_segment_id und coarse_segment_id." }, "parent_labels": { "label": "Übergeordnete Beschriftungen", "description": "CSV der übergeordneten Labels mit coarse_segment_id und class." }, "child_labels": { "label": "Untergeordnete Beschriftungen", "description": "Optionale CSV der untergeordneten Labels mit fine_segment_id und class." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der CSV mit propagierten Labels." } } }, "segment_graph_felzenszwalb": { "name": "Graphsegmentierung nach Felzenszwalb", "description": "Die graphbasierte Segmentierung nach Felzenszwalb behandelt das Bild als gewichteten ungerichteten Graphen, in dem Pixel die Knoten sind und Kanten benachbarte Pixel verbinden, deren Gewichte die spektrale Unähnlichkeit darstellen. Segmente werden iterativ zusammengeführt, indem die Kantengewichte innerhalb von Komponenten mit dynamischen Schwellenwerten verglichen werden; Kanten mit Gewichten unterhalb des Schwellenwerts werden zusammengeführt, wodurch Segmente mit lokal homogenen spektralen Eigenschaften entstehen. Dieser hierarchische Ansatz erzeugt wahrnehmungsbezogen sinnvolle Segmentierungen, die auf lokale Kontrastunterschiede und natürliche Farb-/Texturdiskontinuitäten reagieren. Hauptmerkmale: graphbasierte hierarchische Segmentierung; effiziente Rechenkomplexität von O(n log n); empfindlich für lokale Kontrastunterschiede; erzeugt wahrnehmungsbezogen sinnvolle Segmente; unterstützt multispektrale/hyperspektrale Daten; erzeugt Regionen variabler Größe, die natürliche Grenzen bewahren. Anwendungsfälle: Segmentierung multispektraler Bilder; Kartierung natürlicher Lebensräume; Extraktion städtischer Objekte; Abgrenzung von Baumkronendächern; Vorverarbeitung für die Veränderungserkennung; Segmentierung hyperspektraler Daten. Interpretation der Ausgabe: Die Ausgabe ist ein Label-Raster; jedem Pixel wird eine Segment-ID zugewiesen. Die Segmentgröße verhält sich umgekehrt zum lokalen spektralen Kontrast; kontrastreiche Grenzen erzeugen kleinere, zahlreiche Segmente; gleichförmige Regionen werden zu größeren Segmenten zusammengeführt. Über die Empfindlichkeit gegenüber dem k-Parameter (Schwellenwertskala) lassen sich gröbere oder feinere Segmentierungen erzeugen. Die Segmentgrenzen entsprechen natürlichen spektralen Diskontinuitäten.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "k": { "label": "K", "description": "Skalenparameter der Segmentierung (Standard 500.0)." }, "sigma": { "label": "Sigma", "description": "Optionaler Glättungshinweis (Standard 0.8)." }, "min_area": { "label": "Mindestfläche", "description": "Mindestfläche für die Bereinigung nach dem Zusammenführen (Standard 20)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Segmentrasters." } } }, "segment_multiresolution_hierarchical": { "name": "Hierarchische Multiresolutionssegmentierung", "description": "Erzeugt mehrskalige hierarchische Segmentierungen (grob und fein) mit expliziten Eltern-Kind-Zuordnungen. Ermöglicht maßstabsabhängige Merkmalsextraktion und mehrstufige Klassifikationsabläufe.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "coarse_k": { "label": "Grobes K", "description": "Grober Skalenparameter (Standard 800)." }, "fine_k": { "label": "Feines K", "description": "Feiner Skalenparameter (Standard 250)." }, "output_prefix": { "label": "Ausgabepräfix", "description": "Ausgabepräfix für erzeugte Produkte." } } }, "segment_scale_parameter_optimizer": { "name": "Optimierer für den Segmentierungs-Skalenparameter", "description": "Durchsucht mögliche Parameter des Segmentierungsmaßstabs, um den optimalen Maßstab zu ermitteln, der einer Zielanzahl von Objekten entspricht. Die automatische Maßstabswahl macht manuelles Abstimmen überflüssig und sorgt für eine gleichbleibende Segmentierungsqualität.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "candidate_scales": { "label": "Kandidatenskalen", "description": "Liste der Kandidatenwerte für die Skala (k)." }, "target_objects": { "label": "Zielobjekte", "description": "Gewünschte Objektanzahl. Standard ist sqrt(total_cells)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Optimiererberichts (JSON)." } } }, "segment_slic_superpixels": { "name": "SLIC-Superpixel-Segmentierung", "description": "SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) führt ein iteratives Pixel-Clustering im 5D-Merkmalsraum aus räumlichen Koordinaten und Farb-/Spektralwerten durch, wobei die Superpixel gegen lokale Homogenität konvergieren. Der Algorithmus initialisiert ein regelmäßiges Gitter von Clusterzentren, weist Pixel den nächstgelegenen Zentren zu und aktualisiert die Zentren iterativ bei verkleinerten Suchbereichen. So entstehen kompakte, regelmäßig geformte Superpixel mit minimalen Grenzverletzungen im Vergleich zu Wasserscheiden- oder Mean-Shift-Alternativen und einer besseren Anlehnung an natürliche Kanten. Hauptmerkmale: erzeugt gleichmäßige, kompakte Superpixel; recheneffizient mit linearer Zeitkomplexität; ein vom Benutzer einstellbarer Kompaktheitsparameter wägt räumliche Regelmäßigkeit gegen spektrale Kohärenz ab; minimales Überschreiten von Grenzen; unterstützt multispektrale Bilder. Anwendungsfälle: Vorverarbeitung für die objektbasierte Klassifikation; hierarchische Regionenanalyse; Segmentierung von SAR- und optischen Bildern; Stadtkartierung; Abgrenzung von Vegetation; Identifikation von Landnutzungsgrenzen. Interpretation der Ausgabe: Die Ausgabe ist ein Label-Raster, dessen Pixelwerte die zugewiesenen Superpixel-IDs darstellen. Die Superpixelgrenzen folgen dominanten Kanten und Farbübergängen. Kleinere Superpixel (höhere Granularität) erfassen feinere Details, erhöhen aber die Rechenlast; größere Superpixel (geringere Granularität) fassen ähnliche Regionen zusammen und verbessern die Effizienz. Die Grenzgenauigkeit hängt von der Abstimmung des Kompaktheitsparameters und der Trennung der multispektralen Bänder ab.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "region_size": { "label": "Regionsgröße", "description": "Zielgröße der Superpixel in Pixeln (Standard 20)." }, "compactness": { "label": "Kompaktheit", "description": "Kompaktheitssteuerung (Standard 10.0)." }, "min_area": { "label": "Mindestfläche", "description": "Mindestfläche für die Bereinigungszusammenführung (Standard abgeleitet aus region_size)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Segmentrasters." } } }, "segment_watershed_markers": { "name": "Wasserscheidensegmentierung mit Markern", "description": "Markergesteuerte, wasserscheidenähnliche Segmentierung, die Objekte um identifizierte Marker-Saatregionen trennt. Legt den Schwerpunkt auf die Erhaltung von Grenzen und steuert zugleich die Segmentgröße für hierarchische OBIA-Arbeitsabläufe.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "gradient_weight": { "label": "Gradientengewichtung", "description": "Steuerung der Kantenbetonung (Standard 1.0)." }, "min_area": { "label": "Mindestfläche", "description": "Minimale Segmentgröße (Standard 12)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Segmentrasters." } } }, "segments_merge_small_regions": { "name": "Kleine Segmentregionen zusammenführen", "description": "Die Segmentzusammenführung realisiert eine hierarchische Konsolidierung durch Analyse der räumlichen Nachbarschaft und benutzerdefinierte Zusammenführungskriterien. Jedes zu kleine Segment wird anhand von Größenschwellen, spektralen Ähnlichkeitsmaßen oder eigenen morphologischen Kriterien mit den Nachbarregionen verglichen; Kandidatensegmente werden schrittweise in aufnehmende Nachbarn eingegliedert, gemäß Prioritätswarteschlangen nach Zusammenführungskosten, wobei die Konnektivität der Segmente erhalten bleibt und Topologieverletzungen vermieden werden. Zu den Hauptmerkmalen gehören die nachträgliche Regularisierung übersegmentierter Bilder, vom Benutzer einstellbare Zusammenführungskriterien (Mindestgröße, spektraler Ähnlichkeitsschwellenwert, morphologische Eigenschaften), die Wahrung der Integrität der Segmentgrenzen beim Zusammenführen, die Erzeugung kompakter, vereinfachter Segmentkarten sowie eine hierarchische Verfeinerung ohne vollständige Neusegmentierung. Anwendungsfälle sind die Bereinigung übersegmentierter OBIA-Ergebnisse zur Verringerung von Fragmentierung und Rauschen, die Vereinfachung von Segmenten für eine stabilere Klassifikation, die Beseitigung störender kleiner Segmente aus der Erstsegmentierung, die Vereinheitlichung von Segmenteigenschaften für eine gleichförmige nachgelagerte Merkmalsextraktion sowie die qualitätssichernde Verfeinerung mehrskaliger Segmentierungshierarchien. Die Ausgabe weist eine geringere Segmentanzahl auf, die die Konsolidierung widerspiegelt; zusammengeführte Segmente übernehmen die spektralen Statistiken der aufgenommenen Komponenten; Grenzen werden glatter und weniger komplex; zusammengeführte Regionen behalten ihre räumliche Integrität, weisen aber eine leicht erhöhte interne spektrale Heterogenität auf; die Ausgabe ist für die nachgelagerte Klassifikation und die Stabilität der Merkmale optimiert.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Eingaberaster mit Segmentlabels." }, "min_size": { "label": "Mindestgröße", "description": "Minimale Segmentgröße in Zellen (Standard 5)." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Zusammenführungsmethode: longest, largest, nearest (Standard longest)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "segments_split_low_cohesion": { "name": "Segmente mit geringer Kohäsion teilen", "description": "Segmentiert bestehende Objekte mit geringer Kohäsion mit feineren Maßstabseinstellungen neu, um die spektrale Homogenität zu verbessern. Adaptive Verfeinerung problematischer Bereiche, ohne gut ausgebildete Objekte zu beeinflussen.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Vorhandenes Segmentraster." }, "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array der Eingaberaster für die Neusegmentierung." }, "split_scale": { "label": "Aufteilungsskala", "description": "Feinerer Skalenparameter für die Teilung (Standard 120)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "segments_to_polygons": { "name": "Segmente zu Polygonen", "description": "Wandelt Raster-Segmentlabels in Vektorpolygone für interaktive Bearbeitung, Qualitätskontrolle und GIS-Integration um. Ermöglicht einen nahtlosen Übergang zwischen Raster- und Vektordarstellungen in OBIA.", "params": { "segments": { "label": "Segmente", "description": "Eingabe-Segmentraster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors." } } }, "evaluate_training_sites": { "name": "Trainingsgebiete bewerten", "description": "Bewertet die Klassentrennbarkeit in mehrbandigen Trainingspolygonen und schreibt einen HTML-Bericht mit Verteilungsstatistiken je Band.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern (eines je Spektralband), als Pfade oder als getrennte Zeichenkette." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad zu den Polygon-Trainingsdaten." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Name des Klassenfelds in den Attributen von training_data." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der HTML-Datei." } } }, "fuzzy_knn_classification": { "name": "Unscharfe KNN-Klassifikation", "description": "Führt eine unscharfe k-Nächste-Nachbarn-Klassifikation durch und gibt die Konfidenz der Klassenzugehörigkeit aus.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-/Polygon-Vektortrainingsdaten." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "k": { "label": "K", "description": "Anzahl der Nachbarn (Standard 5)." }, "m": { "label": "M", "description": "Fuzzy-Exponentenparameter (> 1; Standard 2.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des klassifizierten Rasters." }, "probability_output": { "label": "Wahrscheinlichkeitsausgabe", "description": "Optionaler Pfad des Zugehörigkeitswahrscheinlichkeitsrasters." } } }, "generalize_classified_raster": { "name": "Klassifiziertes Raster generalisieren", "description": "Generalize Classified Raster vereinfacht Klassifikationskarten, indem kleine isolierte Flächen durch iterative Modalwertfilterung entfernt und fragmentierte Komponenten aus einem oder mehreren Pixeln in räumlich dominante Nachbarklassen eingegliedert werden. Algorithmus: wendet einen morphologischen Modalwertfilter an, der die dominante Klasse innerhalb gleitender Fenster bewahrt, entfernt oder konsolidiert Pixel, die aus ihrem räumlichen Kontext isoliert sind, verfeinert die Klassifikation iterativ durch Analyse zusammenhängender Komponenten und gliedert kleinere Klassen in benachbarte dominante Klassen ein. Eine einstellbare Fenstergröße und Mindestflächengröße steuern die Stärke der Generalisierung. Hauptmerkmale: verringert die Fragmentierung der Klassifikation, verbessert die räumliche Kohärenz, beseitigt durch Rauschen verursachte isolierte Flächen, erhält Klassengrenzen durch selektives Filtern, recheneffiziente Verarbeitung zusammenhängender Komponenten. Fähigkeiten: variable Generalisierungsstärke, Erhalt großer zusammenhängender Flächen, Anwendung auf indizierte oder kategoriale Daten. Anwendungsfälle: Verfeinerung nach der Klassifikation zur Beseitigung von Salz-und-Pfeffer-Effekten, Konsolidierung fragmentierter Klassifikationsergebnisse, Aufbereitung finaler Klassifikationsprodukte, Generalisierung auf eine bestimmte minimale Kartiereinheit. Anwendungen: Fertigstellung von Landbedeckungskarten, Beseitigung fehlerhafter Einzelpixel-Klassifikationen, Verbesserung der räumlichen Kontinuität der Klassifikation. Interpretation der Ausgabe: Eine geringere Klassenfragmentierung zeigt eine wirksame Entfleckung an; erhaltene Grenzen zeigen geeignete Generalisierungsparameter; eine übermäßige Generalisierung deutet auf zu große Fensterparameter hin; eine verbesserte räumliche Kohärenz legt nahe, dass das Klassifikationsrauschen hauptsächlich aus Einzelpixel-Artefakten bestand.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des klassifizierten Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "min_size": { "label": "Mindestgröße", "description": "Minimale Objektgröße in Zellen; kleinere Flecken werden neu zugewiesen (Standard 5)." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Generalisierungsmethode: 'longest' (Standard), 'largest' oder 'nearest'." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "generalize_with_similarity": { "name": "Nach Ähnlichkeit generalisieren", "description": "Generalisiert kleine Flächen in einem klassifizierten Raster, indem sie mit der spektral ähnlichsten Nachbarfläche zusammengeführt werden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des klassifizierten Eingaberasters." }, "similarity": { "label": "Ähnlichkeit", "description": "Array von Ähnlichkeitsrastern zur Berechnung der Ähnlichkeit zum Objektzentrum." }, "min_size": { "label": "Mindestgröße", "description": "Minimale Objektgröße in Pixeln; kleinere Objekte werden zusammengeführt (Standard 5)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "k_means_clustering": { "name": "K-Means-Clustering", "description": "K-Means-Clustering führt eine unüberwachte spektrale Klassifikation durch, indem Pixel iterativ in K spektrale Cluster unterteilt werden; dabei wird die Varianz innerhalb der Cluster minimiert, und natürliche spektrale Gruppierungen in multispektralen Bildern werden ohne Trainingsstichproben oder vorab festgelegte Klassendefinitionen gefunden. Der Algorithmus initialisiert K zufällige Clusterzentren, weist Pixel iterativ den nächstgelegenen Zentren zu und berechnet die Zentren als Clustermittelwerte neu, bis Konvergenz erreicht ist; ausgegeben werden die endgültigen Clusterzuweisungen und Zentren. K-Means ist recheneffizient, auf große multispektrale Stapel skalierbar und findet datengetriebene spektrale Muster, die für explorative Analysen und die Identifikation natürlicher Klassen nützlich sind. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine vom Benutzer festgelegte Clusteranzahl K, die flexible Abwägungen zwischen spektralem Detail und Interpretierbarkeit der Ausgabe ermöglicht, Konvergenzkriterien mit einstellbaren Iterationsgrenzen und Schwellenwerten für die Zentrumsverschiebung, eine optionale Steuerung des Zufallsstartwerts für reproduzierbares Clustering bei Tests und Validierung sowie eine effiziente Parallelisierung für große Bilder. Die Anwendungen reichen von der unüberwachten Landbedeckungsklassifikation zur Ermittlung natürlicher spektraler Klassen über die Anomalieerkennung zur Identifikation spektral ungewöhnlicher Pixel und die Bildsegmentierung für eine anschließende überwachte Klassifikation bis zur explorativen Spektralanalyse, die dominante spektrale Muster aufdeckt. Die K-Means-Ausgabe kennzeichnet natürliche spektrale Gruppierungen. Ausgegeben werden ein Raster der Clusterzugehörigkeit mit Ganzzahlen von 0 bis K-1, eine Datei der Clusterzentren mit dem mittleren Spektrum je Cluster sowie optional die Varianz innerhalb der Cluster zur Quantifizierung der Kompaktheit; bei der Visualisierung werden die Clusterklassen über Echtfarbkompositen gelegt, was räumliche Muster und die Kontinuität der Cluster sichtbar macht.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Liste der Eingaberaster als Array von Pfaden oder als durch Komma/Semikolon getrennte Zeichenkette." }, "classes": { "label": "Klassen", "description": "Anzahl der Zielklassen (k)." }, "max_iterations": { "label": "Maximale Iterationen", "description": "Maximale Iterationsanzahl (Standard 10)." }, "class_change": { "label": "Klassenänderung", "description": "Abbruch, wenn der Prozentsatz geänderter gültiger Zellen unter diesen Schwellenwert fällt (Standard 2.0)." }, "initialize": { "label": "Initialisieren", "description": "Initialisierungsstrategie der Schwerpunkte: 'diagonal' (Standard) oder 'random'." }, "min_class_size": { "label": "Minimale Klassengröße", "description": "Minimale Klassengröße bei der Aktualisierung der Schwerpunkte (Standard 10)." }, "out_html": { "label": "HTML-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Klassenrasters. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "knn_classification": { "name": "KNN-Klassifikation", "description": "Die k-Nächste-Nachbarn-Klassifikation weist Pixel Klassen anhand eines Mehrheitsentscheids unter den K nächsten Trainingsstichproben im Spektralraum zu und ermöglicht so eine flexible nichtlineare Klassifikation ohne explizites Modelltraining. KNN berechnet Distanzen (euklidisch, spektraler Winkel oder Mahalanobis) von jedem Bildpixel zu allen Trainingsstichproben, ermittelt die K nächsten Trainingsstichproben, wendet einen gewichteten oder ungewichteten Mehrheitsentscheid zur Bestimmung der Klasse an und gibt das Klassenlabel sowie optional einen Konfidenzwert zurück. KNN glänzt bei begrenzten Trainingsdaten, stark nichtlinearen Klassengrenzen und heterogenen spektralen Klassenverteilungen, bei denen parametrische Modelle Schwierigkeiten haben. Zu den Hauptmerkmalen gehören wählbare Distanzmaße (euklidisch, spektraler Winkel, Mahalanobis) für unterschiedliche spektrale Eigenschaften und Korrelationsstrukturen, vom Benutzer festgelegte K-Werte für Abwägungen zwischen Genauigkeit und Komplexität, gewichtete Abstimmungsoptionen, die nahe Stichproben stärker berücksichtigen, sowie optionale Konfidenzschwellen, mit denen mehrdeutige Klassifikationen verworfen werden können. Anwendungen sind die hochgenaue Klassifikation in der Fernerkundung mit im Feld erhobenen Trainingsstichproben, die Klassifikation bei kleinen Stichproben mit begrenzter Ground Truth, die Klassifikation schwierigen Geländes mit stark variablen spektralen Signaturen sowie eine konfidenzbewusste Klassifikation, die Grenzfallentscheidungen verwirft. Die KNN-Klassifikation liefert mit flexiblen Trainingsdaten hochgenaue Ergebnisse. Die Ausgabe umfasst ein Klassenlabel-Raster mit ganzzahligen Klassen-IDs entsprechend den Labels der Trainingsstichproben, ein optionales Konfidenzraster mit Abstimmungsanteilen oder distanzgewichteten Konfidenzwerten sowie eine Klassifikationsgenauigkeit, die bei optimaler Wahl von K und ausreichenden Trainingsstichproben andere Methoden übertreffen kann.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-/Polygon-Vektortrainingsdaten." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "k": { "label": "K", "description": "Anzahl der Nachbarn (Standard 5)." }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Wenn wahr, werden fehlklassifizierte Trainingsstichproben durch einen Leave-one-out-Vordurchlauf entfernt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "knn_regression": { "name": "KNN-Regression", "description": "Führt eine überwachte k-Nächste-Nachbarn-Regression auf mehrbandigen Eingaberastern durch.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-Vektortrainingsdaten." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Numerisches Zielfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "k": { "label": "K", "description": "Anzahl der Nachbarn (Standard 5)." }, "distance_weighted": { "label": "Distanzgewichtet", "description": "Wenn wahr, wird eine inverse distanzgewichtete Mittelung verwendet." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "logistic_regression": { "name": "Logistische Regression", "description": "Führt eine überwachte Klassifikation mittels logistischer Regression auf mehrbandigen Eingaberastern durch.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-/Polygon-Vektortrainingsdaten." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "alpha": { "label": "Alpha", "description": "Gewicht der L2-Regularisierung (Standard 0.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "min_dist_classification": { "name": "Minimum-Distance-Klassifikation", "description": "Führt eine überwachte Minimum-Distance-Klassifikation auf multispektralen Rastern mit Polygon-Trainingsdaten durch.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern (eines je Spektralband), als Pfade oder als getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad zu einer Polygon-Vektordatei mit Trainingsflächen." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Name des Attributfelds in den Trainingsdaten, das die Klassenkennung enthält." }, "dist_threshold": { "label": "Distanzschwellenwert", "description": "Optionaler z-Wert-Schwellenwert; Pixel, die weiter als dieser vom nächsten Klassenmittelwert entfernt sind, bleiben unklassifiziert. Standard: kein Schwellenwert (alle klassifizieren)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "modified_k_means_clustering": { "name": "Modifiziertes K-Means-Clustering", "description": "Modifiziertes K-Means-Clustering erweitert das Standard-K-Means um spektrale Vorverarbeitung, eine automatische adaptive Wahl von K und verbesserte Konvergenzkriterien für eine robustere und genauere unüberwachte multispektrale Klassifikation. Der Algorithmus wendet eine optionale Vorverarbeitung an, darunter eine spektrale Standardisierung zur Beseitigung von Skaleneffekten, eine Hauptkomponententransformation, die dominante Varianzrichtungen hervorhebt, und eine Rauschfilterung, die störende spektrale Variationen entfernt. Die adaptive Wahl von K nutzt Ellbogenmethoden oder Silhouettenanalysen, um die optimale Clusteranzahl automatisch zu ermitteln, statt sie manuell angeben zu müssen. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine spektrale Vorverarbeitung, die die Skalenempfindlichkeit verringert und dominante spektrale Variationsrichtungen hervorhebt, eine automatische Wahl von K zur objektiven Ermittlung optimaler Clusteranzahlen, verbesserte Konvergenzkriterien einschließlich Schwellenwerten für die relative Zentrumsverschiebung und Ähnlichkeitsmaßen auf Basis spektraler Winkel sowie eine optionale Nachbearbeitung, die ähnliche Cluster zusammenführt oder diffuse Cluster aufteilt. Anwendungen sind eine verbesserte explorative Landbedeckungsklassifikation mit automatischer Behandlung spektraler Skalen, eine robuste Anomalieerkennung, die durch Vorverarbeitung Signal von Rauschen trennt, eine adaptive Bildsegmentierung, die geeignete Detailstufen automatisch findet, sowie die Integration mehrerer Sensoren durch Normierung unterschiedlicher spektraler Sensorskalen. Die Ausgabe des modifizierten K-Means zeigt robuste natürliche spektrale Klassen. Ausgegeben werden ein optimiertes Raster der Clusterzugehörigkeit mit automatisch bestimmter Klassenanzahl, Clusterzentren mit dokumentierten Vorverarbeitungstransformationen sowie Diagnosestatistiken zur Quantifizierung von Clusterqualität, Trennung und Konvergenz; Empfehlungen der adaptiven Wahl von K helfen bei der Abwägung zwischen Interpretierbarkeit und Detail.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Liste der Eingaberaster als Array von Pfaden oder als durch Komma/Semikolon getrennte Zeichenkette." }, "start_clusters": { "label": "Startcluster", "description": "Anfängliche Clusteranzahl vor dem Zusammenführen (Standard 1000)." }, "merge_dist": { "label": "Zusammenführungsdistanz", "description": "Distanzschwellenwert für das Zusammenführen von Clustern (euklidisch)." }, "max_iterations": { "label": "Maximale Iterationen", "description": "Maximale Iterationsanzahl (Standard 10)." }, "class_change": { "label": "Klassenänderung", "description": "Abbruch, wenn der Prozentsatz geänderter gültiger Zellen unter diesen Schwellenwert fällt (Standard 2.0)." }, "out_html": { "label": "HTML-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Klassenrasters. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "nnd_classification": { "name": "NND-Klassifikation", "description": "Führt eine Klassifikation nach nächster normierter Distanz mit optionaler Ausreißerverwerfung durch.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-/Polygon-Vektortrainingsdaten." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "z_threshold": { "label": "Z-Schwellenwert", "description": "Maximal akzeptierter z-Wert der normierten Distanz, bevor ein Ausreißer markiert wird (Standard 1.96)." }, "outlier_is_zero": { "label": "Ausreißer ist null", "description": "Wenn wahr, erhalten Ausreißer den Klassenwert 0; andernfalls NoData." }, "k": { "label": "K", "description": "Nachbarschaftsgröße für die Schätzung der Klassendistanz (Standard 25)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "otsu_thresholding": { "name": "Otsu-Schwellenwertbildung", "description": "Die Otsu-Schwellenwertbildung ist ein automatisches Bildsegmentierungsverfahren, das den optimalen globalen Schwellenwert durch Maximierung der Zwischenklassenvarianz in Histogrammen der Pixelintensität bestimmt. Algorithmus: untersucht das Histogramm eines Graustufen- oder Einzelbandbilds, testet iterativ alle möglichen Schwellenwerte, berechnet für jeden Schwellenwert die Varianz zwischen den Klassen und wählt den Wert, der die Varianztrennung zwischen Vordergrund- und Hintergrundklasse maximiert. Nichtparametrisch, erfordert keine manuelle Angabe eines Schwellenwerts. Hauptmerkmale: vollautomatische Bestimmung des Schwellenwerts, robust gegenüber Beleuchtungsschwankungen, der histogrammbasierte Ansatz erlaubt eine schnelle Berechnung, keine externen Parameter, liefert einen einzigen globalen Schwellenwert. Fähigkeiten: binäre Segmentierung, Optimierung für unimodale und bimodale Histogramme, verarbeitet Bilder mit geringem Dynamikumfang oder hohem Kontrast. Anwendungsfälle: automatische Bildsegmentierung ohne Benutzereingriff, Binarisierung von Dokumenten, Extraktion von Gewässerflächen, Wolkenerkennung in Satellitenbildern, Eis-/Schneekartierung. Anwendungen: Vorverarbeitung für die Veränderungserkennung, einfache Landbedeckungsklassifikation, Erzeugung von Wassermasken, vorläufige Segmentierung vor einer weitergehenden Klassifikation. Interpretation der Ausgabe: Pixel unterhalb des Schwellenwerts werden der einen Klasse zugeordnet, Pixel darüber der anderen; die Bimodalität des Histogramms zeigt die Qualität der Trennung an; schlecht getrennte Histogramme deuten darauf hin, dass sich die Daten nicht für eine binäre Klassifikation eignen; statistische Maße wie die Zwischenklassenvarianz und die Gleichförmigkeit geben die Qualität der Segmentierung an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "parallelepiped_classification": { "name": "Quaderklassifikation", "description": "Führt eine überwachte Quaderklassifikation auf multispektralen Rastern mit Polygon-Trainingsdaten durch.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern (eines je Spektralband), als Pfade oder als getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad zu einer Polygon-Vektordatei mit Trainingsflächen." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Name des Attributfelds in den Trainingsdaten, das die Klassenkennung enthält." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "random_forest_classification": { "name": "Random-Forest-Klassifikation", "description": "Die Random-Forest-Klassifikation vergibt Labels über ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, die auf Bootstrap-Stichproben mit zufälligen Merkmalsteilmengen trainiert werden. Jeder Baum wächst unabhängig und ohne Beschneidung und erfasst komplexe nichtlineare Beziehungen und Wechselwirkungen zwischen Merkmalen. Die Klassifikation aggregiert die Stimmen über typischerweise 100-1000 Bäume; die endgültige Klasse ergibt sich per Mehrheitsentscheid. Bootstrap-Training und zufällige Merkmalsauswahl verringern die Überanpassung und erfassen zugleich hochdimensionale Muster. Die Merkmalswichtigkeit lässt sich aus Änderungen des Out-of-Bag-Fehlers berechnen und zeigt die diagnostischen Spektralbänder oder abgeleiteten Merkmale, die für die Klassifikation am relevantesten sind. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine Rangfolge der Variablenwichtigkeit zur Identifikation zentraler Klassifikationsmerkmale, eine Klassifikationskonfidenz je Pixel aus dem Stimmenkonsens der Ensemble-Bäume, die automatische Verarbeitung hochdimensionaler Hyperspektraldaten, Robustheit gegenüber spektralen Ausreißern und Rauschen sowie parallelisierbares Training und parallelisierbare Vorhersage. Das Werkzeug verarbeitet Mehrklassenprobleme mit unausgewogenen Trainingsdaten effizient. Anwendungen sind die Landbedeckungsklassifikation aus multispektralen und hyperspektralen Daten, die Veränderungserkennung durch Identifikation spektraler Übergänge zwischen Karten, die Klassifikation von Kulturarten aus multitemporalen Satellitenbildern, die Klassifikation städtischer Materialien zur Unterscheidung von Gebäudetypen und Oberflächen sowie die Anomalieerkennung zur Identifikation spektraler Ausreißer. Random Forests erreichen in Fernerkundungsanwendungen mit relativ geringen Trainingsdaten durchweg eine hohe Genauigkeit. Interpretation der Ausgabe: Die Stimmenzahlen liefern die Klassifikationskonfidenz; einstimmige oder deutliche Mehrheiten (>80%) weisen auf sichere Klassifikationen hin, während knappe Abstände auf Mehrdeutigkeit durch Mischpixel hindeuten. Rangfolgen der Merkmalswichtigkeit kennzeichnen die Spektralbänder oder abgeleiteten Indizes mit der größten diagnostischen Aussagekraft für die Klassifikation. Der Out-of-Bag-Fehler schätzt die Generalisierungsleistung ohne zurückgehaltene Validierungsdaten. Merkmalsinteraktionen sind implizit; eine hohe Genauigkeit bestimmter Bandkombinationen deutet auf nichtlineare spektrale Beziehungen hin.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-/Polygon-Vektortrainingsdaten." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "n_trees": { "label": "Anzahl Bäume", "description": "Anzahl der Bäume im Forest (Standard 200)." }, "min_samples_leaf": { "label": "Minimale Stichproben pro Blatt", "description": "Minimale Anzahl an Stichproben an einem Blattknoten (Standard 1)." }, "min_samples_split": { "label": "Minimale Stichproben pro Aufteilung", "description": "Minimale Anzahl an Stichproben zum Teilen eines inneren Knotens (Standard 2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "random_forest_regression": { "name": "Random-Forest-Regression", "description": "Führt eine überwachte Random-Forest-Regression auf mehrbandigen Eingaberastern durch.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-Vektortrainingsdaten." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Numerisches Zielfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "n_trees": { "label": "Anzahl Bäume", "description": "Anzahl der Bäume im Forest (Standard 200)." }, "min_samples_leaf": { "label": "Minimale Stichproben pro Blatt", "description": "Minimale Anzahl an Stichproben an einem Blattknoten (Standard 1)." }, "min_samples_split": { "label": "Minimale Stichproben pro Aufteilung", "description": "Minimale Anzahl an Stichproben zum Teilen eines inneren Knotens (Standard 2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "svm_classification": { "name": "SVM-Klassifikation", "description": "Die Klassifikation mit Support Vector Machines (SVM) wendet Machine-Learning-Algorithmen der Support Vector Machine auf multispektrale Fernerkundungsdaten an und trennt Trainingsklassen durch optimale Platzierung einer Hyperebene im hochdimensionalen spektralen Merkmalsraum. Algorithmus: transformiert spektrale Merkmalsvektoren über Kernelfunktionen (linear, RBF, polynomial) in einen hochdimensionalen Raum, ermittelt die Hyperebene mit maximalem Rand, die die Trainingsklassen trennt, und klassifiziert neue Pixel entsprechend ihrer Lage zur Hyperebene; Toleranzparameter und Kernelwahl steuern die Generalisierung. Bewältigt nichtlineare Klassentrennung wirkungsvoll. Hauptmerkmale: robust gegenüber hochdimensionalen Spektraldaten, hervorragende Generalisierung bei begrenzten Trainingsstichproben, die Flexibilität der Kernel eignet sich für vielfältige spektrale Verteilungen, liefert Wahrscheinlichkeits-/Konfidenzschätzungen. Fähigkeiten: Mehrklassenklassifikation, Soft-Margin-Toleranz, automatischer Ausgleich der Klassengewichte. Anwendungsfälle: detaillierte Landklassifikation mit spärlichen Trainingsdaten, Integration spektral-räumlicher Merkmale, Veränderungserkennung, Präzisionslandwirtschaft, Stadtkartierung. Anwendungen: Klassifikation hyperspektraler Bilder, Kartierung komplexer Ökosysteme, Abgrenzung von Kulturarten, Klassifikation von Infrastruktur. Interpretation der Ausgabe: Die Klassenzugehörigkeit gibt die vorhergesagte Kategorie an, wobei die räumliche Kohärenz die Qualität der Klassifikation zeigt; Wahrscheinlichkeitsschätzungen quantifizieren die Konfidenz auf Pixelebene; Muster der Fehlklassifikation deuten auf Mängel der Trainingsdaten oder Probleme durch spektrale Überlappung hin.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-/Polygon-Vektortrainingsdaten." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "kernel": { "label": "Kernel", "description": "Kerneltyp: linear (Standard) oder rbf." }, "c": { "label": "C", "description": "SVM-Regularisierungsparameter (Standard 1.0)." }, "gamma": { "label": "Gamma", "description": "Gamma des RBF-Kernels; Standard ist 1 / number_of_features." }, "epoch": { "label": "Epoche", "description": "Anzahl der Trainingsepochen (Standard 2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "svm_regression": { "name": "SVM-Regression", "description": "Führt eine überwachte Support-Vector-Machine-Regression auf mehrbandigen Eingaberastern durch.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-Vektortrainingsdaten." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Numerisches Zielfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "kernel": { "label": "Kernel", "description": "Kerneltyp: linear (Standard) oder rbf." }, "c": { "label": "C", "description": "SVM-Regularisierungsparameter (Standard 1.0)." }, "gamma": { "label": "Gamma", "description": "Gamma des RBF-Kernels; Standard ist 1 / number_of_features." }, "eps": { "label": "Eps", "description": "Breite des epsilon-insensitiven Verlusts (Standard 0.1)." }, "tol": { "label": "Tol", "description": "Toleranz des Optimierers (Standard 1e-3)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "change_vector_analysis": { "name": "Änderungsvektoranalyse", "description": "Führt eine Change-Vector-Analyse auf multispektralen Datensätzen zweier Zeitpunkte durch und gibt Raster für Betrag und Richtung zurück.", "params": { "date1": { "label": "Datum 1", "description": "Rasterliste des früheren Datums als Array von Pfaden oder als durch Komma/Semikolon getrennte Zeichenkette." }, "date2": { "label": "Datum 2", "description": "Rasterliste des späteren Datums als Array von Pfaden oder als durch Komma/Semikolon getrennte Zeichenkette." }, "magnitude_output": { "label": "Betragsausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster der Vektorbeträge." }, "direction_output": { "label": "Richtungsausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster der Richtungscodes." } } }, "image_difference_change_detection": { "name": "Änderungserkennung über Bilddifferenz", "description": "Die Veränderungserkennung per Bilddifferenz identifiziert Veränderungen der Landbedeckung, indem pixelweise multispektrale Differenzen zwischen koregistrierten multitemporalen Satellitenaufnahmen berechnet werden, und hebt Bereiche hervor, in denen sich die spektralen Signaturen so stark verändert haben, dass sie die statistische Hintergrundvariation übersteigen. Der Algorithmus koregistriert die Bilder auf ein gemeinsames Pixelgitter, berechnet Differenzen in ausgewählten Bändern oder Vegetationsindizes (z. B. NDVI-Differenz), wendet eine statistische Schwellenwertbildung anhand der mittleren absoluten Differenz und von Konfidenzintervallen an, um Veränderung von Rauschen zu unterscheiden, und gibt binäre Veränderungsmasken oder kontinuierliche Raster des Differenzbetrags aus. Die Bilddifferenzbildung ist rechnerisch einfach, gut interpretierbar und wirksam bei der Erkennung größerer Veränderungen der Vegetation, der städtischen Entwicklung oder von Gewässern. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine flexible Bandauswahl für eine gezielte Veränderungserkennung in bestimmten Spektralbereichen, eine statistische Schwellenwertbildung mit automatischen oder manuellen Konfidenzniveaus, eine optionale Vorverarbeitung (Normierung, Indexberechnung) zur Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses der Veränderung sowie eine schnelle Verarbeitung für großflächige Veränderungserkennung. Anwendungen sind die Kartierung von Entwaldung und die Überwachung von Waldverlusten, die Verfolgung der Stadtausdehnung aus multispektralen Satellitenzeitreihen, die Hochwasserkartierung vor und nach einem Ereignis aus SAR- oder optischen Daten sowie die Erkennung landwirtschaftlicher Veränderungen zur Verfolgung von Kulturwechseln. Die Ausgabe der Bilddifferenz hebt Veränderungsbereiche hervor. Sie umfasst ein Veränderungsmasken-Raster (binär Veränderung/keine Veränderung) mit einstellbaren Schwellenwerten, ein kontinuierliches Raster des Differenzbetrags zur Quantifizierung der Veränderungsintensität sowie ein optionales Raster der Veränderungsklassen zur Unterscheidung der Veränderungsart (Zunahme, Abnahme); eine zeitliche Aggregation ermöglicht die Verfolgung von Veränderungen über mehrjährige Zeiträume.", "params": { "t1_inputs": { "label": "T1-Eingaben", "description": "Array der Rasterpfade von Datum 1." }, "t2_inputs": { "label": "T2-Eingaben", "description": "Array der Rasterpfade von Datum 2; muss in Länge und Reihenfolge t1_inputs entsprechen." }, "mode": { "label": "Modus", "description": "Differenzmodus: magnitude (Standard) oder signed." }, "threshold_sigma": { "label": "Schwellenwert-Sigma", "description": "Optionaler Sigma-Schwellenwert zur Erzeugung einer binären Veränderungsmaske." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS auf t1_inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters für das Differenzbild." }, "output_absolute": { "label": "Absolutwert ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters für die absolute vorzeichenbehaftete Differenz (|mean(t2-t1)|)." }, "output_signed": { "label": "Vorzeichenbehaftet ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters für die vorzeichenbehaftete Differenz mean(t2-t1)." }, "output_mask": { "label": "Maske ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters für die schwellenwertbasierte binäre Veränderungsmaske." } } }, "pca_based_change_detection": { "name": "PCA-basierte Änderungserkennung", "description": "Die Veränderungserkennung per Hauptkomponentenanalyse identifiziert Veränderungen der Landbedeckung, indem Hauptkomponenten aus multitemporal gestapelten Spektraldaten berechnet werden, wobei frühe Komponenten zeitübergreifend gemeinsame Muster erfassen und spätere Komponenten zeitliche Veränderungen isolieren. Der Algorithmus stapelt multitemporale multispektrale Daten (koregistriert auf ein gemeinsames Gitter), berechnet eine PCA, die in unkorrelierte orthogonale spektral-zeitliche Komponenten transformiert, interpretiert spätere PCs als veränderungssensitiv und wendet zur Veränderungserkennung eine statistische Schwellenwertbildung auf die PC-Ladungen/-Werte an. Die PCA-basierte Erkennung ist besonders stark, wenn Veränderungssignale spektral subtil sind, da die PCA die Varianz maximiert und zeitlich konsistente spektrale Muster (frühe PCs) von zeitlicher Variation (spätere PCs) trennt. Zu den Hauptmerkmalen gehören die Fusion von Daten mehrerer Zeitpunkte mit variabler Bildanzahl und Koregistrierungsanforderungen, eine automatische Varianzmaximierung, die wichtige spektral-zeitliche Muster hervorhebt, multivariate Statistiken, die die Unterscheidung von Veränderungen gegenüber univariater Differenzbildung verbessern, sowie eine optionale räumliche Filterung zur Verringerung des Pixelrauschens. Anwendungen sind die Erkennung subtilen Vegetationsstresses, bevor er visuell erkennbar ist, die multispektrale Erkennung städtischer Veränderungen zur Verfolgung der Entwicklung über Jahrzehnte, die Bewertung der Auswirkungen von Naturkatastrophen durch schnelle Schadenskartierung sowie das Umweltmonitoring zur Erkennung von Zustandsübergängen in Ökosystemen. Die Ausgabe der PCA-basierten Erkennung unterscheidet zeitliche Muster. Sie umfasst Hauptkomponentenbilder mit interpretierbaren spektral-zeitlichen Ladungen, ein aus den Werten späterer Komponenten abgeleitetes Raster der Veränderungswahrscheinlichkeit sowie eine optionale Veränderungsklassifikation zur Unterscheidung der Veränderungsarten; die räumlichen Muster der PCs ermöglichen eine visuelle Mustererkennung als Ergänzung zur statistischen Erkennung.", "params": { "t1_inputs": { "label": "T1-Eingaben", "description": "Array der Rasterpfade von Datum 1." }, "t2_inputs": { "label": "T2-Eingaben", "description": "Array der Rasterpfade von Datum 2; muss in Länge und Reihenfolge t1_inputs entsprechen." }, "component": { "label": "Komponente", "description": "1-basierter Index der auszugebenden Hauptkomponente (Standard 1)." }, "standardized": { "label": "Standardisiert", "description": "Wenn wahr, wird eine PCA auf Basis der Korrelationsmatrix über die Änderungsvektoren verwendet (Standard falsch)." }, "threshold_sigma": { "label": "Schwellenwert-Sigma", "description": "Optionaler Sigma-Schwellenwert auf den absoluten PC-Wert für die binäre Maskenausgabe." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS auf t1_inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters für den absoluten Wert der gewählten PC." }, "output_mask": { "label": "Maske ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters für die schwellenwertbasierte binäre Maske (0/1)." }, "output_report": { "label": "Bericht ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad des JSON-Berichts für Eigenwerte, erklärte Varianz und Komponentenladungen." } } }, "post_classification_change": { "name": "Änderung nach der Klassifikation", "description": "Die Veränderungserkennung nach der Klassifikation quantifiziert Übergänge der Landbedeckung/Landnutzung (LULC) durch direkten Vergleich unabhängig klassifizierter Karten aus verschiedenen Zeiträumen. Pixelweise Klassenvergleiche identifizieren Übergänge mit „Von“- und „Nach“-Klassen. Kreuztabellen (Konfusionsmatrizen) quantifizieren die Übergangshäufigkeiten und zeigen die dominanten Veränderungspfade. Das Verfahren erfordert konsistente Klassifikationsschemata über alle Zeitpunkte; die Genauigkeit hängt von der Klassifikationsqualität in jedem Zeitschritt ab. Hauptmerkmale: direkte Kartierung von Klasse-zu-Klasse-Übergängen; Unabhängigkeit der einzelnen Klassifikationen; ermöglicht heterogene Sensorkombinationen; quantifiziert Übergangshäufigkeiten; identifiziert Veränderungsschwerpunkte. Anwendungsfälle: Überwachung der Entwaldung; Kartierung des Stadtwachstums; Verfolgung der landwirtschaftlichen Landnutzung; Erkennung von Feuchtgebietsverlusten; Bewertung der Lebensraumfragmentierung. Interpretation der Ausgabe: Übergangsmatrizen zeigen auf der Diagonalen die Werte ohne Veränderung und außerhalb der Diagonalen die Übergangshäufigkeiten. Veränderungskarten heben veränderte Pixel hervor; eine übergangskodierte Ausgabe kodiert sowohl Quell- als auch Zielklasse und ermöglicht so die Interpretation. Eine hohe Genauigkeit erfordert hochwertige Klassifikationen; Klassifikationsfehler zu einem der beiden Zeitpunkte pflanzen sich als Fehler der Veränderungserkennung fort. Die Aggregation der Übergänge zeigt dominante Muster (z. B. Wald→Landwirtschaft, Grünland→Siedlung). Subpixel-Übergänge lassen sich mit dem Verfahren nach der Klassifikation nicht erkennen; feinmaßstäbige Veränderungen können übersehen werden.", "params": { "t1_classified": { "label": "T1 klassifiziert", "description": "Pfad des klassifizierten Rasters von Datum 1." }, "t2_classified": { "label": "T2 klassifiziert", "description": "Pfad des klassifizierten Rasters von Datum 2." }, "transition_scale": { "label": "Übergangsskala", "description": "Skalierungsfaktor der Übergangscodierung (Standard 1000): code = class1 * scale + class2." }, "t1_class_remap": { "label": "T1-Klassenzuordnung", "description": "Optionale Umcodierungstabelle für die Klassen von Datum 1 als Objekt {\"old\": new, ...}." }, "t2_class_remap": { "label": "T2-Klassenzuordnung", "description": "Optionale Umcodierungstabelle für die Klassen von Datum 2 als Objekt {\"old\": new, ...}." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), wird t2_classified bei Bedarf in das KBS von t1_classified umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des übergangscodierten Rasters." } } }, "write_function_memory_insertion": { "name": "Write-Function-Memory-Insertion", "description": "Erstellt ein gepacktes RGB-Komposit zur Visualisierung von Veränderungen aus zwei oder drei Einzelband-Zeitpunkten.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Einzelbandraster des ersten Datums." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Einzelbandraster des zweiten Datums." }, "input3": { "label": "Eingabe 3", "description": "Optionales Einzelbandraster des dritten Datums; wenn ausgelassen, wird input2 für den Blaukanal verwendet." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "brdf_normalization": { "name": "BRDF-Normalisierung", "description": "BRDF-Normierung einer einzelnen Szene mit C-Korrektur oder Minnaert-Ansatz unter Verwendung der Neigungs-/Expositionsgeometrie eines DEM.", "params": { "input_raster": { "label": "Eingaberaster", "description": "Zu normalisierendes Eingabe-Reflektanzraster (Einzelband oder Multiband-Stapel)." }, "input_dem": { "label": "Eingabe-DEM", "description": "Mit der Eingabe koregistriertes DEM-Raster (gleiches Gitter oder wird passend resampelt)." }, "solar_zenith_deg": { "label": "Sonnenzenit (Grad)", "description": "Sonnenzenitwinkel in Grad zum Aufnahmezeitpunkt." }, "solar_azimuth_deg": { "label": "Sonnenazimut (Grad)", "description": "Sonnenazimutwinkel in Grad (im Uhrzeigersinn von Norden) zum Aufnahmezeitpunkt." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Korrekturmethode: c_correction (Standard) oder minnaert." }, "minnaert_k": { "label": "Minnaert-K", "description": "Minnaert-Koeffizient k in [0,1] (Standard 0.5). Nur bei method=minnaert verwendet." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Vertikale Überhöhung für die Berechnung von DEM-Neigung/-Exposition (Standard 1.0)." }, "output_prefix": { "label": "Ausgabepräfix", "description": "Präfix für Ausgabedateien (Standard brdf_normalized)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des normalisierten Rasters (überschreibt output_prefix im Einzelausgabemodus)." } } }, "correct_vignetting": { "name": "Vignettierung korrigieren", "description": "Die Korrektur der Objektivvignettierung entfernt radiometrische Artefakte, die durch die optischen Eigenschaften des Objektivs abseits der optischen Achse entstehen, wenn die Bildränder weniger Licht erhalten als die Bildmitte und dadurch künstliche Helligkeitsgradienten unabhängig von Variationen der Oberflächenreflexion auftreten. Die Vignettierungskorrektur wendet räumlich variierende multiplikative Faktoren an, die aus auf die Sensoreigenschaften kalibrierten Vignettierungsprofilmodellen (Gauß- oder cos⁴-Gesetz-Formulierungen) berechnet werden, und stellt so eine gleichmäßige radiometrische Antwort über das gesamte Bildfeld wieder her. Dieser Vorverarbeitungsschritt ist in der multispektralen und hyperspektralen Fernerkundung entscheidend, wo Vignettierung die Spektralanalyse verfälschen und systematische Fehler in Klassifikations- und Veränderungserkennungsabläufe einbringen würde. Zu den Hauptmerkmalen gehören die automatische Schätzung des Vignettierungsprofils aus Bildstatistiken oder vom Benutzer angegebenen Kalibrierungsparametern, räumlich variierende Korrekturfaktoren, die je Pixel ohne Interpolationsartefakte angewendet werden, eine optionale Maskierung überkorrigierter Randpixel, um eine Verstärkung verrauschter Ränder zu verhindern, sowie eine bandspezifische Korrektur für eine je Spektralband unterschiedliche Vignettierung. Anwendungen sind die Vorverarbeitung für spektrale Klassifikationsalgorithmen, die auf radiometrische Konsistenz angewiesen sind, die Vorbereitung von Mosaiken, bei denen Vignettierungsgrenzen sichtbare Diskontinuitäten verursachen, ein genauer radiometrischer Vergleich innerhalb des Bildrahmens sowie hyperspektrale Analysen, die eine gleichmäßige Beleuchtungsantwort erfordern. Vignettierungskorrigierte Bilder zeigen eine gleichmäßige Helligkeit über das Bildfeld. Die Ausgabe weist keine Randabdunkelung mehr auf und hat eine gleichmäßige radiometrische Antwort von der Bildmitte bis zu den Rändern; stark korrigierte Randpixel können erhöhtes Rauschen zeigen; korrigierte Bilder lassen sich ohne radiometrische Artefakte nahtlos in multispektrale Analyseabläufe integrieren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Rasterbild." }, "pp": { "label": "Hauptpunkt", "description": "Pfad des Punktvektors (oder typisiertes Vektorobjekt) mit dem Bildhauptpunkt." }, "focal_length": { "label": "Brennweite", "description": "Brennweite der Kamera in mm (Standard 304.8)." }, "image_width": { "label": "Bildbreite", "description": "Abstand zwischen linkem und rechtem Bildrand in mm (Standard 228.6)." }, "n": { "label": "N", "description": "Exponent n des Kosinusmodells (Standard 4.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "dark_object_subtraction": { "name": "Dunkelobjektsubtraktion", "description": "Dark Object Subtraction (DOS) ist eine einfache, aber wirksame Heuristik zur Entfernung von atmosphärischem Dunst, die weder meteorologische Zusatzdaten noch komplexe Strahlungstransfermodelle erfordert. Das Verfahren nutzt das Prinzip, dass eine Reflexion von null ein Reflexionssignal von null erzeugen sollte (unter Vernachlässigung der Rayleigh-Streuung); jedes Signal, das von optisch schwarzen Oberflächen (tiefes Wasser, dichter Waldschatten, städtischer Asphalt) beobachtet wird, wird der atmosphärischen Pfadstrahldichte durch Aerosolstreuung zugeschrieben. Dieses Werkzeug ermittelt die minimale Digitalzahl jedes Bands im gesamten Bild, interpretiert sie als atmosphärischen Dunst und subtrahiert sie als bandweise konstanten Versatz von allen Pixeln; ausgefeiltere Varianten (DOS2, DOS3, DOS4) berücksichtigen die Rayleigh-Streuung und eine variable aerosoloptische Dicke mithilfe von Vegetationsindizes oder der Clusterung dunkler Pixel. Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören eine Histogrammanalyse zur Isolierung dunkler Objekte und zur Unterscheidung szenenabhängigen Dunstes von echter Nullreflexion, eine optionale Maskierung bekannter stark reflektierender Objekte (Siedlungen, Schnee, Wolken), die die Identifikation dunkler Objekte verzerren würden, eine bandspezifische Dunstkorrektur sowie eine schnelle Berechnung, die sich für Echtzeit- oder großflächige Verarbeitung eignet. Anwendungsfälle sind schnelle Reflexionsabschätzungen, das Monitoring von Vegetation und Wasserqualität, bei dem die absolute Kalibrierung weniger wichtig ist als relative Veränderungen, die schnelle Kartierung in der Katastrophenhilfe sowie ältere Archivdaten, für die keine genauen Aerosolinformationen verfügbar sind. Die Eingabe umfasst Reflexion am oberen Rand der Atmosphäre oder kalibrierte Strahldichte, optionale Landbedeckungsmasken zum Ausschluss heller Objekte sowie Szenenmetadaten. Die Ausgabe besteht aus dunstkorrigierter Reflexion, bandweisen Schätzungen der atmosphärischen Pfadstrahldichte sowie Qualitätskennzeichen, die die Zuverlässigkeit der Identifikation dunkler Objekte angeben (z. B. wenige dunkle Pixel, von Siedlungen dominierte Szene). Obwohl DOS im Vergleich zu Strahlungstransfermodellen grob ist, bleibt es für multitemporale Analysen und die globale Kartierung praktikabel, wenn ausgefeilte atmosphärische Daten nicht verfügbar sind.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-Rasterstapel (ein oder mehrere Raster)." }, "percentile": { "label": "Perzentil", "description": "Dunkelobjekt-Perzentil je Band (Standard 1.0)." }, "clamp_non_negative": { "label": "Auf nicht-negativ begrenzen", "description": "Wenn wahr, werden korrigierte Werte unter null auf null begrenzt (Standard wahr)." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Eingaben bei abweichendem KBS auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." }, "output_diagnostic_offsets": { "label": "Diagnose-Offsets ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters für die Diagnose der Dunkelobjekt-Offsets je Band." } } }, "dn_to_toa_reflectance": { "name": "DN zu TOA-Reflexion", "description": "Die Umrechnung von Digitalzahlen in Reflexion am oberen Rand der Atmosphäre wandelt rohe Sensor-Digitalzahlen in physikalisch aussagekräftige spektrale Reflexionswerte um, indem bandweise radiometrische Kalibrierungskoeffizienten aus den Satellitenmetadaten angewendet werden. Die Umrechnung wendet eine radiometrische Neuskalierung, eine Korrektur der extraterrestrischen spektralen Sonneneinstrahlung, eine Kompensation des Sonnenzenitwinkels und optional eine Normierung des Erde-Sonne-Abstands an, um Reflexionswerte zu erhalten, die über Sensoren, Aufnahmezeitpunkte und geografische Standorte hinweg direkt vergleichbar sind. Die Reflexion am oberen Rand der Atmosphäre gibt den Anteil der einfallenden Sonnenenergie an, der von Zielen an der Erdoberfläche zum Sensor reflektiert wird, bevor atmosphärische Effekte berücksichtigt werden, und dient als Grundlage für quantitative Fernerkundungsanalysen. Zu den Hauptmerkmalen gehören die Anwendung bandweiser Kalibrierungskoeffizienten mit vollständigem Einlesen der Metadaten aus Standard-Satellitenprodukten, die automatische Berechnung der Sonnengeometrie aus Aufnahmezeitstempel und Standort, eine optionale Korrektur des Erde-Sonne-Abstands für saisonale Schwankungen sowie eine flexible Unterstützung mehrerer Sensortypen mit standardisierten Koeffizientenformaten. Die Anwendungen reichen von der quantitativen Veränderungserkennung mit konsistenten physikalischen Einheiten über den absoluten radiometrischen Vergleich multitemporaler Aufnahmen und verschiedener Sensoren und die Berechnung spektraler Vegetationsindizes, die eine genaue Reflexion erfordern, bis zur sensorübergreifenden Validierung bei der Arbeit mit Satellitenkonstellationen. TOA-Reflexion ermöglicht strenge Analyseabläufe und wissenschaftlich belastbare Ergebnisse. Die ausgegebenen Reflexionswerte liegen im Bereich 0-1 (manchmal als 0-10000 für ganzzahlige Genauigkeit ausgedrückt) und stellen dimensionslose Anteile dar; die Metadaten enthalten die verwendeten Kalibrierungskoeffizienten und die Parameter der Sensorgeometrie; negative Werte weisen auf Datenqualitätsprobleme hin, die vor der Analyse eine Maskierung erfordern.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-DN-Rasterstapel (ein oder mehrere Raster)." }, "reflectance_mult": { "label": "Reflektanz-Multiplikator", "description": "Multiplikative(r) Koeffizient(en) je Band, entweder Skalar oder Array in der Größe von inputs." }, "reflectance_add": { "label": "Reflektanz-Offset", "description": "Additive(r) Koeffizient(en) je Band, entweder Skalar oder Array in der Größe von inputs (Standard 0)." }, "sensor_bundle_root": { "label": "Sensor-Bundle-Wurzelverzeichnis", "description": "Optionales Landsat-/Sentinel-2-Bundle-Stammverzeichnis zur automatischen Ableitung der Koeffizienten, wenn keine expliziten Koeffizienten angegeben sind." }, "sun_elevation_deg": { "label": "Sonnenhöhe (Grad)", "description": "Optionaler Sonnenhöhenwinkel in Grad für die Kosinuskorrektur. Wird, falls verfügbar, automatisch aus den Bundle-Metadaten abgeleitet." }, "apply_solar_correction": { "label": "Sonnenkorrektur anwenden", "description": "Wenn wahr (Standard), wird durch sin(sun_elevation) dividiert." }, "clamp_unit_interval": { "label": "Auf Einheitsintervall begrenzen", "description": "Wenn wahr (Standard), werden die Ausgaben auf [0, 1] begrenzt." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Eingaben bei abweichendem KBS auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "terrain_corrected_optical_analytics": { "name": "Geländekorrigierte optische Analytik", "description": "Topografische C-Korrektur multispektraler optischer Bänder mithilfe eines koregistrierten DEM. Gibt einen Stapel der Oberflächenreflexion, den Korrekturfaktor, eine Wolken-/Schattenmaske und die Qualitätskonfidenz aus.", "params": { "input_dem": { "label": "Eingabe-DEM", "description": "Mit den optischen Bändern koregistriertes DEM-Raster." }, "bundle_root": { "label": "Bundle-Wurzelverzeichnis", "description": "Optionales Stammverzeichnis des optischen Sensor-Bundles (derzeit Sentinel-2 SAFE, Landsat oder DIMAP SPOT/Pleiades) zur automatischen Auflösung der benötigten Bänder, der QA (falls verfügbar) und der Solarmetadaten, wenn explizite Eingaben fehlen." }, "input_red": { "label": "Eingabe Rot", "description": "Raster des roten Bands (optional, wenn bundle_root angegeben ist)." }, "input_nir": { "label": "Eingabe NIR", "description": "Raster des NIR-Bands (optional, wenn bundle_root angegeben ist)." }, "input_green": { "label": "Eingabe Grün", "description": "Raster des grünen Bands (optional)." }, "input_blue": { "label": "Eingabe Blau", "description": "Raster des blauen Bands (optional). Wird automatisch aus den Bundle-Metadaten aufgelöst, wenn bundle_root angegeben ist." }, "solar_mode": { "label": "Sonnenmodus", "description": "Modus zur Bestimmung der Sonnenwinkel: auto, manual, metadata, datetime_location." }, "solar_zenith_deg": { "label": "Sonnenzenit (Grad)", "description": "Sonnenzenitwinkel in Grad (im manuellen Modus erforderlich)." }, "solar_azimuth_deg": { "label": "Sonnenazimut (Grad)", "description": "Sonnenazimut in Grad (im Uhrzeigersinn von Norden, im manuellen Modus erforderlich)." }, "acquisition_datetime_utc": { "label": "Aufnahmezeitpunkt (UTC)", "description": "Aufnahmezeitstempel in RFC3339 UTC für den Modus datetime_location." }, "latitude": { "label": "Breitengrad", "description": "Optionale geografische Breite für den Modus datetime_location." }, "longitude": { "label": "Längengrad", "description": "Optionale geografische Länge für den Modus datetime_location." }, "profile": { "label": "Profil", "description": "Verarbeitungsprofil: conservative, balanced, fast." }, "cloud_threshold": { "label": "Wolkenschwellenwert", "description": "Optionaler Wolkenschwellenwert in Einheiten des Quellbands. Wird bei Auslassung automatisch abgeleitet." }, "shadow_threshold": { "label": "Schattenschwellenwert", "description": "Optionaler Wolkenschatten-Schwellenwert in Einheiten des Quellbands. Wird bei Auslassung automatisch abgeleitet." }, "qa_mask": { "label": "QA-Maske", "description": "Optionaler Pfad des QA-Maskenrasters." }, "qa_mask_format": { "label": "QA-Maskenformat", "description": "Codierung der QA-Maske: auto, landsat_qa_pixel, sentinel2_scl, sentinel2_qa60, binary." }, "mask_strategy": { "label": "Maskierungsstrategie", "description": "Maskierungsstrategie: auto, qa_only, heuristic_only, qa_plus_heuristic." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Vertikale Überhöhung für Neigung/Exposition." }, "output_prefix": { "label": "Ausgabepräfix", "description": "Präfix für alle Ausgabeartefakte." } } }, "land_surface_temperature_single_channel": { "name": "Landoberflächentemperatur (Einkanal)", "description": "Die Ableitung der Landoberflächentemperatur aus einem einzelnen thermischen Infrarotkanal schätzt die radiative Oberflächentemperatur durch Inversion der Strahlungstransfergleichung. Die Digitalzahlen des Sensors werden mit sensorspezifischen Kalibrierungskoeffizienten in spektrale Strahldichte umgerechnet; die Strahldichte wird über die Planck-Funktion mit bandspezifischen thermischen Konstanten in Helligkeitstemperatur invertiert; die Helligkeitstemperatur wird über empirische Emissivitätskorrekturen in die physikalische LST umgerechnet. Die Emissivität wird aus Vegetationsindizes abgeleitet oder direkt angegeben und korrigiert materialabhängige Variationen der thermischen Emissivität. Hauptmerkmale: benötigt ein einzelnes Thermalband; einfache radiometrische Verarbeitung; schnelle Berechnung; keine Mehrkanalanforderung; Schätzung der Emissivität über Vegetationsindizes; direkte Ausgabe der physikalischen Temperatur. Anwendungsfälle: Kartierung städtischer Wärmeinseln; Überwachung von Trockenstress; Erkennung geothermischer Erscheinungen; Verfolgung thermischer Signaturen von Waldbränden; landwirtschaftliches Wassermanagement. Interpretation der Ausgabe: Die Ausgabe ist die radiative Oberflächentemperatur in Kelvin (oder in Celsius, falls umgerechnet). Die Einkanalableitung kann die Effekte des atmosphärischen Wasserdampfs nicht vollständig entfernen; die verbleibende atmosphärische Verzerrung beträgt typischerweise 2-5 K. Emissivitätsfehler pflanzen sich direkt fort: ein Emissivitätsfehler von ±0.05 ≈ ±1-2 K Temperaturfehler. Die vegetationsbasierte Emissivität variiert mit dem NDVI; offener Boden weist eine geringere Emissivität auf als Vegetation. LST-Zeitreihen zeigen Erwärmungs-/Abkühlungstrends; LST-Anomalien > Hintergrund ± 5K weisen auf thermische Erscheinungen hin.", "params": { "thermal_input": { "label": "Thermal-Eingabe", "description": "Pfad des Thermalrasters (standardmäßig DN, oder Helligkeitstemperatur bei input_is_brightness_temp=true)." }, "input_is_brightness_temp": { "label": "Eingabe ist Helligkeitstemperatur", "description": "Wenn wahr, ist thermal_input bereits die Helligkeitstemperatur in Kelvin (Standard falsch)." }, "emissivity_input": { "label": "Emissionsgrad-Eingabe", "description": "Optionaler Pfad des auf thermal_input ausgerichteten Emissionsgradrasters." }, "emissivity_constant": { "label": "Emissionsgrad-Konstante", "description": "Rückfall-Emissionsgrad, wenn emissivity_input nicht angegeben ist (Standard 0.98)." }, "sensor_bundle_root": { "label": "Sensor-Bundle-Wurzelverzeichnis", "description": "Optionales Landsat-Bundle-Stammverzeichnis zur Ableitung der thermischen Strahldichte und der Planck-Konstanten." }, "thermal_band_number": { "label": "Thermalbandnummer", "description": "Nummer des Thermalbands für die Metadatensuche (Standard 10)." }, "radiance_mult": { "label": "Strahldichte-Multiplikator", "description": "Multiplikativer Faktor der thermischen Strahldichte für die Umrechnung DN->Strahldichte." }, "radiance_add": { "label": "Strahldichte-Offset", "description": "Additiver Faktor der thermischen Strahldichte für die Umrechnung DN->Strahldichte." }, "k1_constant": { "label": "K1-Konstante", "description": "Thermische Planck-Konstante K1." }, "k2_constant": { "label": "K2-Konstante", "description": "Thermische Planck-Konstante K2." }, "wavelength_um": { "label": "Wellenlänge (µm)", "description": "Effektive thermische Wellenlänge in Mikrometern (Standard abgeleitet aus thermal_band_number)." }, "output_units": { "label": "Ausgabeeinheiten", "description": "Ausgabeeinheiten: celsius (Standard) oder kelvin." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), wird emissivity_input bei Bedarf in das KBS von thermal_input umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "land_surface_temperature_split_window": { "name": "Landoberflächentemperatur (Split-Window)", "description": "Die Split-Window-Ableitung der LST nutzt zwei thermische Infrarotbänder, um Oberflächentemperatur und Emissivität gleichzeitig durch Inversion der Strahlungstransfergleichung zu schätzen. Die unterschiedliche atmosphärische Absorption zwischen zwei Bändern (typischerweise im Bereich 10-12 μm) ermöglicht eine Korrektur des atmosphärischen Wasserdampfs, die die Genauigkeit gegenüber Einkanalverfahren verbessert. Die Helligkeitstemperaturen beider Bänder werden mit einer auf dem Vegetationsanteil basierenden Emissivitätsparametrisierung oder mit vom Benutzer bereitgestellten Emissivitätsgittern invertiert. Hauptmerkmale: erfordert zwei Thermalbänder; atmosphärische Korrektur über differentielle Absorption; gleichzeitige Ableitung von Temperatur und Emissivität; veröffentlichte Algorithmen für Standardsensoren; bessere atmosphärische Kompensation als Einkanalverfahren. Anwendungsfälle: Kartierung städtischer Wärmeinseln; Erkennung landwirtschaftlicher Dürre; Erkennung geothermischer Erscheinungen; Studien zur Wechselwirkung zwischen Land und Atmosphäre; Erkennung vulkanischer/thermischer Anomalien. Interpretation der Ausgabe: Die Ausgabe ist die radiative Oberflächentemperatur mit verbesserter atmosphärischer Korrektur. Die Split-Window-Ableitung verringert die Verzerrung durch atmosphärischen Wasserdampf auf <1-2 K, verglichen mit Fehlern von 2-5 K beim Einkanalverfahren. Der Zielkonflikt zwischen Temperatur und Emissivität bleibt bestehen: Bereiche mit hohem Vegetationsindex weisen eine geringe Emissivität auf und erfordern eine sorgfältige Interpretation. Heterogene Oberflächen (gemischte Vegetation/Boden) zeigen Zwischenwerte. Die zeitliche Konsistenz verbessert die Zuverlässigkeit der Veränderungserkennung; LST-Trends > ±3K weisen auf deutliche thermische Veränderungen hin.", "params": { "thermal1_input": { "label": "Thermal-Eingabe 1", "description": "Pfad des ersten Thermalrasters (z. B. Landsat B10)." }, "thermal2_input": { "label": "Thermal-Eingabe 2", "description": "Pfad des zweiten Thermalrasters (z. B. Landsat B11)." }, "input_is_brightness_temp": { "label": "Eingabe ist Helligkeitstemperatur", "description": "Wenn wahr, sind die Thermaleingaben bereits Helligkeitstemperaturen in Kelvin (Standard falsch)." }, "emissivity_mean_input": { "label": "Eingabe mittlerer Emissionsgrad", "description": "Optionaler Pfad des Rasters des mittleren Emissionsgrads." }, "emissivity_delta_input": { "label": "Eingabe Emissionsgrad-Differenz", "description": "Optionaler Pfad des Rasters der Emissionsgraddifferenz (epsilon1 - epsilon2)." }, "emissivity_mean_constant": { "label": "Konstante mittlerer Emissionsgrad", "description": "Rückfallkonstante des mittleren Emissionsgrads, wenn emissivity_mean_input fehlt (Standard 0.98)." }, "emissivity_delta_constant": { "label": "Konstante Emissionsgrad-Differenz", "description": "Rückfallkonstante der Emissionsgraddifferenz, wenn emissivity_delta_input fehlt (Standard 0.0)." }, "sensor_bundle_root": { "label": "Sensor-Bundle-Wurzelverzeichnis", "description": "Optionales Landsat-Bundle-Stammverzeichnis zur Ableitung der thermischen Strahldichte und der Planck-Konstanten." }, "thermal_band1_number": { "label": "Thermalband-1-Nummer", "description": "Bandnummer für die Metadatensuche von thermal1_input (Standard 10)." }, "thermal_band2_number": { "label": "Thermalband-2-Nummer", "description": "Bandnummer für die Metadatensuche von thermal2_input (Standard 11)." }, "radiance1_mult": { "label": "Strahldichte-1-Multiplikator", "description": "Multiplikativer Strahldichtefaktor für Band 1." }, "radiance1_add": { "label": "Strahldichte-1-Offset", "description": "Additiver Strahldichtefaktor für Band 1." }, "k1_1": { "label": "K1 1", "description": "Planck-Konstante K1 für Band 1." }, "k2_1": { "label": "K2 1", "description": "Planck-Konstante K2 für Band 1." }, "radiance2_mult": { "label": "Strahldichte-2-Multiplikator", "description": "Multiplikativer Strahldichtefaktor für Band 2." }, "radiance2_add": { "label": "Strahldichte-2-Offset", "description": "Additiver Strahldichtefaktor für Band 2." }, "k1_2": { "label": "K1 2", "description": "Planck-Konstante K1 für Band 2." }, "k2_2": { "label": "K2 2", "description": "Planck-Konstante K2 für Band 2." }, "coeff_a0": { "label": "Koeffizient A0", "description": "Split-Window-Koeffizient a0 (Standard 0.0)." }, "coeff_a1": { "label": "Koeffizient A1", "description": "Split-Window-Koeffizient a1 für den T1-Term (Standard 1.0)." }, "coeff_a2": { "label": "Koeffizient A2", "description": "Split-Window-Koeffizient a2 für den (T1-T2)-Term (Standard 0.0)." }, "coeff_a3": { "label": "Koeffizient A3", "description": "Split-Window-Koeffizient a3 für den (T1-T2)^2-Term (Standard 0.0)." }, "coeff_a4": { "label": "Koeffizient A4", "description": "Split-Window-Koeffizient a4 für den (1-emissivity_mean)-Term (Standard 0.0)." }, "coeff_a5": { "label": "Koeffizient A5", "description": "Split-Window-Koeffizient a5 für den emissivity_delta-Term (Standard 0.0)." }, "output_units": { "label": "Ausgabeeinheiten", "description": "Ausgabeeinheiten: celsius (Standard) oder kelvin." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden ergänzende Raster bei Bedarf in das KBS von thermal1_input umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "ndvi_based_emissivity": { "name": "NDVI-basierte Emissivität", "description": "Die NDVI-basierte Schätzung der Landoberflächenemissivität leitet die thermische Breitbandemissivität aus dem aus dem NDVI berechneten Vegetationsanteil ab und ermöglicht so thermische Strahlungstransferkorrekturen für die Ableitung der Landoberflächentemperatur aus thermischen Infrarot-Satellitendaten. Der Algorithmus berechnet den NDVI aus der Rot- und Nahinfrarotreflexion, transformiert den NDVI in den Vegetationsanteil und wendet dann empirische Beziehungen zwischen Vegetationsanteil und Emissivität an, die durch Feldmessungen und simulierten Strahlungstransfer validiert wurden. Vegetation beeinflusst die thermische Emissivität erheblich; mehr Vegetation erhöht die Emissivität auf etwa 0.99, während die Emissivität offenen Bodens je nach Bodenzusammensetzung und Oberflächenrauheit etwa 0.90-0.98 beträgt. Zu den Hauptmerkmalen gehören die automatische Berechnung des Vegetationsanteils aus dem NDVI ohne Feldkalibrierung, standardisierte empirische Beziehungen, die auf der physikalischen Strahlungstransfertheorie beruhen, eine optionale Sensitivitätsanalyse zur Untersuchung von Emissivitätsschwankungen sowie die direkte Kompatibilität mit thermischen Infrarot-Satellitendaten. Anwendungen sind die Ableitung der Landoberflächentemperatur aus thermischen Satellitendaten, die genaue Emissivitätskorrekturen erfordern (Landsat, MODIS, Sentinel-3), die Analyse städtischer Wärmeinseln mit Korrektur variabler Vegetation, die thermische Modellierung in wasserwirtschaftlichen und landwirtschaftlichen Anwendungen sowie Klimaanwendungen, die konsistente globale thermische Datensätze erfordern. Die NDVI-basierte Emissivität ermöglicht eine genaue thermische Korrektur. Ausgegeben werden ein Emissivitätsraster (0-1) für die thermische Strahlungstransferkorrektur, der Vegetationsanteil als Zwischenprodukt zur Interpretation sowie Metadaten, die die empirischen Beziehungen und die angenommenen Boden-/Oberflächeneigenschaften dokumentieren; die Emissivitätswerte geben Aufschluss über die Unsicherheit der thermischen Korrektur und die Eignung für bestimmte Anwendungen.", "params": { "red_input": { "label": "Rot-Eingabe", "description": "Pfad des Rot-Band-Rasters." }, "nir_input": { "label": "NIR-Eingabe", "description": "Pfad des NIR-Band-Rasters." }, "ndvi_soil": { "label": "NDVI Boden", "description": "NDVI-Schwellenwert für den Anteil offenen Bodens (Standard 0.2)." }, "ndvi_vegetation": { "label": "NDVI Vegetation", "description": "NDVI-Schwellenwert für den Anteil vollständiger Vegetation (Standard 0.5)." }, "emissivity_soil": { "label": "Emissionsgrad Boden", "description": "Angenommener Emissionsgrad des Bodens (Standard 0.97)." }, "emissivity_vegetation": { "label": "Emissionsgrad Vegetation", "description": "Angenommener Emissionsgrad der Vegetation (Standard 0.99)." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), wird nir_input bei Bedarf in das KBS von red_input umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "continuum_removal": { "name": "Kontinuumsentfernung", "description": "Die Kontinuumsentfernung normiert multispektrale Spektren, indem die obere konvexe Hülle (das Kontinuum), die das Spektrum umhüllt, geschätzt und jedes Band durch den entsprechenden Kontinuumswert geteilt wird. Entfernt die allgemeine spektrale Steigung und Helligkeitsschwankungen und ermöglicht so eine verbesserte Darstellung von Absorptionsmerkmalen (Banden, Tiefen). Absorptionstiefen und -positionen werden standardisiert, was die Identifikation von Mineralen/Materialien über Spektralbibliotheken ermöglicht. Die Kontinuumslinie wird über einen Algorithmus der konvexen Hülle berechnet, der lokale Maxima über den Spektralbereich verbindet. Hauptmerkmale: entfernt das spektrale Kontinuum; hebt Absorptionsmerkmale hervor; normiert Helligkeitsschwankungen; ermöglicht den Abgleich mit Spektralbibliotheken; standardisiert die spektrale Form. Anwendungsfälle: Mineralidentifikation; Materialklassifikation; spektrale Vegetationsanalyse; Erkennung spektraler Anomalien; Kartierung von Absorptionsmerkmalen. Interpretation der Ausgabe: Kontinuumsbereinigte Spektren weisen Absorptionsmerkmale (Werte <1.0) auf, die materialspezifische Banden anzeigen. Absorptionstiefen geben die Stärke des Merkmals an; flache Merkmale (<0.2) weisen auf Nebenbestandteile hin; tiefe Merkmale (>0.5) auf dominante Absorptionen. Die Lage der Merkmale im Wellenlängenraum ermöglicht die Materialidentifikation über Referenzbibliotheken. Flache kontinuumsbereinigte Spektren (nahe 1.0) weisen auf spektral neutrale Materialien hin.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-Rasterstapel (ein Raster je Band)." }, "wavelengths": { "label": "Wellenlängen", "description": "Optionales streng steigendes Wellenlängen-Array passend zur Länge von inputs." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Multiband-Rasters." } } }, "linear_spectral_unmixing": { "name": "Lineare spektrale Entmischung", "description": "Die lineare spektrale Entmischung zerlegt den multispektralen Vektor jedes Pixels in eine nichtnegative Linearkombination von Endmember-Spektren, die reine Materialsignaturen darstellen. Eine nichtnegative Kleinste-Quadrate-Optimierung löst min ||y - Ax||² unter der Nebenbedingung x ≥ 0, wobei y das Pixelspektrum ist, A die Endmember-Signaturen enthält und x die Abundanzanteile darstellt. Eine Summe-gleich-eins-Bedingung wird erzwungen, damit die Abundanzwerte physikalische Anteile darstellen. Endmember werden aus Trainingsdaten oder Bibliotheksdatenbanken abgeleitet oder über Algorithmen zur Endmember-Extraktion gewonnen. Hauptmerkmale: Schätzung von Materialien auf Subpixelebene; physikalische Interpretation der Abundanzanteile; unterstützt mehrere Endmember; Ausgabe auf gültige Bereiche [0,1] beschränkt; ermöglicht die Erkennung von Materialveränderungen. Anwendungsfälle: Kartierung der Abundanz von Landbedeckungen; Schätzung der Mineralzusammensetzung; Inventur städtischer Materialien; Anteile von Vegetation/Boden/versiegelter Fläche; Klassifikation auf Basis von Spektralbibliotheken. Interpretation der Ausgabe: Die ausgegebenen Abundanzkarten zeigen Materialanteile je Pixel, die sich zu 1.0 summieren. Abundanzen <0.1 weisen auf Nebenbestandteile hin; Abundanzen >0.7 auf dominante Materialien. Der Restfehler zeigt die Qualität der Entmischung an; geringe Residuen deuten auf eine gute spektrale Anpassung hin; hohe Residuen auf nicht passende Endmember oder komplexe Pixel.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-Rasterstapel (ein Raster je Band)." }, "endmembers": { "label": "Endmember", "description": "Endmember-Signaturen als Array von Objekten {name, values} oder numerischen Arrays." }, "sum_to_one": { "label": "Summe gleich eins", "description": "Wenn wahr (Standard), werden nicht-negative Anteile auf die Summe eins normiert." }, "iterations": { "label": "Iterationen", "description": "Iterationsanzahl des projizierten Gradienten (Standard 80)." }, "step_size": { "label": "Schrittweite", "description": "Schrittweite des projizierten Gradienten (Standard 0.05)." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Multiband-Anteilsrasters." }, "output_residual": { "label": "Residuum ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters des Residuen-RMS." } } }, "minimum_noise_fraction": { "name": "Minimum Noise Fraction", "description": "Die Minimum Noise Fraction transformiert hyperspektrale Daten in einem zweistufigen Verfahren: Schätzung der Rauschkovarianz, gefolgt von Rauschweißung und Hauptkomponentenanalyse. Die Rauschweißung dekorreliert das Rauschen über die Bänder; die PCA im geweißten Raum ermittelt signaldominierte Richtungen. Die Ausgabekomponenten sind nach dem Signal-Rausch-Verhältnis geordnet, wobei frühe Komponenten das Signal und spätere Komponenten das Rauschen darstellen. Ermöglicht eine Rauschminderung durch Abschneiden von Komponenten ohne die Artefakte herkömmlicher Glättung. Hauptmerkmale: trennt Signal von Rauschen; konzentriert das Rauschen in späten Komponenten; die Komponentenauswahl ermöglicht Rauschfilterung; bewahrt die spektrale Treue; ermöglicht Dimensionsreduktion. Anwendungsfälle: Entrauschen hyperspektraler Bilder; Dimensionsreduktion für die Klassifikation; Signalverstärkung; Charakterisierung des Rauschens; Bewertung der Bildqualität. Interpretation der Ausgabe: Die ersten 1-3 MNF-Komponenten enthalten typischerweise 70-90% des Signals; spätere Komponenten werden zunehmend verrauschter. Das Abschneiden von Komponenten (Beibehalten der ersten N Komponenten) entfernt Rauschen und bewahrt zugleich die wesentliche spektrale Information. MNF-Komponentenbilder ermöglichen eine visuelle Bewertung des Rauschens; die Standardabweichung der späten Komponenten gibt das Rauschniveau an.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-Rasterstapel (ein Raster je Band)." }, "num_components": { "label": "Anzahl Komponenten", "description": "Anzahl der MNF-Ausgabekomponenten (Standard: alle Bänder)." }, "noise_mode": { "label": "Rauschmodus", "description": "Modus des Rauschschätzers: 'difference_x' (Standard) oder 'difference_y'." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Multiband-Rasters der MNF-Komponenten." }, "output_inverse": { "label": "Inverse ausgeben", "description": "Optionaler Pfad des aus den beibehaltenen MNF-Komponenten rekonstruierten Multiband-Rasters." } } }, "spectral_angle_mapper": { "name": "Spectral Angle Mapper", "description": "Spectral Angle Mapping klassifiziert Pixel, indem spektrale Winkel zwischen dem Spektrum jedes Pixels und Referenzspektren einer Bibliothek berechnet und die Pixel dem Bibliotheksspektrum mit dem kleinsten Winkel zugewiesen werden, was der größten spektralen Ähnlichkeit unabhängig von der Beleuchtungsintensität entspricht. SAM behandelt jedes Pixel- und Referenzspektrum als Vektor im N-dimensionalen Spektralraum und berechnet die Winkel zwischen den Vektoren über Skalarprodukte und Arkuskosinus-Transformationen. Diese auf spektralen Winkeln beruhende Klassifikation ist invariant gegenüber Beleuchtungs- und Topografieeffekten, die die Gesamthelligkeit skalieren, aber die spektrale Form erhalten, und ist daher robust in komplexem Gelände und bei wechselnden Aufnahmebedingungen. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine automatische Festlegung des Schwellenwerts für den spektralen Winkel, die eine probabilistische Klassifikationskonfidenz ermöglicht, der Import von Referenzbibliotheken mit vom Benutzer bereitgestellten spektralen Signaturen aus Feldproben oder Spektralbibliotheken, Beleuchtungsinvarianz, die wechselnde Lichtverhältnisse bewältigt und dabei die spektrale Unterscheidung bewahrt, sowie eine schnelle Berechnung, die die Echtzeitklassifikation großer Bilder ermöglicht. Häufige Anwendungen sind die Materialidentifikation und geologische Kartierung mit USGS-Spektralbibliotheken, die Klassifikation von Vegetationsarten durch Kombination multispektraler Satellitendaten mit im Feld erhobenen Spektren, die Mineralprospektion in hyperspektralen Befliegungen sowie die Genauigkeitsbewertung durch Vergleich von Bildspektren mit am Boden erhobenen Referenzsignaturen. Die SAM-Ausgabe ermöglicht eine sichere Materialidentifikation anhand spektraler Formsignaturen. Die Klassifikationsausgabe ist ein Einzelbandbild mit ganzzahligen Klassenlabels entsprechend den Bibliothekseinträgen; ein Konfidenzraster zeichnet optional die minimalen spektralen Winkel für jedes Pixel auf und ermöglicht so eine schwellenwertbasierte Filterung; die Ausgabe ermöglicht eine direkte Materialidentifikation und konfidenzbasiertes Filtern.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-Rasterstapel (ein Raster je Band)." }, "endmembers": { "label": "Endmember", "description": "Endmember-Signaturen als Array von Objekten {name, values} oder numerischen Arrays." }, "threshold_angle_deg": { "label": "Winkelschwellenwert (Grad)", "description": "Optionaler maximal akzeptierter Spektralwinkel in Grad; nicht zugeordnete Pixel erhalten Klasse 0." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Klassenrasters." }, "output_angle": { "label": "Winkel ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters des minimalen Spektralwinkels (Grad)." } } }, "spectral_library_matching": { "name": "Abgleich mit Spektralbibliothek", "description": "Der Abgleich mit Spektralbibliotheken klassifiziert, indem Pixelspektren des Bilds mit Referenzspektren einer Bibliothek anhand mehrerer Ähnlichkeitsmaße verglichen werden, darunter der spektrale Winkel (Winkel zwischen den Spektralvektoren), die euklidische Distanz (Betragsdifferenz) und die spektrale Informationsdivergenz. Der Algorithmus übernimmt eine vom Benutzer bereitgestellte Referenz-Spektralbibliothek mit Spektren bekannter Materialien/Klassen, berechnet Ähnlichkeitsmaße zwischen jedem Bildpixel und den Bibliothekseinträgen, ermittelt das am besten passende Bibliotheksspektrum (kleinster Winkel, kleinste Distanz oder kleinste Divergenz) und gibt Klassenlabels mit optionalen Konfidenz-/Ähnlichkeitswerten aus. Der Bibliotheksabgleich ermöglicht eine Materialidentifikation ohne Feld-Trainingsstichproben, indem Referenzspektren des USGS, aus Feldaufnahmen oder aus der Laborspektroskopie genutzt werden. Zu den Hauptmerkmalen gehören mehrere Ähnlichkeitsmaße, deren Auswahl auf bestimmte spektrale Eigenschaften und Klassenverteilungen abgestimmt werden kann, ein flexibler Bibliotheksimport, der verschiedene Formate von Spektralbibliotheken unterstützt, eine optionale Quantifizierung von Konfidenz/Unsicherheit sowie eine direkte Ausgabe identifizierbarer Materialien. Anwendungen sind die geologische Kartierung mit der USGS-Spektralbibliothek für die Mineralogie, die Vegetationsklassifikation mit spektralen Referenzbibliotheken für Pflanzen, die Identifikation von Baumaterialien in Siedlungsgebieten sowie die Analyse hyperspektraler Befliegungen. Der Abgleich mit Spektralbibliotheken ermöglicht eine automatische Materialidentifikation. Die Ausgabe umfasst eine klassifizierte Karte mit den IDs der Bibliothekseinträge als Klassenlabels, ein Ähnlichkeits-/Konfidenzraster zur Quantifizierung der Übereinstimmungsqualität sowie optional einen vollständigen Stapel der spektralen Winkel/Distanzen für jeden Bibliothekseintrag, der eine schwellenwertbasierte Filterung ermöglicht; die Metadaten dokumentieren die Quelle der Referenzbibliothek und das verwendete Ähnlichkeitsmaß.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-Rasterstapel (ein Raster je Band)." }, "library": { "label": "Bibliothek", "description": "Einträge der Spektralbibliothek als Array von Objekten {name, values} oder numerischen Arrays." }, "library_csv": { "label": "Bibliotheks-CSV", "description": "Optionaler Pfad der CSV-Spektralbibliothek (Zeilen name,b1,b2,... oder b1,b2,...). Wird verwendet, wenn 'library' nicht angegeben ist." }, "metric": { "label": "Kennzahl", "description": "Zuordnungsmetrik: 'sam' (Standard), 'euclidean' oder 'sid'." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Klassenrasters." }, "output_score": { "label": "Score ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters der besten Übereinstimmungswerte (Winkel oder Distanz)." } } }, "canny_edge_detection": { "name": "Canny-Kantenerkennung", "description": "Wendet die mehrstufige Canny-Kantenerkennung an (Gauß-Weichzeichnung → Sobel-Gradient → Non-Maximum-Suppression → doppelter Schwellenwert → Hysterese).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters (Einzelband oder gepacktes RGB)." }, "sigma": { "label": "Sigma", "description": "Standardabweichung des Gauß-Glättungskernels in Pixeln. Standard: 0.5." }, "low_threshold": { "label": "Unterer Schwellenwert", "description": "Unterer Hysterese-Schwellenwert (Anteil 0–1 des maximalen Gradienten). Standard: 0.05." }, "high_threshold": { "label": "Oberer Schwellenwert", "description": "Oberer Hysterese-Schwellenwert (Anteil 0–1 des maximalen Gradienten). Standard: 0.15." }, "add_back": { "label": "Zurückaddieren", "description": "Wenn wahr, werden Kantenpixel im Originalbild auf null gesetzt, statt eine binäre Kantenkarte zu erzeugen. Standard: falsch." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "corner_detection": { "name": "Eckenerkennung", "description": "Identifiziert Eckenmuster in binären Rastern mithilfe von Hit-and-Miss-Vorlagen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "laplacian_filter": { "name": "Laplace-Filter", "description": "Der Laplace-Filter berechnet die zweite räumliche Ableitung der Bildintensität und ermöglicht so eine leistungsfähige Kantenerkennung durch isotrope (richtungsunabhängige) Gradientenmessung. Die Implementierung wendet einen festen Kernel an, der den Laplace-Operator (Summe der zweiten Ableitungen in x- und y-Richtung) annähert, und erfasst Intensitätsänderungen unabhängig von der Kantenausrichtung. Anders als Richtungsfilter behandelt dieser Ansatz alle Kantenrichtungen gleich und eignet sich daher ideal für die Merkmalserkennung, die Orientierungsunabhängigkeit erfordert. Die mathematische Grundlage bildet die diskrete Näherung: ∇²I ≈ I(x+1,y) + I(x-1,y) + I(x,y+1) + I(x,y-1) - 4·I(x,y). Zu den Hauptmerkmalen gehören die Fähigkeit zur Nulldurchgangserkennung (echte Kanten liegen dort, wo die Ausgabe null kreuzt), die Unempfindlichkeit gegenüber der Kantenrichtung und die Fähigkeit, Übergänge von hell nach dunkel und von dunkel nach hell gleichermaßen zu erkennen. Die Laplace-Filterung ist besonders stark in der geologischen Kartierung, wo Strukturgrenzen als Nulldurchgänge erscheinen, bei der Abgrenzung von Vegetationsgrenzen, der Extraktion von Straßennetzen aus hochaufgelösten Bildern und der Erkennung von Gebäudegrundrissen. Die Interpretation der Ausgabe beruht auf dem Verständnis der Vorzeichenwechsel: stark positive Werte weisen auf lokale dunkle Minima hin, negative Werte auf lokale helle Maxima, und Nulldurchgänge markieren echte Kanten. Die Ausgabe reicht bei 8-Bit-Quellbildern je nach lokalem Kontrast typischerweise von -1000 bis +1000. Ein hoher Ausgabebetrag weist auf scharfe, klar definierte Kanten hin; ein geringer Betrag deutet auf allmähliche Übergänge hin. Die Nulldurchgangserkennung erfordert eine sorgfältige Wahl des Schwellenwerts. Beachten Sie, dass der Laplace-Operator rauschempfindlich ist (er verstärkt hochfrequentes Rauschen), weshalb vor der Anwendung häufig eine Vorfilterung mit Gauß-Glättung empfohlen wird.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "variant": { "label": "Variante", "description": "Kernelvariante: 3x3(1), 3x3(2), 3x3(3), 3x3(4), 5x5(1), 5x5(2)." }, "clip_amount": { "label": "Beschneidungsbetrag", "description": "Optionaler symmetrischer Beschneidungsprozentsatz der Randbereiche (0-40)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "laplacian_of_gaussians_filter": { "name": "Laplacian-of-Gaussian-Filter", "description": "Führt eine Laplacian-of-Gaussians-Kantenverstärkung (LoG) durch, die Gauß-Glättung mit Laplace-Kantenerkennung kombiniert. Rechnerisch über eine Difference-of-Gaussians (DoG) angenähert. Glättet zunächst das Bild (verringert das Rauschen) und wendet dann den Laplace-Operator an (erkennt Kanten). Klassisches mehrskaliges Verfahren der Kantenerkennung. Die Nulldurchgangserkennung auf der LoG-Ausgabe ermittelt genaue Kantenpositionen. LoG ist Standard für die Kantenerkennung im Skalenraum: Der Gauß-Filter entfernt Rauschen, der Laplace-Operator verstärkt Kanten. Der Sigma-Parameter steuert den Maßstab der erkannten Kanten: ein kleines Sigma erkennt feine Kanten, ein großes Sigma breite Kanten. LoG wird aus Effizienzgründen über DoG angenähert. Mehrere Sigma-Werte ermöglichen eine mehrskalige Kantenerkennung (Identifikation von Merkmalen in verschiedenen Maßstäben). Anwendungen: (1) robuste Kantenerkennung (rauschresistent), (2) mehrskalige Kantenerkennung (mehrere Sigma verwenden), (3) Kantenlokalisierung über Nulldurchgänge, (4) Vorverarbeitung für die Segmentierung, (5) Blob-Erkennung über LoG-Nulldurchgänge. Arbeitsablauf: LoG anwenden→Nulldurchgänge ermitteln→Kanten verfolgen→Vektorisierung oder Weiterverarbeitung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "sigma": { "label": "Sigma", "description": "Vom LoG-Kernel verwendetes Gauß-Sigma (0.5-20.0, Standard 0.75)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "prewitt_filter": { "name": "Prewitt-Filter", "description": "Der Prewitt-Operator führt eine gradientenbasierte Kantenerkennung ähnlich wie Sobel durch, verwendet jedoch alternative Kernelgewichte, die für andere Rauscheigenschaften optimiert sind. Die Implementierung nutzt zwei 3×3-Faltungskernel, die die Richtungsableitungen in x und y mit gleichmäßiger Gewichtung der mittleren und angrenzenden Zeilen/Spalten berechnen, im Unterschied zu Sobels Betonung der Mitte. Der Gradientenbetrag kombiniert die Richtungskomponenten über √(Gx² + Gy²) und liefert eine gleichmäßige Richtungsantwort. Die mathematische Grundlage bilden diskrete Differentiationsnäherungen, die alle beitragenden Pixel gleich gewichten, statt die Mitte hervorzuheben. Zu den Hauptmerkmalen gehören ein leicht anderes Rauschverhalten als bei Sobel (bei extrem verrauschten Bildern mitunter überlegen), eine echte Zerlegung in Betrag und Richtung für anspruchsvolle Kantenanalysen, Recheneffizienz, da nur Standardfaltungsoperationen nötig sind, sowie eine erwiesene Wirksamkeit bei Radar-, optischen und thermischen Bildern. Die Prewitt-Filterung ist besonders stark bei der Analyse von SAR-Bildern, wo die gleichmäßige Gewichtung Speckle-Artefakte besser verringert als Sobel, bei der Erkennung thermischer Anomalien mit Betonung linearer Objekte und bei der multispektralen Kantenextraktion, die eine richtungsunabhängige Verarbeitung erfordert. Die Interpretation der Ausgabe entspricht der von Sobel: Der Betrag gibt die Kantenstärke an (höher = schärfer), die über atan2(Gy, Gx) berechnete Richtung liefert die Kantenausrichtung im Bogenmaß. Typische Beträge liegen bei 8-Bit-Eingaben zwischen 0-256; Beträge über 80 weisen im Allgemeinen auf deutliche Kanten hin. Die Richtungswerte reichen von -π bis +π; 0 Radiant bezeichnet rein horizontale Kanten, ±π/2 rein vertikale Kanten. Die gleichmäßige Kernelgewichtung erzeugt typischerweise etwas glattere Gradientenantworten als Sobel, was für spärliche oder feine Bildmerkmale vorteilhaft sein kann. Wenden Sie ergänzend eine Medianfilterung an, um rauschbedingte Falschpositive zu verringern. Kombinieren Sie die Richtungsausgabe mit einer Schwellenwertwahl für Kantenverknüpfung und Grenzextraktion, die für Segmentierungspipelines entscheidend sind.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "clip_tails": { "label": "Ränder beschneiden", "description": "Optionaler symmetrischer Beschneidungsprozentsatz der Randbereiche (0-40)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "roberts_cross_filter": { "name": "Roberts-Cross-Filter", "description": "Der Roberts-Cross-Filter ist einer der frühesten Kantenerkennungsoperatoren und berechnet Bildgradienten mit einem einfachen, aber wirksamen diagonalen 2×2-Kreuzkernel bei minimalem Rechenaufwand. Dieser Operator verwendet zwei orthogonale 2×2-Matrizen, die gegenüber der horizontal-vertikalen Ausrichtung um 45° gedreht sind, und erzeugt so kreuzförmige Faltungsmasken, die Kanten unter Betonung von Ecken und diagonalen Übergängen erkennen. Der Filter wendet getrennte Kernel für die X- und Y-Gradienten an und berechnet den Betrag über die Summe der Absolutwerte oder die euklidische Norm. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine außergewöhnliche Recheneffizienz dank des kleinen 2×2-Kernels, ein minimaler Speicherbedarf und eine schnelle Verarbeitung großer Rasterdatensätze. Roberts Cross ist besonders wirksam bei der Erkennung feinmaßstäbiger Merkmale und scharfer Übergänge in hochaufgelösten Bildern. Hauptanwendungsfälle sind die schnelle Kantenerkennung in zeitkritischen Anwendungen, die Echtzeitverarbeitung von Videoströmen, eine vorläufige Grenzerkennung vor weitergehenden Algorithmen sowie ressourcenbeschränkte Umgebungen. Die Anwendungen reichen von der Vorverarbeitung von Luftbildbefliegungen über die Qualitätsbewertung von Satellitenbildern und die Merkmalsextraktion für Machine-Learning-Pipelines bis zu mobilen GIS-Implementierungen. Die Ausgabe zeigt Kantenpositionen als Pixel mit hohem Betrag, an denen spektrale Änderungen innerhalb der 2×2-Nachbarschaft auftreten. Hintergrundbereiche zeigen typischerweise Werte nahe null; Kanten erscheinen als helle lineare Strukturen, die Grenzen zwischen unterschiedlichen Landbedeckungsklassen anzeigen. Die Ausgabe ist naturgemäß spärlich und enthält nur dort Kanten, wo die Gradienten die Schwellen der Rechengenauigkeit überschreiten. Wenden Sie den Filter bei multispektralen Bildern auf jedes Band einzeln an oder berechnen Sie zuerst einen normierten Differenzindex. Nach der Anwendung von Roberts folgt häufig eine Kantenverdünnung als Nachbearbeitung, um die Ausgabe für Abläufe der Vektorkonvertierung aufzubereiten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "clip_amount": { "label": "Beschneidungsbetrag", "description": "Optionaler symmetrischer Beschneidungsprozentsatz der Randbereiche (0-50)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "sobel_filter": { "name": "Sobel-Filter", "description": "Der Sobel-Operator erkennt Kanten durch richtungsabhängige Gradientenschätzung in x-Richtung (horizontal) und y-Richtung (vertikal) und kombiniert orthogonale Ableitungskernel zu einer einheitlichen Betragsdarstellung. Die Implementierung wendet zwei 3×3-Faltungskernel unabhängig voneinander an (einer betont horizontale, einer vertikale Kanten) und kombiniert die Ergebnisse dann über die euklidische Norm: Betrag = √(Gx² + Gy²). Dieser separierbare Ansatz verringert den Rechenaufwand bei gleichbleibender Genauigkeit der Kantenerkennung. Die mathematische Grundlage bilden diskrete Näherungen der Bildgradienten, wobei die Kernelgewichte die mittleren Pixel stärker gewichten, um die Robustheit gegenüber Rauschen zu verbessern. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine richtungsabhängige Gradientenmessung zur Bestimmung der Kantenausrichtung, ein relativ geringer Rechenaufwand, eine erwiesene Wirksamkeit bei Satelliten- und Luftbildern sowie ein minimaler Bedarf an Parameterabstimmung. Die Sobel-Filterung findet breite Anwendung bei der Berechnung von Geländeneigung und Exposition, der Extraktion von Objektgrenzen in Objekterkennungsabläufen, der Abgrenzung von Flussnetzen aus DEM-Daten und der Kartierung von Infrastruktur (Straßen, Gebäude, Stromleitungen) aus hochaufgelösten Bildern. Bei der Interpretation der Ausgabe gibt der Betrag die Kantenstärke an (höhere Werte = schärfere Übergänge), während die Richtungskomponenten (Gx, Gy) eine Orientierungsanalyse ermöglichen. Typische Gradientenbeträge liegen bei 8-Bit-Bildern zwischen 0-256; Werte über 100 weisen im Allgemeinen auf deutliche Kanten hin. Das Verhältnis Gx/Gy liefert Informationen zur Kantenausrichtung: ein Verhältnis nahe 1 weist auf 45-Grad-Kanten hin, ein Verhältnis >>1 auf horizontale Strukturen, ein Verhältnis <<1 auf vertikale Strukturen. Falschpositive treten häufig in verrauschten Bereichen auf; Medianfilterung oder morphologische Operationen verringern Fehldetektionen wirksam. Kombinieren Sie den Filter mit einer Schwellenwertbildung, um binäre Kantenmasken für Segmentierungspipelines zu erhalten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "variant": { "label": "Variante", "description": "Variante der Kernelgröße: 3x3 (Standard) oder 5x5." }, "clip_tails": { "label": "Ränder beschneiden", "description": "Optionaler symmetrischer Beschneidungsprozentsatz der Randbereiche (0-40)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "balance_contrast_enhancement": { "name": "Ausgeglichene Kontrastverbesserung", "description": "Verringert den Farbstich in einem gepackten RGB-Bild mithilfe kanalweiser parabolischer Streckungen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "band_mean": { "label": "Bandmittelwert", "description": "Gewünschte mittlere Ausgabehelligkeit je Kanal (Standard 100.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "create_colour_composite": { "name": "Farbkomposit erstellen", "description": "Erstellt ein gepacktes RGB-Farbkomposit aus Rot-, Grün-, Blau- und optionalen Deckkraftrastern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "red": { "label": "Rot", "description": "Pfad des Rot-Band-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "green": { "label": "Grün", "description": "Pfad des Grün-Band-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "blue": { "label": "Blau", "description": "Pfad des Blau-Band-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "opacity": { "label": "Deckkraft", "description": "Optionaler Pfad des Deckkraftrasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "enhance": { "label": "Verbessern", "description": "Nach dem Zusammensetzen eine Balance-Kontrastverbesserung anwenden (Standard wahr)." }, "treat_zeros_as_nodata": { "label": "Nullen als NoData behandeln", "description": "Nullwerte in den RGB-Eingaben als NoData/Hintergrund behandeln (Standard falsch)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "direct_decorrelation_stretch": { "name": "Direkte Dekorrelationsspreizung", "description": "Verbessert die Farbsättigung eines gepackten RGB-Bilds, indem der achromatische Anteil verringert und die Kanäle linear gestreckt werden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "achromatic_factor": { "label": "Achromatischer Faktor", "description": "Reduktionsfaktor der Graukomponente von 0 bis 1 (Standard 0.5)." }, "clip_percent": { "label": "Beschneidungsprozent", "description": "Prozentsatz der Randbeschneidung für die lineare Umskalierung nach der Streckung (Standard 1.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "false_colour_composite": { "name": "Falschfarbenkomposit", "description": "Erstellt ein Falschfarbenkomposit-Raster (NIR/Rot/Grün) aus einem unterstützten optischen Sensorpaket.", "params": { "wbe": { "label": "WBE", "description": "WBE" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe" } } }, "gamma_correction": { "name": "Gammakorrektur", "description": "Die Gammakorrektur wendet über eine Potenzgesetz-Transformation eine nichtlineare Helligkeitsanpassung an, um den Bildkontrast, die Anzeigetreue und die wahrnehmungsbezogene Helligkeitsverteilung zu optimieren. Die mathematische Transformation lautet I_corrected = I^(1/γ), wobei γ (Gamma) ein vom Benutzer festgelegter Exponent ist, der Richtung und Ausmaß der Helligkeitsanpassung steuert. Werte γ > 1 verdunkeln Bilder (Kompensation für hell darstellende Anzeigen), während γ < 1 Bilder aufhellt (Kompensation für dunkel darstellende Anzeigen). Die Implementierung arbeitet unabhängig auf jedem Pixel oder Spektralband und bewahrt die räumlichen Beziehungen, während die Intensitätsskalierung angepasst wird. Zu den Hauptmerkmalen gehören die Erhaltung der Bildstruktur bei Umverteilung der Tonwerte, Recheneffizienz, da nur Nachschlagetabellen benötigt werden, die Anwendbarkeit auf beliebige radiometrische Daten einschließlich 16/32-Bit-Bildern sowie die Umkehrbarkeit, die eine inverse Korrektur ermöglicht. Die Gammakorrektur ist unverzichtbar bei der Aufbereitung von Satellitenbildern für die visuelle Interpretation durch Kompensation von Sensoreigenschaften, bei der Normierung der Helligkeit von Orthofotos über Fluglinien oder Sensortypen hinweg, bei der Verbesserung thermischer Bilder zur besseren Sichtbarkeit von Objekten und bei der Vorverarbeitung multispektraler Daten für Machine-Learning-Pipelines, in denen eine Normierung der Eingaben die Konvergenz verbessert. Die korrigierten Werte folgen einer Potenzgesetz-Skalierung: Mitteltöne erfahren die größte relative Anpassung, während Extremwerte weniger komprimiert werden. Bei 8-Bit-Eingaben (0-255) hellt ein typisches Gamma von 0.4-0.6 Bilder deutlich auf; ein Gamma von 1.4-1.6 verdunkelt sie erheblich. Histogrammformen verändern sich vorhersehbar: linksschiefe Histogramme (dunkle Bilder) profitieren von γ < 1, rechtsschiefe Histogramme (helle Bilder) von γ > 1. Überprüfen Sie die korrigierte Ausgabe per Histogrammdarstellung und visueller Prüfung. Wenden Sie die Korrektur einheitlich auf Bildsammlungen an, die eine gleichförmige Vorverarbeitung erfordern. Übliche Arbeitsabläufe stellen die Gammakorrektur vor die Schwellenwertwahl oder Klassifikation, um eine ausgewogene Sichtbarkeit der Merkmale sicherzustellen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "gamma": { "label": "Gamma", "description": "Gamma-Exponent in [0, 4], Standard 0.5." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "gaussian_contrast_stretch": { "name": "Gaußsche Kontrastspreizung", "description": "Streckt den Kontrast durch Anpassung an eine gaußsche Referenzverteilung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "num_tones": { "label": "Anzahl Tonwerte", "description": "Anzahl der Ausgabetöne (Standard 256)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "histogram_equalization": { "name": "Histogrammausgleich", "description": "Wendet einen Histogrammausgleich zur Verbesserung des Bildkontrasts an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "num_tones": { "label": "Anzahl Tonwerte", "description": "Anzahl der Ausgabetöne (Standard 256)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "histogram_matching": { "name": "Histogrammanpassung", "description": "Passt ein Bildhistogramm an ein angegebenes Referenzhistogramm an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "histogram": { "label": "Histogramm", "description": "Referenzhistogramm als [[value, frequency], ...] oder [{x, y}, ...]." }, "is_cumulative": { "label": "Ist kumulativ", "description": "Wahr, wenn die angegebenen Histogrammwerte bereits kumuliert sind." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "histogram_matching_two_images": { "name": "Histogrammanpassung zweier Bilder", "description": "Passt das Histogramm eines Eingabebilds an das Histogramm eines Referenzbilds an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "reference": { "label": "Referenz", "description": "Pfad des Referenzrasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "ihs_to_rgb": { "name": "IHS zu RGB", "description": "Die inverse IHS-zu-RGB-Transformation wandelt Komponenten aus Intensität, Farbton und Sättigung zurück in den Rot-Grün-Blau-Farbraum und ermöglicht so die Wiederherstellung natürlicher Farben aus zerlegten Fernerkundungsdaten. Die inversen Formeln arbeiten mit zylindrischen Polarkoordinaten und wandeln Farbtonwinkel und Sättigungsbetrag zusammen mit der Intensität zurück in kartesische RGB-Koordinaten, wobei die numerische Stabilität gewahrt und Quantisierungsartefakte minimiert werden. Diese Transformation ist das entscheidende Gegenstück zu RGB-zu-IHS-Operationen, insbesondere in Pan-Sharpening-Abläufen, in denen die Intensität durch hochaufgelöste panchromatische Daten ersetzt wurde. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine exakte mathematische Umkehrung der Vorwärtstransformation, die Konsistenz bei Hin- und Rücktransformation gewährleistet, eine automatische Behandlung achromatischer Pixel mit undefiniertem Farbton, die die Fortpflanzung numerischer Artefakte verhindert, numerische Stabilität bei extremen Sättigungswerten nahe null sowie Recheneffizienz für eine nahtlose Integration in schnelle Verarbeitungspipelines. Die inverse Transformation schließt Pan-Sharpening-Abläufe ab, indem sie nach dem Ersetzen der Intensität durch panchromatische Daten natürliche Farbbilder wiederherstellt, ermöglicht die Farbdarstellung von Daten mit verbesserter Auflösung, unterstützt die spektrale Rekonstruktion aus zerlegten Komponenten und validiert die Konsistenz der Transformation in Qualitätskontrollabläufen. Die IHS-zu-RGB-Ausgabe erzeugt dreibandige Bilder in natürlichen Farben, deren räumliche Auflösung vom eingegebenen Intensitätsband übernommen wird, und eignet sich zur direkten Visualisierung und weiteren Analyse. Die Ausgabebänder stellen Rot-, Grün- und Blaukanal in Standardreihenfolge dar; die Farben zeigen mehr räumliches Detail, wenn die Intensität durch höher aufgelöste panchromatische Daten ersetzt wurde, und bewahren die spektralen Eigenschaften der ursprünglichen Farbton- und Sättigungskomponenten.", "params": { "intensity": { "label": "Intensität", "description": "Raster des Intensitätsbands (0–1)." }, "hue": { "label": "Farbton", "description": "Raster des Farbtonbands (0–2π Radiant)." }, "saturation": { "label": "Sättigung", "description": "Raster des Sättigungsbands (0–1)." }, "red_output": { "label": "Rot-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das rote Band." }, "green_output": { "label": "Grün-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das grüne Band." }, "blue_output": { "label": "Blau-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das blaue Band." } } }, "min_max_contrast_stretch": { "name": "Min-Max-Kontrastspreizung", "description": "Streckt Werte linear zwischen einem vom Benutzer angegebenen Minimum und Maximum.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "min_val": { "label": "Minimalwert", "description": "Minimaler Eingabewert für die Skalierung." }, "max_val": { "label": "Maximalwert", "description": "Maximaler Eingabewert für die Skalierung." }, "num_tones": { "label": "Anzahl Tonwerte", "description": "Anzahl der Ausgabetöne (Standard 256)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "mosaic": { "name": "Mosaik", "description": "Die Mosaikbildung kombiniert mehrere überlappende Raster durch geometrische Registrierung, Resampling auf eine gemeinsame Projektion und ein gemeinsames Pixelgitter sowie Kantenüberblendung zur Minimierung von Diskontinuitäten zu einer nahtlosen Ausgabe. Der Algorithmus registriert die Raster anhand geografischer Koordinaten oder Passpunkte, führt ein Resampling auf Zielauflösung und -ausdehnung durch und wendet in Überlappungsbereichen eine gewichtete Überblendung an (Feather-Überblendung oder exponentielle Gewichtung). Überlappende Pixel werden durch distanzgewichtete Mittelung von den Rasterrändern aus überblendet, was weiche Übergänge erzeugt und die Genauigkeit der inneren Pixel bewahrt. So entstehen nahtlose kontinentale oder globale Rastermosaike ohne Randartefakte und radiometrische Diskontinuitäten. Zu den Hauptmerkmalen gehören die geometrische Ausrichtung mehrerer Raster auf eine gemeinsame Projektion, die Wahl der Resampling-Methode (bilinear, kubisch, nächster Nachbar), eine Kantenüberblendung, die Nahtstellen beseitigt, eine radiometrische Normierung, die Sensor- oder Beleuchtungsunterschiede ausgleicht, sowie die Unterstützung Tausender Eingaberaster. Das Werkzeug verwaltet die Rasterpriorität automatisch und vermeidet Lücken durch intelligente Füllstrategien. Anwendungen sind die Erstellung kontinentaler Satellitenbildmosaike aus Szenensammlungen, die Erzeugung nahtloser digitaler Höhenmodelle aus mehreren Fluglinien, die Erstellung optischer Kompositmosaike aus multitemporalen Bildern, der Aufbau von Orthomosaiken aus Befliegungen mit unbemannten Luftfahrzeugen (UAV) sowie die Erstellung von Grundkarten für große Gebiete aus überlappenden Satellitenszenen. Die Mosaikbildung ist für kontinentale und globale Analyseabläufe unverzichtbar. Interpretation der Ausgabe: Ausgaberaster übernehmen die Projektion und Auflösung der Eingabe; Überblendungsbereiche zeigen interpolierte Werte, die die Eingaberaster ausgleichen. Randartefakte weisen auf unzureichende Überlappung oder eine schlechte radiometrische Normierung hin; bei der Bewertung werden Nahtstellen und die Farbkonsistenz über Mosaikgrenzen hinweg untersucht. Die Behandlung von NoData an Mosaikrändern erfordert Aufmerksamkeit bei Füllwerten und der Festlegung der Ausdehnung. Die Qualitätsbewertung umfasst eine geometrische Überprüfung anhand von Passpunkten und eine radiometrische Bewertung durch Vergleich der Mosaikwerte mit den Eingaberastern.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Liste der Eingaberaster als Array von Pfaden oder als durch Komma/Semikolon getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Resampling-Methode: 'nn' (Standard), 'bilinear' oder 'cc'." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "mosaic_with_feathering": { "name": "Mosaik mit weichen Kanten", "description": "Fügt zwei Raster zu einem Mosaik zusammen und überblendet überlappende Zellen weich mit Gewichten nach Randabstand.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Resampling-Methode: 'cc' (Standard), 'nn' oder 'bilinear'." }, "weight": { "label": "Gewichtung", "description": "Distanzgewichtungsexponent für das Überblenden von Überlappungen (Standard 4.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "normalized_difference_index": { "name": "Normalisierter Differenzindex", "description": "Berechnet (band1 - band2) / (band1 + band2) aus einem Mehrbandraster.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "band1": { "label": "Band 1", "description": "1-basierter Index des ersten Bands (Standard 1)." }, "band2": { "label": "Band 2", "description": "1-basierter Index des zweiten Bands (Standard 2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "panchromatic_sharpening": { "name": "Pansharpening", "description": "Panchromatisches Schärfen fusioniert hochaufgelöste panchromatische Bilder mit geringer aufgelösten multispektralen Daten nach der Brovey-Methode, einem spektralen Multiplikationsverfahren, das räumliche Details verstärkt und zugleich die spektrale Information bewahrt. Das Verfahren führt zunächst ein Resampling der multispektralen Bänder auf die panchromatische Auflösung durch und berechnet dann das Intensitätsverhältnis zwischen dem panchromatischen Bild und der berechneten multispektralen Intensität, um jedes Band entsprechend zu skalieren. Dieser Ansatz bewahrt die spektrale Treue und verbessert zugleich die räumliche Auflösung erheblich. Zu den Hauptmerkmalen gehören die Erhaltung der ursprünglichen spektralen Eigenschaften, eine linear-algebraische Effizienz, die eine schnelle Verarbeitung großer Bilder ermöglicht, eine automatische Resampling-Kompatibilität mit bandregistrierten Eingaben sowie eine automatische Normierung für radiometrische Konsistenz über heterogene Sensoren hinweg. Das Verfahren wird häufig zur Verbesserung von Satellitenbildern für Kartierungsanwendungen eingesetzt, darunter Stadtplanung, landwirtschaftliches Monitoring und Rohstofferkundung, bei denen sowohl spektrales als auch räumliches Detail entscheidend ist. Panchromatisches Schärfen erzeugt eine verbesserte multispektrale Ausgabe mit höherer räumlicher Schärfe, die sich für die visuelle Interpretation und detaillierte Kartierung eignet. Die Ausgabebänder behalten die ursprüngliche Reihenfolge der multispektralen Bänder bei, jedoch mit panchromatischer Auflösung, was eine nahtlose Integration in Standard-Bildanalyseabläufe und GIS-Systeme ermöglicht. Die räumliche Auflösung steigt auf die Auflösung der panchromatischen Eingabe und ermöglicht eine Merkmalsextraktion in feineren Maßstäben als bei den ursprünglichen multispektralen Daten.", "params": { "red": { "label": "Rot", "description": "Rot-Band-Raster (erforderlich, sofern 'composite' nicht angegeben ist)." }, "green": { "label": "Grün", "description": "Grün-Band-Raster (erforderlich, sofern 'composite' nicht angegeben ist)." }, "blue": { "label": "Blau", "description": "Blau-Band-Raster (erforderlich, sofern 'composite' nicht angegeben ist)." }, "composite": { "label": "Komposit", "description": "Gepacktes multispektrales RGB-Komposit (schließt red/green/blue aus)." }, "pan": { "label": "Panchromatisch", "description": "Panchromatisches Rasterband." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Fusionsmethode: 'brovey' (Standard) oder 'ihs'." }, "output_mode": { "label": "Ausgabemodus", "description": "Ausgabecodierung: 'packed' (Standard) oder 'bands' (3-Band-RGB-Raster)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "percentage_contrast_stretch": { "name": "Prozentuale Kontrastspreizung", "description": "Percentage Contrast Stretch führt eine lineare Kontrastverstärkung durch, indem vor der Streckung auf den vollen Dynamikumfang festgelegte Prozentanteile der Extremwerte (Ränder) aus dem Histogramm entfernt werden. Algorithmus: entfernt die unteren und oberen Perzentilwerte jedes Bands unabhängig, bildet den verbleibenden Bereich linear auf den Ausgabebereich ab (typischerweise 0-255 oder volle Bittiefe) und beseitigt radiometrische Extremwerte, die einen schlechten Kontrast verursachen. Die Perzentilwahl (üblicherweise 2-3%) wägt Kontrastverstärkung gegen die Wahrung der Datenintegrität ab. Hauptmerkmale: entfernt radiometrische Ausreißer automatisch, verhindert eine Kontrastkompression durch anomale Werte, bandweise oder global anwendbar, recheneffiziente lineare Transformation, umkehrbare Operation. Fähigkeiten: bewältigt radiometrische Artefakte, verbessert die Sichtbarkeit subtiler Merkmale, passt sich variablen Eingabebereichen an. Anwendungsfälle: Vorverarbeitung vor Klassifikation oder Fusion, Verbesserung eines nicht ausgeschöpften Dynamikumfangs, Vorbereitung für die multispektrale Darstellung, radiometrische Normierung über Szenen hinweg. Anwendungen: Verbesserung von Satellitenbildern für die visuelle Interpretation, Vorverarbeitung für die satellitengestützte Erkennung von Hangrutschungen, Normierung vor der Klassifikation, Aufbereitung archivierter Bilder. Interpretation der Ausgabe: verbesserte Bilder zeigen einen besseren Kontrast; Extremwerte werden abgeschnitten; zuvor verborgene subtile Merkmale werden sichtbar; bandspezifische Abschneidewerte zeigen die Qualität der radiometrischen Verteilung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Perzentil-Beschneidungsprozentsatz (Standard 1.0)." }, "tail": { "label": "Rand", "description": "Modus der Randbeschneidung: both (Standard), upper oder lower." }, "num_tones": { "label": "Anzahl Tonwerte", "description": "Anzahl der Ausgabetöne (Standard 256)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "piecewise_contrast_stretch": { "name": "Stückweise Kontrastspreizung", "description": "Führt eine stückweise lineare Kontraststreckung mit vom Benutzer angegebenen Stützstellen durch.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "function": { "label": "Funktion", "description": "Zeichenkette der Haltepunktanweisung, z. B. '(50,0.1);(120,0.6);(180,0.85)'." }, "greytones": { "label": "Grautöne", "description": "Anzahl der Ausgabetöne für Nicht-RGB-Raster (Standard 1024)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "resample": { "name": "Neu abtasten", "description": "Das Resampling von Bildern ändert die Pixelauflösung mithilfe von Interpolationsverfahren wie nächster Nachbar (am schnellsten, geringste Glättung), bilinear (lineare Interpolation zwischen benachbarten Pixeln), bikubisch (Anpassung kubischer Polynome) und kubischer Spline (glatte kontinuierliche Interpolation). Resampling ist unverzichtbar für die geometrische Registrierung, für die Erstellung multispektraler Stapel einheitlicher Auflösung aus Sensoren unterschiedlicher Auflösung und für die Integration von Zusatzdaten in verschiedenen Maßstäben. Jedes Verfahren passt lokale Interpolationskernel an die ursprünglichen Pixelwerte an, wertet die Kernel an den neuen Pixelpositionen aus und gibt die interpolierten Werte zurück. Der nächste Nachbar bewahrt die radiometrischen Werte (geeignet für kategoriale Daten); Verfahren höherer Ordnung glätten Kanten und verringern Aliasing, zeichnen scharfe Grenzen aber weich. Zu den Hauptmerkmalen gehören wählbare Interpolationsverfahren zur Optimierung des Verhältnisses von Geschwindigkeit und Genauigkeit, die Angabe der Ausgabeauflösung über eine Zielpixelgröße oder Abmessungen, eine automatische Behandlung von Hintergrundwerten für Bereiche außerhalb der Eingabeausdehnung sowie eine optionale Antialiasing-Filterung, die Resampling-Artefakte verringert. Anwendungen sind die Bildregistrierung zur Ausrichtung von Daten auf gemeinsame Gitter, die Harmonisierung der Auflösung multispektraler Stapel mit unterschiedlichen nativen Auflösungen, das Downsampling zur Verringerung der Datenmenge unter Erhalt räumlicher Muster sowie das Upsampling zur Verbesserung visueller Details für die Darstellung. Die Resampling-Ausgabe integriert Bilder mit einheitlicher Auflösung. Die Ausgabeauflösung entspricht der Benutzervorgabe; das Interpolationsverfahren beeinflusst die Kantenschärfe (der nächste Nachbar bewahrt Kanten; Verfahren höherer Ordnung glätten); Hintergrundbereiche (außerhalb der Eingabeausdehnung) erhalten einstellbare Füllwerte; die Ausgabe lässt sich nahtlos in multispektrale Analyseabläufe integrieren.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Liste der Eingaberaster als Array von Pfaden oder als durch Komma/Semikolon getrennte Zeichenkette." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Optionales Basisraster, das Ausgabeausdehnung und -gitter definiert. Hat Vorrang vor cell_size." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Optionale Ausgabezellengröße, wenn base nicht angegeben ist." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Resampling-Methode: 'cc' (Standard), 'nn' oder 'bilinear'." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "rgb_to_ihs": { "name": "RGB zu IHS", "description": "Die Transformation von RGB in Intensität-Farbton-Sättigung zerlegt den Rot-Grün-Blau-Farbraum in wahrnehmungsrelevante Komponenten: Intensität (Helligkeit), Farbton (Farbe) und Sättigung (Farbreinheit). Die Zerlegung verwendet mathematische Standardformeln, die RGB-Farbvalenzen in zylindrische Polarkoordinaten umrechnen, wobei die Intensität die Leuchtdichte darstellt, der Farbton den Farbwinkel kodiert und die Sättigung die Farbkonzentration misst. Dieser Farbraum ist für die Fernerkundung besonders nützlich, da die Intensität durch hochaufgelöste Daten ersetzt werden kann, während die ursprünglichen Farbeigenschaften durch die inverse Transformation erhalten bleiben. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine numerisch stabile Formulierung, die Sonderfälle (achromatische Pixel) robust behandelt, die Erhaltung des vollen Dynamikumfangs ohne Abschneiden oder Informationsverlust, eine automatische Bandskalierung für konsistente Ergebnisse über unterschiedliche Eingabebereiche sowie eine Recheneffizienz, die sich für große multispektrale Stapel eignet. Das Verfahren dient mehreren Anwendungen: Pan-Sharpening-Abläufen, in denen die Intensität durch panchromatische Daten ersetzt wird, der Verbesserung der Farbdarstellung, der spektralen Vorverarbeitung für Klassifikationsalgorithmen und Umwandlungen von Farbe in Graustufen unter Erhalt der Wahrnehmungsinformation. Die RGB-zu-IHS-Transformation ist unverzichtbar für Fusionsverfahren, die panchromatische Auflösung mit multispektraler Farbinformation kombinieren. Die Ausgabe umfasst drei Einzelbanddateien für die Komponenten Intensität, Farbton und Sättigung, die unabhängig in Analyseabläufen verwendet werden können. Das Intensitätsband nähert die Leuchtdichte an; der Farbton reicht von 0-360 Grad und kodiert die Farbinformation; die Sättigung reicht von 0-100 Prozent und gibt die Farbreinheit an.", "params": { "red": { "label": "Rot", "description": "Rot-Band-Raster (schließt 'composite' aus)." }, "green": { "label": "Grün", "description": "Grün-Band-Raster (schließt 'composite' aus)." }, "blue": { "label": "Blau", "description": "Blau-Band-Raster (schließt 'composite' aus)." }, "composite": { "label": "Komposit", "description": "Gepacktes RGB-Kompositraster (schließt red/green/blue aus)." }, "intensity_output": { "label": "Intensitätsausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Intensitätsband." }, "hue_output": { "label": "Farbton-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Farbtonband." }, "saturation_output": { "label": "Sättigungsausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Sättigungsband." } } }, "sigmoidal_contrast_stretch": { "name": "Sigmoidale Kontrastspreizung", "description": "Führt eine sigmoidale Kontraststreckung mit Verstärkung und Grenzwert durch.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "cutoff": { "label": "Grenzfrequenz", "description": "Sigmoid-Mittelpunkt in normierten Einheiten (Standard 0.0)." }, "gain": { "label": "Verstärkung", "description": "Sigmoid-Verstärkungsparameter (Standard 1.0)." }, "num_tones": { "label": "Anzahl Tonwerte", "description": "Anzahl der Ausgabetöne (Standard 256)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "split_colour_composite": { "name": "Farbkomposit aufteilen", "description": "Teilt ein gepacktes RGB-Farbkomposit-Raster in drei separate Einzelbandraster für den Rot-, Grün- und Blaukanal auf. Algorithmus: Dieses Werkzeug extrahiert einzelne Farbbänder aus einem Kompositbild, in dem R-, G- und B-Werte in einem einzigen Raster gepackt sind (häufig mit standardmäßiger 24-Bit-RGB- oder 32-Bit-RGBA-Kodierung). Die Trennung erfolgt über bitweise Operationen, die jede 8-Bit-Kanalkomponente isolieren. Hauptmerkmale: bewahrt die ursprünglichen radiometrischen Werte (0–255), verarbeitet Standard-RGB-Komposite und erweiterte Formate, gibt drei unabhängige georeferenzierte Raster aus. Anwendungsfälle: Spektralanalysen, bei denen einzelne Bänder getrennt verarbeitet werden müssen; Erstellung von Eingabedatensätzen für die Berechnung von Vegetationsindizes (NDVI, EVI); Vorbereitung von Daten für Bandalgebra-Operationen; Ermöglichung weitergehender Farbtransformationen wie der RGB-zu-IHS-Umwandlung; Extraktion bestimmter Bänder für Abläufe der überwachten oder unüberwachten Klassifikation. Anwendungen: Analyse von Fernerkundungsbildern, Vorverarbeitung von Satellitendaten, Vorbereitung multispektraler Analysen, Pipelines zur Bildverbesserung. Interpretation der Ausgabe: Es entstehen drei Einzelbandraster mit identischer räumlicher Ausdehnung, Projektion und Georeferenzierung wie das Eingabekomposit. Jedes Ausgabeband enthält radiometrische 8-Bit-Werte (0–255), die die Intensität der jeweiligen Farbkomponente in der Szene darstellen. Bandstatistiken (Min, Max, Mittelwert) spiegeln die spektralen Eigenschaften des jeweiligen Farbkanals wider; dominante Werte zeigen die vorherrschende Farbe im Bild an. Die Ausgaberaster eignen sich unmittelbar für Bandberechnungen, spektrale Indizes oder weitere Mehrband-Verarbeitungsabläufe.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Raster mit gepacktem RGB." }, "red_output": { "label": "Rot-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das rote Band." }, "green_output": { "label": "Grün-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das grüne Band." }, "blue_output": { "label": "Blau-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das blaue Band." } } }, "standard_deviation_contrast_stretch": { "name": "Kontrastspreizung nach Standardabweichung", "description": "Führt eine lineare Kontraststreckung mit Mittelwert plus/minus einem Vielfachen der Standardabweichung durch.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Multiplikator der Standardabweichung zur Ableitung der Beschneidungsgrenzen (Standard 2.0)." }, "num_tones": { "label": "Anzahl Tonwerte", "description": "Anzahl der Ausgabetöne (Standard 256)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "true_colour_composite": { "name": "Echtfarbenkomposit", "description": "Erstellt ein Echtfarbenkomposit-Raster (RGB) aus einem unterstützten optischen Sensorpaket.", "params": { "wbe": { "label": "WBE", "description": "WBE" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe" } } }, "adaptive_filter": { "name": "Adaptiver Filter", "description": "Der adaptive Filter passt die Filterstärke dynamisch anhand lokaler Bildstatistiken (Mittelwert, Varianz, Kurtosis) an und ermöglicht so eine kontextbewusste Glättung, die auf die Eigenschaften der Szene reagiert. Die Implementierung unterteilt Bilder in gleitende Fenster, berechnet lokale Statistiken (zur Unterscheidung rauschdominierter von merkmalsdominierten Bereichen) und wählt die Filterparameter entsprechend. Flache Bereiche werden stark geglättet; komplexe Bereiche werden behutsam gefiltert. Die mathematische Grundlage bilden statistische Tests zur Bestimmung des lokalen Charakters: Bereiche mit einer Varianz unterhalb des Schwellenwerts werden stark geglättet; Bereiche oberhalb des Schwellenwerts behalten ihre Details. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine automatische Parameteranpassung (der Benutzer gibt Bereiche vor, der Algorithmus wählt lokal), die Anwendbarkeit auf beliebige Filterkernel (Gauß, Median, morphologisch) sowie die Wirksamkeit bei optischen und Radarbildern. Die adaptive Filterung ist besonders stark bei der Vorverarbeitung heterogener Satellitenmosaike (unterschiedliche Sensoren, Aufnahmebedingungen), bei der Glättung von LiDAR-Punktwolken (bewahrt Vegetationskanten in Wäldern; glättet den Boden in offenen Bereichen), bei der selektiven Speckle-Reduktion in SAR-Daten unter Berücksichtigung von Zielen und Hintergrund sowie bei der Stapelung multitemporaler Bilder. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass homogene Bereiche intensiv gefiltert werden (geringe lokale Varianz → starke Glättung), während komplexe Bereiche zurückhaltend gefiltert werden (hohe Varianz → minimale Verarbeitung). Der Glättungsradius passt sich je Bereich dynamisch an: flache Bereiche erhalten eine Filterung mit großem Radius; texturierte Bereiche eine Filterung mit kleinem Radius oder gar keine. Die Ausgabebereiche bleiben innerhalb der Eingabe; prüfen Sie die räumliche Karte der Filterstärke, um die Anpassung zu validieren. In glatten Bereichen verschieben sich die Statistiken zu den lokalen Mittelwerten; komplexe Bereiche bleiben weitgehend unverändert. Häufige Artefakte sind eine mögliche Überglättung an Bereichsgrenzen (typischerweise mit weichem Übergang) und eine Empfindlichkeit gegenüber dem Verhältnis von Rauschen und Varianz. Überprüfen Sie die Anpassung durch Analyse lokaler Varianzkarten. Setzen Sie den Filter in automatisierten Vorverarbeitungspipelines für Daten aus mehreren Quellen ein, bei denen eine gleichförmige Filterung nicht ausreicht.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Nachbarschaftsbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Nachbarschaftshöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Absoluter z-Wert-Schwellenwert für die Ersetzung durch den Mittelwert (Standard 2.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "anisotropic_diffusion_filter": { "name": "Anisotroper Diffusionsfilter", "description": "Die anisotrope Diffusionsfilterung realisiert eine iterative kantenerhaltende Glättung über gerichtete Diffusionsprozesse, die zwischen Kanten und flachen Bereichen unterscheiden. Der Algorithmus aktualisiert jedes Pixel iterativ anhand gewichteter Differenzen zu seinen Nachbarn und verwendet eine Leitfähigkeitsfunktion, die die Diffusion über Grenzen mit hohem Gradienten verringert und die Glättung innerhalb homogener Bereiche zulässt. Die Implementierung löst die partielle Differentialgleichung ∂I/∂t = div(c(|∇I|)∇I), wobei sich die Leitfähigkeit c(·) an den lokalen Gradientenbetrag anpasst. Dieser datengetriebene Ansatz bewahrt scharfe Übergänge und verringert zugleich schrittweise das Rauschen in gleichförmigen Bereichen. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine echte Kantenerhaltung ohne explizite Kantenmasken, eine automatische Maßstabswahl über die Iterationsanzahl, eine wirksame Rauschminderung bei erhaltener Merkmalsschärfe sowie die Anwendbarkeit auf Einzelband- und multispektrale Daten. Die anisotrope Diffusion ist besonders stark bei der Glättung von LiDAR-Punktwolken unter Erhalt von Geländekanten, beim Entrauschen von Satellitenbildern zur Erkennung subtiler geologischer Merkmale, bei der Speckle-Reduktion in SAR-Daten unter Erhalt der Kanten von Radarzielen sowie bei medizinischen/wissenschaftlichen Bildern, bei denen die Kantentreue entscheidend ist. Zur Interpretation der Ausgabe ist zu beachten, dass glatte Bereiche zunehmend homogenisiert werden (die Werte konvergieren zum lokalen Mittelwert), während Kanten steiler werden, bis sie sich stabilisieren. Frühe Iterationen (t<5) liefern eine leichte Rauschminderung; mittlere Iterationen (t=5-20) eine deutliche Glättung; übermäßige Iterationen (t>50) bergen die Gefahr einer Überbetonung von Grenzen oder falscher Merkmale. Die Ausgabewerte bleiben im Wertebereich der Quelldaten; mit fortschreitender Verarbeitung verschieben sich die Statistiken zu den regionalen Mittelwerten. Überwachen Sie die Varianz der Ausgabe, um den Grad der Glättung zu beurteilen. Übliche Kennzahlen sind die Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses und Indizes der Kantenschärfe. Wenden Sie das Verfahren in mehrskaligen Abläufen sorgfältig an, in denen die Genauigkeit der Kantenerhaltung die Genauigkeit der nachgelagerten Klassifikation oder Veränderungserkennung direkt beeinflusst.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "iterations": { "label": "Iterationen", "description": "Anzahl der Diffusionsiterationen (Standard 10)." }, "kappa": { "label": "Kappa", "description": "Kantenempfindlichkeitsparameter (Standard 20.0)." }, "lambda": { "label": "Lambda", "description": "Zeitschritt in (0, 0.25], Standard 0.2." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "bilateral_filter": { "name": "Bilateralfilter", "description": "Kantenerhaltende bilaterale Glättung über räumliche und Intensitätskernel. Bewahrt Details besser als ein Gauß-Filter. Sigma_dist=Radius, sigma_int=Schwellenwert der Kantenerhaltung. RGB-fähig.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "sigma_dist": { "label": "Sigma Distanz", "description": "Standardabweichung des räumlichen Gauß-Kernels in Pixeln (0.5–20.0, Standard 0.75)." }, "sigma_int": { "label": "Sigma Intensität", "description": "Standardabweichung des Intensitäts-Gauß-Kernels in Rasterwerteinheiten (Standard 1.0)." }, "treat_as_rgb": { "label": "Als RGB behandeln", "description": "Auf wahr setzen, um die HSI-Verarbeitung von gepacktem RGB zu erzwingen. Bei falsch kann gepacktes RGB dennoch automatisch aus den Rastermetadaten erkannt werden." }, "assume_three_band_rgb": { "label": "Drei Bänder als RGB annehmen", "description": "Wenn wahr (Standard), dürfen 3-Band-uint8/uint16-Raster in Filtern, die die 3-Band-RGB-Intensitätsverarbeitung unterstützen, als RGB behandelt werden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "closing": { "name": "Schließen", "description": "Führt eine morphologische Schließung mit einem rechteckigen Strukturelement durch.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Ungerade Nachbarschaftsbreite (Standard 11)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Ungerade Nachbarschaftshöhe (Standard wie filter_size_x)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "conservative_smoothing_filter": { "name": "Konservativer Glättungsfilter", "description": "Conservative Smoothing realisiert eine nichtlineare Filterung, indem jedes Pixel durch den Mittelwert ähnlicher Nachbarn (innerhalb eines festgelegten Intensitätsbereichs) ersetzt wird, wodurch Kanten erhalten und Rauschen verringert werden. Die Implementierung untersucht Nachbarschaften, ermittelt Pixel innerhalb der Intensitätsschwelle des zentralen Pixels und mittelt diese Pixel ähnlicher Werte. Mathematische Formulierung: F = (1/N) Σ(I_j : |I_j - I_center| < T), wobei T die Ähnlichkeitsschwelle und N die Anzahl ähnlicher Pixel ist. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine einfache schwellenwertbasierte Definition der Ähnlichkeit, die Wirksamkeit bei optischen und Radarbildern, interpretierbare Parameter (der Schwellenwert steuert die Kantenschärfe) und ein minimaler Rechenaufwand. Conservative Smoothing ist besonders stark bei der Vorverarbeitung multispektraler Satellitenbilder (verringert Rauschen unter Erhalt spektraler Grenzen), bei der Verbesserung thermischer Bilder (glättet radiometrisches Rauschen und erhält Temperaturdiskontinuitäten), bei der Glättung von LiDAR-Klassifikationen (bewahrt Grenzen zwischen Vegetation und Boden) und bei der Vorverarbeitung verrauschter Vermessungsdaten. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass homogene Bereiche vollständig gemittelt werden (alle Nachbarn ähnlich), während Kanten nur minimal gefiltert werden (ähnliche Pixel nur auf derselben Seite). Der Schwellenwertparameter steuert die Kantenerhaltung: ein kleiner Schwellenwert (strenge Ähnlichkeit) erzeugt eine leichte Glättung; ein großer Schwellenwert (lockere Ähnlichkeit) eine starke Glättung, bei der möglicherweise Kanten verloren gehen. Die Ausgabewerte stammen genau aus den Nachbarwerten der Eingabe (keine Interpolation; die Ausgabe ist der Mittelwert vorhandener Werte). Die Statistiken verschieben sich zu lokalen Clustern; heterogene Bereiche zeigen minimale Veränderungen. Überprüfen Sie die Wirksamkeit des Schwellenwerts per visueller Prüfung und lokaler Histogrammanalyse. Häufige Artefakte sind eine unzureichende Glättung bei zu strengen Schwellenwerten und verwischte Kanten bei zu lockeren Schwellenwerten. Die Iterationsanzahl ermöglicht eine schrittweise Filterung: ein einzelner Durchlauf liefert eine sanfte Glättung; mehrere Durchläufe verstärken den Effekt. Wenden Sie das Verfahren vor der Klassifikation an, wenn rauschbedingte Kategorienverwechslungen verringert werden müssen, während die Klassengrenzen scharf bleiben.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Nachbarschaftsbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 3)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Nachbarschaftshöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 3)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "diff_of_gaussians_filter": { "name": "Differenz-von-Gauß-Filter", "description": "Die Difference-of-Gaussians-Filterung (DoG) erkennt Kanten und feine Merkmale durch Subtraktion zweier gaußgeglätteter Versionen mit unterschiedlichen Radien und erzeugt so einen Bandpassfilter, der mittlere Ortsfrequenzen hervorhebt. Die Implementierung berechnet zwei Gauß-Glättungen (kleiner Radius σ₁ und großer Radius σ₂) und subtrahiert dann: DoG = G(σ₁) - G(σ₂). Diese nichtlineare Kombination verstärkt Kanten und Rücken und unterdrückt zugleich sowohl feines Rauschen als auch großräumige Beleuchtungstrends. Zu den Hauptmerkmalen gehören ein einstellbarer Frequenzgang (das Verhältnis σ₂/σ₁ steuert die Bandpasseigenschaften), eine nullzentrierte Ausgabe (bipolar: positive und negative Werte), die Anwendbarkeit auf Kantenerkennung und Merkmalsextraktion sowie Recheneffizienz durch Wiederverwendung der Gauß-Glättung. Difference of Gaussians ist besonders stark bei der Erkennung geologischer Strukturen (Verwerfungen und Lineamente erscheinen als hohe DoG-Antwort), bei der Gebäudeextraktion aus Orthofotos, bei der Verstärkung feiner Texturen in Fernerkundungsmosaiken und in von der Neurowissenschaft inspirierten Verarbeitungsmodellen. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass Kanten Spitzenantworten erzeugen (positiv auf der hellen, negativ auf der dunklen Seite), mit einem Nulldurchgang genau am Übergang. Die Nulldurchgangserkennung zeigt echte Kanten unabhängig von der Kantenrichtung. Der DoG-Betrag gibt die Kantenstärke an; der typische Bereich reicht bei 8-Bit-Eingaben je nach lokalem Kontrast von -1000 bis +1000. Das Verhältnis σ₂/σ₁ bestimmt die Bandpassmitte: ein Verhältnis von ~2 hebt sehr feine Merkmale hervor; ~5 mittlere Merkmale; ~10 gröbere Merkmale. Bimodale Ausgabeverteilungen (Spitzen an den positiven und negativen Extremen) weisen auf eine gute Kantentrennung hin. Häufige Artefakte sind Halos um starke Kanten und eine mögliche zu schwache Antwort, wenn das Frequenzband nicht zum Maßstab der Merkmale passt. Kombinieren Sie das Verfahren zur Kantenextraktion mit einer Betragsschwelle. Wenden Sie es vor einer morphologischen Nachbearbeitung an, um Merkmale robust aus verrauschten Satellitenbildern zu extrahieren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Kleineres Gauß-Sigma (0.25-20.0, Standard 2.0)." }, "sigma2": { "label": "Sigma 2", "description": "Größeres Gauß-Sigma (0.5-20.0, Standard 4.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "diversity_filter": { "name": "Diversitätsfilter", "description": "Berechnet die Vielfalt in einem gleitenden Fenster als Anzahl eindeutiger Werte/Klassen innerhalb der Nachbarschaft. Misst die lokale Heterogenität: hohe Vielfalt = abwechslungsreiches Gelände/unterschiedliche Klassen, geringe Vielfalt = homogen. Zeigt Textur, Fragmentierung und Mustervielfalt. Wird häufig auf klassifizierte oder kategoriale Bilder angewendet, um Übergangs-/Randzonen zu identifizieren.\n\nDer Vielfaltsfilter erzeugt ein Maß der lokalen Variation, das von den konkreten Werten unabhängig ist. Nützlich für die Landschaftsökologie (Habitatvielfalt, Fragmentierungskennzahlen), die Bewertung der Klassifikationsqualität (hohe Vielfalt = gemischte/unsichere Bereiche) und die Texturanalyse. Auf Höhendaten angewendet, gibt die Vielfalt die Rauheit im Nachbarschaftsmaßstab an. Auf eine Klassifikation angewendet, identifiziert sie gemischte Zonen, Ökotone und Grenzzonen.\n\nAnwendungen: (1) Kartierung der Landschaftsfragmentierung (hohe Vielfalt = vielfältiges Mosaik, geringe Vielfalt = gleichförmige Flächen), (2) Bewertung der Klassifikationskonfidenz/-unsicherheit (hohe Vielfalt = unsicherer Bereich), (3) Texturanalyse (Kartierung der Heterogenität), (4) Kanten-/Grenzerkennung über Vielfaltsspitzen, (5) Habitatvielfalt für ökologische Analysen (die Eignung hängt von der lokalen Vielfalt ab).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "edge_preserving_mean_filter": { "name": "Kantenerhaltender Mittelwertfilter", "description": "Der kantenerhaltende Mittelwertfilter führt eine selektive Pixelmittelung durch, indem lokale Mittelwerte unter Ausschluss von Ausreißerpixeln berechnet werden, die wahrscheinlich Kanten oder Rauschen darstellen. Die Implementierung sortiert die Pixel der Nachbarschaft, entfernt Extremwerte (niedrigste und höchste Werte oder Werte oberhalb einer statistischen Schwelle) und mittelt die verbleibenden Werte. Dieser robuste Ansatz wägt Glättung gegen den Erhalt der Schärfe ab. Varianten sind eine gewichtete Mittelung, die die mittleren Pixel betont, und eine adaptive Schwellenwertwahl anhand lokaler Statistiken. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine einfache Parametersteuerung (Anzahl ausgeschlossener Werte oder Schwellenwert), Recheneffizienz durch Sortieren kleiner Nachbarschaften, eine wirksame Rauschminderung ohne Verwischen von Details sowie die Anwendbarkeit auf optische, Radar- und thermische Daten. Die kantenerhaltende Mittelwertfilterung ist besonders stark bei der Vorverarbeitung optischer Satellitendaten für die Berechnung von Vegetationsindizes (entfernt Schatten und Wolken ohne Verwischen von Objekten), bei der DEM-Glättung unter Erhalt von Neigungsknicken, beim Entrauschen thermischer Bilder unter Erhalt scharfer Grenzen und bei der Aufbereitung von Orthofotos für die manuelle Digitalisierung. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass sich die entfernten Ausreißer an Kanten und in verrauschten Bereichen konzentrieren; die verbleibenden Werte werden gemittelt und erzeugen eine lokale Glättung. Die Ausschlussparameter steuern die Kantenschärfe: das Ausschließen eines einzelnen Extremwerts entfernt Salz-und-Pfeffer-Rauschen; das Ausschließen mehrerer Extremwerte erzeugt glattere Ergebnisse mit sanfteren Kantenübergängen. Die Ausgabebereiche bleiben innerhalb der Eingabe; die Statistiken verschieben sich zu den Mittelwerten der Nicht-Ausreißer. Überwachen Sie die Differenz zwischen Ausgabe und Eingabe, um die gefilterten Bereiche zu erkennen (typischerweise Bereiche hoher Varianz). Die Qualität der Kantenerhaltung hängt von der Genauigkeit der Ausreißererkennung ab; prüfen Sie visuell, dass Merkmale scharf bleiben. Häufige Artefakte sind eine unzureichende Glättung bei zu strengen Schwellenwerten und eine übermäßige Filterung bei zu hohen Ausschlusszahlen. Die Iterationsanzahl ermöglicht eine schrittweise Filterung; ein einzelner Durchlauf liefert eine sanfte Glättung. Wenden Sie das Verfahren vor einer schwellenwertbasierten Klassifikation an, um rauschbedingte Fehlklassifikationen zu verringern und dabei die Objektgrenzen zu erhalten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Quadratische Nachbarschaftsgröße in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Maximale absolute Nachbardifferenz für die Aufnahme in den lokalen Mittelwert (Standard 15.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "emboss_filter": { "name": "Prägefilter", "description": "Der Prägefilter (Emboss) verstärkt Kantenmerkmale durch gerichtete Schattierung und erzeugt ein charakteristisches dreidimensionales Reliefbild, in dem Kanten je nach simulierter Beleuchtungsrichtung als erhabene oder vertiefte Flächen erscheinen. Dieser Filter wendet einen 3×3-Kernel an, der Kantenerkennung mit einseitiger Beleuchtung kombiniert, typischerweise mit simuliertem Licht aus dem linken oberen Quadranten, und erzeugt so einen starken visuellen Kontrast an Grenzen, während glatte Bereiche erhalten bleiben. Die Prägetransformation subtrahiert gewichtete Nachbarwerte in bestimmten Richtungen und erzeugt eine Ausgabe, in der Lichter und Schatten topografische und merkmalsbezogene Diskontinuitäten betonen. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine intuitive Richtungssteuerung zur Anpassung der simulierten Lichtrichtung (Varianten für acht Richtungen), eine natürliche 3D-Wahrnehmung, die die visuelle Interpretation verbessert, sowie eine robuste Leistung bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen in den Quellbildern. Der Prägefilter dient der Qualitätssicherung, der interpretierenden Visualisierung und der Betonung von Objektgrenzen. Anwendungsfälle sind die visuelle Verbesserung für die geologische Interpretation, bei der Mineralgrenzen als Reliefmuster sichtbar werden, die Luftbildinterpretation mit besserer Sichtbarkeit subtiler Grenzen, die kartografische Produktion, bei der geprägte digitale Höhenmodelle eindrucksvolle Reliefkarten erzeugen, sowie die Erkennung archäologischer Strukturen, bei der verborgene Bauten als subtile topografische Variationen erscheinen. Bei der Interpretation der Ausgabe gelten hohe Werte als beleuchtete Flächen und niedrige Werte als Schatten, was eine wahrgenommene Tiefe erzeugt, die das menschliche Auge ganz natürlich als Relief deutet. Die geprägte Ausgabe muss für die Darstellung typischerweise auf den Bereich 0-255 skaliert werden; die Rohausgabe enthält oft negative Werte, die Schattenbereiche darstellen. Der Effekt ist rein visuell – der Prägefilter berechnet weder eine echte Beleuchtung noch Höhenableitungen. Wenden Sie ihn bei multispektralen Bildern je nach Analyseziel auf Hauptkomponenten oder ausgewählte Bänder an. Die Nachbearbeitung umfasst häufig eine Kontrastverstärkung oder ein Tone-Mapping zur Optimierung der visuellen Wirkung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "direction": { "label": "Richtung", "description": "Reliefrichtung: n,s,e,w,ne,nw,se,sw." }, "clip_amount": { "label": "Beschneidungsbetrag", "description": "Optionaler symmetrischer Beschneidungsprozentsatz der Randbereiche (0-40)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "fast_almost_gaussian_filter": { "name": "Schneller Näherungs-Gaußfilter", "description": "Der Fast-Almost-Gaussian-Filter bietet eine schnelle Glättung als Gauß-Näherung über iterative separierbare Box-Filterung (Mittelung) und erreicht eine nahezu gaußsche Weichzeichnung mit einer Rechenkomplexität von O(N) unabhängig vom Weichzeichnungsradius. Die Implementierung wendet aufeinanderfolgende Box-Faltungen an (jede berechnet lokale Pixelmittelwerte), um eine kumulative Gauß-Verteilung anzunähern; N Iterationen nähern zunehmend größere Gauß-Kernel an. Die mathematische Grundlage bildet der zentrale Grenzwertsatz: die wiederholte Faltung von Box-Funktionen nähert sich asymptotisch einer Gauß-Verteilung an. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine Rechengeschwindigkeit, die Glättung mit großen Kerneln auf großen Bildern ermöglicht, eine separierbare Implementierung mit geringerem Speicherbedarf, die Parametersteuerung über die Iterationsanzahl (steuert den Weichzeichnungsradius) und die Wirksamkeit bei beliebigen Datentypen. Die Fast-Almost-Gaussian-Filterung ist besonders stark bei schnellen Bildpyramiden für mehrskalige Analysen, beim Durchsuchen von Satellitenbildern in Echtzeit, bei der Vorverarbeitung enormer Fernerkundungsdatensätze vor der Klassifikation und in interaktiven Bildbetrachtern, die eine reaktionsschnelle Glättung erfordern. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass die Iterationsanzahl direkt mit dem Weichzeichnungsradius zusammenhängt: N=1 erzeugt eine minimale Glättung; N=3-5 eine mäßige Weichzeichnung; N>10 eine starke Glättung, die großen Gauß-Kerneln nahekommt. Mit zunehmender Iterationsanzahl verschieben sich die Ausgabewerte schrittweise zum lokalen Mittelwert; die Varianzabnahme folgt vorhersehbaren Mustern. Die verbleibenden Werte bleiben im Wertebereich der Eingabedaten. Der Vergleich mit echter Gauß-Filterung zeigt für die meisten Anwendungen eine akzeptable Näherung mit 2-5% Fehler. Der Geschwindigkeitsvorteil gegenüber echter Gauß-Filterung nimmt bei großen Radien drastisch zu: 5-20× schneller bei einem Radius >20 Pixel. Kleinere Artefakte sind eine leichte Welligkeit entlang von Kanten (sich über die Iterationen aufsummierende Box-Artefakte) und eine etwas andere Randbehandlung als beim Gauß-Filter. Überwachen Sie die Ausgabehistogramme auf multimodale Verteilungen, die eine ausreichende Glättung anzeigen. Setzen Sie den Filter in Vorverarbeitungspipelines ein, in denen die Geschwindigkeit geringfügige Näherungsfehler rechtfertigt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "sigma": { "label": "Sigma", "description": "Näherungsweises Gauß-Sigma (>=1.8 empfohlen, Standard 1.8)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "flip_image": { "name": "Bild spiegeln", "description": "Spiegelt ein Bild vertikal, horizontal oder in beide Richtungen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "direction": { "label": "Richtung", "description": "Spiegelrichtung: vertical (Standard), horizontal oder both." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "frangi_filter": { "name": "Frangi-Filter", "description": "Führt eine mehrskalige Frangi-Vesselness-Verstärkung zur Erkennung gefäßartiger (röhrenförmiger) Strukturen in mehreren Maßstäben durch. Beruht auf der Eigenwertanalyse der Hesse-Matrix. Reagiert stark auf linienartige Strukturen (Gefäße, Straßen, Flüsse) und schwach auf blobartige Strukturen. Die mehrskalige Analyse (mehrere Sigma-Werte ausprobieren) erkennt Gefäße unterschiedlicher Breite automatisch. Weit verbreitet in der medizinischen Bildgebung und der Fernerkundung zur Erkennung linearer Strukturen. Frangi-Vesselness verwendet die Hauptkrümmungen (Eigenwerte der Hesse-Matrix), um die lokale Struktur zu klassifizieren: hohe Vesselness für lineare Strukturen, niedrige für Plateaus oder Blobs. Die mehrskalige Implementierung wird bei mehreren Sigma-Werten (Breiten) angewendet und kombiniert die Antworten. Hervorragend zur Erkennung von Straßen, Flüssen und Gefäßnetzen. Bei mehreren Maßstäben mäßiger Rechenaufwand. Sehr gut interpretierbare Ausgabe – reagiert auf erkennbare Strukturen. Anwendungen: (1) Straßenerkennung in Satellitenbildern, (2) Extraktion von Fluss-/Gewässernetzen, (3) allgemeine Erkennung linearer Strukturen, (4) Gefäßerkennung (medizinische Bildgebung), (5) mehrskalige Strukturerkennung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "scales": { "label": "Skalen", "description": "Liste gaußähnlicher Skalen in Pixeln (Standard [1.0, 2.0, 3.0])." }, "beta": { "label": "Beta", "description": "Frangi-Beta-Parameter zur Unterdrückung von Blobs (Standard 0.5)." }, "c": { "label": "C", "description": "Frangi-c-Parameter für die Strukturempfindlichkeit (Standard 15.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "gabor_filter_bank": { "name": "Gabor-Filterbank", "description": "Führt eine Gabor-Filterung mit mehreren Orientierungen durch – eine richtungsbezogene Texturanalyse. Wendet eine Bank von Gabor-Filtern in mehreren Orientierungen an (typischerweise 0°, 45°, 90°, 135°), um richtungsbezogene Texturmerkmale zu extrahieren. Gabor-Antworten geben Stärke und Orientierung der Textur an. Nützlich zur Erkennung gerichteter Merkmale, zur Texturcharakterisierung und zur Analyse orientierter Muster. Jede Orientierung wird separat ausgegeben. Die Gabor-Filterung extrahiert richtungsbezogene Textur durch Faltung mit orientierungsspezifischen Wavelets. Jede Orientierung zeigt Merkmale, die an dieser Richtung ausgerichtet sind. Gibt mehrere Bänder aus (eines je Orientierung), die lokale Texturrichtung und -stärke zeigen. Gabor-Antworten sind grundlegend für die Extraktion von Texturmerkmalen und die Objekterkennung im maschinellen Sehen. Die Filterbank ermöglicht eine umfassende richtungsbezogene Analyse. Anwendungen: (1) richtungsbezogene Texturanalyse, (2) Erkennung orientierter Merkmale (Rücken, Täler, lineare Strukturen), (3) Kartierung gerichteter Erosion/Ablagerung, (4) Straßen-/Gewässererkennung (lineare Strukturen), (5) texturbasierte Klassifikation.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "sigma": { "label": "Sigma", "description": "Sigma der Gauß-Hüllkurve in Pixeln (Standard 2.0)." }, "frequency": { "label": "Frequenz", "description": "Räumliche Frequenz der Sinusschwingung in Zyklen/Pixel (Standard 0.2)." }, "orientations": { "label": "Orientierungen", "description": "Anzahl der Orientierungen in der Filterbank (Standard 6)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "gaussian_filter": { "name": "Gaußfilter", "description": "Mathematisch optimale Gauß-Glättung mit distanzgewichtetem Kernel. Grundlegend für mehrskalige Analysen, Kantenerkennung und Bandpassfilterung. Der Sigma-Parameter steuert die Glättungsstärke; RGB-fähig.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "sigma": { "label": "Sigma", "description": "Gaußsche Standardabweichung in Pixeln (0.5-20.0, Standard 0.75)." }, "treat_as_rgb": { "label": "Als RGB behandeln", "description": "Auf wahr setzen, um das Verhalten im RGB-Intensitätsraum zu erzwingen." }, "assume_three_band_rgb": { "label": "Drei Bänder als RGB annehmen", "description": "Wenn wahr (Standard), können 3-Band-uint8/uint16-Raster als RGB behandelt werden, falls explizite Metadaten fehlen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "glcm_texture": { "name": "GLCM-Textur", "description": "Der Texturanalysator auf Basis der Grauwertübergangsmatrix (GLCM) extrahiert statistische Texturmaße zweiter Ordnung, die räumliche Beziehungen zwischen den Grauwerten von Pixeln bei festgelegten Versatzdistanzen und -richtungen quantifizieren, und ermöglicht so eine anspruchsvolle Texturklassifikation zur Unterscheidung landwirtschaftlicher Vegetationsmuster, baulicher Strukturen und geologischer Formationen. Die GLCM berechnet Wahrscheinlichkeitsmatrizen, die erfassen, wie häufig Grauwertpaare bei festen Versätzen auftreten, und berechnet vier kanonische Haralick-Statistiken: Kontrast (misst lokale Variation), Korrelation (misst lineare Abhängigkeit), Homogenität (misst die Nähe zur Diagonalen) und Energie (misst Gleichförmigkeit). Das Werkzeug unterstützt acht Richtungsversätze (0°, 45°, 90°, 135° und ihre Gegenrichtungen), was eine richtungsabhängige Texturempfindlichkeit ermöglicht – zur Erkennung orientierter Muster wie Feldreihen, Gebäudeausrichtungen oder geologischer Strukturen. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine mehrrichtungsbezogene Analyse, die anisotrope Textureigenschaften aufdeckt, die Abstimmung des Versatzparameters zur Optimierung der Maßstabsempfindlichkeit, die gleichzeitige Berechnung mehrerer Texturmaße zur Verringerung des Verarbeitungsaufwands sowie die inhärente Fähigkeit, visuell subtile Oberflächeneigenschaften zu unterscheiden. Die Anwendungsfälle reichen von der Präzisionslandwirtschaft (Klassifikation von Kulturarten, Erkennung von Feldgrenzen, Bewertung von Pflanzenstress) über die Stadtanalyse (Kartierung der Bebauungsdichte, Extraktion versiegelter Flächen) bis zur geologischen Fernerkundung (Unterscheidung von Gesteinsarten, Erkennung struktureller Muster). Anwendungen sind die Landbedeckungsklassifikation durch Kombination spektraler und texturaler Merkmale, die objektbasierte Bildanalyse zur Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit, die Qualitätskontrolle zur Erkennung instrumenteller Artefakte in Satellitenbildern sowie die Veränderungserkennung zur Trennung bedeutsamer Veränderungen vom Sensorrauschen. Die Interpretation der Ausgabe erfordert das Verständnis der Bedeutung jeder Statistik: hoher Kontrast weist auf raue/vielfältige Texturen hin; hohe Korrelation auf lineare Muster; hohe Homogenität auf gleichförmige Texturen; hohe Energie auf geordnete, sich wiederholende Muster. Die Ausgabebänder lassen sich zu Texturindizes kombinieren (z. B. hebt GLCM-Homogenität geteilt durch Kontrast homogene Bereiche hervor). Die Modi der Richtungsaggregation (mean/min/max/separate) beeinflussen die Dimensionalität und Interpretation der Ausgabe. Typische Texturanalysen verwenden mehrere GLCM-Maße gleichzeitig für eine robuste Klassifikation.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Einkanaliges Eingaberaster." }, "window_size": { "label": "Fenstergröße", "description": "Ungerade Größe des gleitenden Fensters in Pixeln (Standard 7)." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Pixelabstand für die Paarversätze der Co-Occurrence-Matrix (Standard 1)." }, "angles": { "label": "Winkel", "description": "Kommagetrennte Winkel aus 0,45,90,135 (Standard '0,45,90,135')." }, "features": { "label": "Objekte", "description": "Kommagetrennte Merkmale: contrast,dissimilarity,homogeneity,asm,energy,entropy,mean,variance,correlation." }, "direction_aggregation": { "label": "Richtungsaggregation", "description": "Aggregationsmodus der Richtungen: mean (Standard), min, max, range, separate." }, "levels": { "label": "Ebenen", "description": "Anzahl der Quantisierungsstufen (Standard 32; Bereich 8-128)." }, "symmetric": { "label": "Symmetrisch", "description": "Wenn wahr (Standard), werden symmetrische GLCMs erstellt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad des Ausgaberasters (mehrkanaliges GeoTIFF)." } } }, "guided_filter": { "name": "Geführter Filter", "description": "Der geführte Filter realisiert eine kantenerhaltende Glättung, indem die Filterausgabe auf lokal lineare Beziehungen zu einem Führungsbild beschränkt wird, typischerweise dem Original oder einem verwandten Referenzlayer. Die Implementierung unterteilt das Bild in überlappende rechteckige Bereiche und berechnet in jedem Bereich lineare Regressionsparameter, um eine glatte Ausgabe unter Berücksichtigung der Struktur des Führungsbilds zu erzwingen. Die mathematische Formulierung minimiert ||Fᵢ - a·Gᵢ - b||² + ε||a||², wobei Fᵢ die gefilterte Ausgabe, Gᵢ das Führungsbild und (a, b) die lokal linearen Parameter sind. Zu den Hauptmerkmalen gehören Flexibilität (das Führungsbild kann vom gefilterten Bild unabhängig sein), Recheneffizienz durch eine separierbare O(N)-Implementierung, eine Parametersteuerung zur Anpassung der Stärke der Kantenerhaltung sowie die Wirksamkeit bei Führung durch Einzelband- oder multispektrale Daten. Die geführte Filterung ist besonders stark in Fusionsabläufen mehrerer Sensoren, in denen optische Daten das Entrauschen von SAR-Daten steuern, bei der Verfeinerung von LiDAR-Klassifikationen mithilfe zeitgleicher Orthofotos, bei der Entfernung von Schatten/Wolken in Satellitenmosaiken mithilfe zeitlicher Referenzbilder sowie bei der Detailverstärkung in Aufgaben der Kartenregularisierung. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass gefilterte Bereiche lokal der Struktur des Führungsbilds ähnlich bleiben, während innerhalb homogener Bereiche eine Intensitätsmittelung erfolgt. Der Glättungsradius steuert die räumliche Ausdehnung (größerer Radius = stärkere Glättung); der Regularisierungsparameter ε wägt Glätte gegen Strukturtreue ab (größeres ε = glatter, kleineres ε = mehr Detail). Die Ausgabebereiche entsprechen der Eingabe; ein visueller Vergleich mit dem Führungsbild bestätigt die Treue der Kantenerhaltung. Häufige Artefakte sind eine Überglättung an starken Diskontinuitäten (geeignete Parameter wählen) und eine unzureichende Glättung in Bereichen mit schwachem Führungsbild (Qualität des Führungsbilds prüfen). Überwachen Sie die Kreuzkorrelation zwischen gefilterter Ausgabe und Führungsbild, um die Qualität der Ausrichtung zu beurteilen. Setzen Sie den Filter gezielt in Abläufen der Bildfusion, Schärfung und Rekonstruktion ein, in denen Kanteninformationen aus einer Quelle die Filterung einer anderen steuern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "radius": { "label": "Radius", "description": "Fensterradius des Guided-Filters in Pixeln (Standard 4)." }, "epsilon": { "label": "Epsilon", "description": "Regularisierungsparameter für die lokale Varianz (Standard 0.01)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "high_pass_bilateral_filter": { "name": "Bilateraler Hochpassfilter", "description": "Berechnet ein Hochpassresiduum, indem die bilaterale Glättung vom Eingaberaster subtrahiert wird.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "sigma_dist": { "label": "Sigma Distanz", "description": "Standardabweichung des räumlichen (Distanz-)Gauß-Kernels in Pixeln (0.5–20.0, Standard 0.75)." }, "sigma_int": { "label": "Sigma Intensität", "description": "Standardabweichung des Intensitäts-Gauß-Kernels in Einheiten der Rasterwerte (Standard 1.0)." }, "treat_as_rgb": { "label": "Als RGB behandeln", "description": "Auf wahr setzen, um für gepackte RGB-Raster vor der Hochpass-Differenzbildung eine HSI-Intensitätsfilterung zu erzwingen." }, "assume_three_band_rgb": { "label": "Drei Bänder als RGB annehmen", "description": "Wenn wahr (Standard) und keine expliziten Farbmetadaten vorhanden sind, wird die RGB-Interpretation von 3-Band-uint8/uint16-Rastern zugelassen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabedatei. Wenn nicht angegeben, verbleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "high_pass_filter": { "name": "Hochpassfilter", "description": "Der Hochpassfilter isoliert hochfrequente räumliche Komponenten in Bildern, indem eine niederfrequente (geglättete) Version vom Originalbild subtrahiert wird. Mathematisch geschieht dies durch Faltung des Bilds mit einem Kernel, der Gradienten betont und großräumige Tonwertvariationen unterdrückt. Die Implementierung verwendet je nach Kernelgröße und Bildabmessungen entweder direkte Faltung oder Verarbeitung im Frequenzbereich. Der Filter verstärkt Kanten, feine Texturdetails und kleinräumige Variationen und entfernt dabei großräumige Beleuchtungstrends. Zu den kennzeichnenden Merkmalen gehören der Erhalt des Kantenkontrasts ohne Randartefakte, eine selektive Frequenzdämpfung abhängig vom Kernelradius und die direkte Anwendbarkeit auf Graustufen- und multispektrale Bilder. Die Hochpassfilterung ist von unschätzbarem Wert für die Geländeanalyse, bei der subtile topografische Merkmale hervorgehoben werden müssen, für das Schärfen von Satellitenbildern zur visuellen Interpretation, für die Erkennung kleinräumiger geologischer Strukturen und für die Vorverarbeitung von Daten für die Machine-Learning-Klassifikation. Sie ist außerdem unverzichtbar bei der Aufbereitung von Orthofotos für die Veränderungserkennung und bei der Verbesserung LiDAR-abgeleiteter Produkte. Zur Interpretation der Ausgabe ist zu beachten, dass positive Werte lokale Maxima (helle Kanten) und negative Werte lokale Minima (dunkle Kanten) anzeigen. Der typische Bereich beträgt bei 8-Bit-Bildern ±100; eine mittelwertfreie Ausgabe zeigt eine erfolgreiche Extraktion der hohen Frequenzen an. Häufige Artefakte sind Überschwinger an starken Diskontinuitäten und verstärktes Rauschen, wenn die Quellbilder verrauscht sind. Die Maßstabsinterpretation hängt vom Kernelradius ab: kleinere Kernel verstärken feine Texturen (einzelne Pixel), größere Kernel betonen Merkmale mittleren Maßstabs (Geländevariationen über Dutzende Pixel). Überwachen Sie die Ausgabestatistiken; eine übermäßige Nullzentrierung weist auf eine mögliche Überverarbeitung hin. Verwenden Sie den Filter zusammen mit ergänzenden Tiefpassergebnissen, um das Original zu rekonstruieren, oder in Abläufen der mehrskaligen Zerlegung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "high_pass_median_filter": { "name": "Median-Hochpassfilter", "description": "Führt eine Hochpassfilterung durch, indem der lokale Median von den Zentrumswerten subtrahiert wird: Ausgabe = Pixel - Median der Nachbarschaft. Kombiniert Hochpassfilterung (verstärkt Details) mit der Robustheit des Medians (entfernt Rauschen). Um null zentrierte Ausgabe (negativ = dunkler als die Umgebung, positiv = heller). Robuster gegenüber Ausreißern als gaußbasierte Hochpassfilter. Das Hochpassresiduum zeigt lokale Abweichungen vom Mediantrend. Besonders robust bei verrauschten Daten – der Median ist bei Ausreißern stabiler als der Mittelwert. Die Ausgabe betont feinmaßstäbige Variation. Wird häufig auf gaußgeglättete Versionen angewendet (ergibt einen Bandpassfilter). Nützlich zur Texturverstärkung und Merkmalsextraktion aus verrauschten Bildern. Anwendungen: (1) Texturverstärkung aus verrauschten Daten, (2) Detailextraktion vor der Klassifikation, (3) robuste Merkmalserkennung, (4) Vorverarbeitung für texturbasierte Segmentierung, (5) SAR-Vorverarbeitung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Nachbarschaftsbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Nachbarschaftshöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "sig_digits": { "label": "Signifikante Stellen", "description": "Signifikante Stellen für die Histogramm-Klasseneinteilung (Standard 2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "integral_image_transform": { "name": "Integralbildtransformation", "description": "Berechnet für jedes Band eine Summed-Area-Transformation (Integralbild).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "k_nearest_mean_filter": { "name": "Filter der K nächsten Mittelwerte", "description": "Führt eine kantenerhaltende Mittelwertglättung nach k nächsten Nachbarn durch: sortiert die Nachbarschaft nach dem Abstand zum Zentrumswert und mittelt die k nächstgelegenen Werte. Hybrider Ansatz, der Kanten durch Ähnlichkeitsgewichtung erhält. Das Zentrumspixel und die k-1 ähnlichsten Nachbarn werden gemittelt. Anspruchsvoller als einfaches k-NN (berücksichtigt räumliche und Intensitätsähnlichkeit). Im Vergleich zum bilateralen Filter recheneffizient. Der K-Nächste-Ansatz wählt Nachbarn adaptiv aus: Pixelwerte nahe dem Zentrum werden gemittelt, unähnliche Pixel ignoriert. Der Parameter K steuert die Glättung: k=1 (keine Glättung), k=n (alle Nachbarn = Mittelwertfilter). Typischerweise k=n/2 (die Hälfte der Nachbarschaft). Effiziente Alternative zum bilateralen Filter – ähnliche Kantenerhaltung bei geringerem Rechenaufwand. Besonders nützlich für Bilder mit starken Intensitätsdiskontinuitäten. Anwendungen: (1) kantenerhaltende Glättung (Alternative zum bilateralen Filter), (2) schnelle Vorverarbeitung für die Klassifikation, (3) effizienzkritische Vorverarbeitung, (4) Filterung mehrbandiger Bilder. Typische Parameter: k=neighborhood_size/2 bis 3/4.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Nachbarschaftsbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 3)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Nachbarschaftshöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 3)." }, "k": { "label": "K", "description": "Anzahl der zu mittelnden nächsten Nachbarn (Standard 5)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "kuwahara_filter": { "name": "Kuwahara-Filter", "description": "Der Kuwahara-Filter realisiert eine nichtlineare kantenerhaltende Glättung, indem die Nachbarschaft jedes Pixels in vier Quadranten unterteilt, in jedem Quadranten Statistiken berechnet und der Quadrant mit der geringsten Varianz als Ausgabewert gewählt wird. Die Implementierung unterteilt ein Fenster von (2k+1)×(2k+1) in vier überlappende k×k-Teilfenster, berechnet Mittelwert und Varianz jedes Quadranten und gibt den Mittelwert des Quadranten mit der geringsten Varianz aus. Dieser rangbasierte Ansatz glättet homogene Bereiche und schärft zugleich Kanten. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine echte Kantenerhaltung durch Quadrantenauswahl (Kanten zwischen Quadranten verhindern ein Verwischen der Ausgabe), rechnerische Einfachheit, da nur Mittelwert-/Varianzberechnungen nötig sind, die Parametersteuerung über die Quadrantengröße k sowie die Wirksamkeit bei optischen, Radar- und thermischen Bildern. Die Kuwahara-Filterung ist besonders stark bei der Glättung LiDAR-abgeleiteter DEMs unter Erhalt von Geländestufen und Terrassen, bei der Extraktion von Straßennetzen aus hochaufgelösten Bildern unter Erhalt scharfer Mittellinien, bei der Abgrenzung von Gebäudegrundrissen aus Luftbildern und bei der Erkennung von Ölteppichgrenzen in SAR-Bildern. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass homogene Bereiche den natürlich mittelnden Quadranten (geringste Varianz) ausgeben; an Kanten wird der Quadrant mit der gleichförmigen Struktur nächst der Kante ausgegeben, wodurch die Ausgabe faktisch an die sauberere Seite gebunden wird. Die Quadrantengröße k steuert den Detailerhalt: k=1 (minimale Glättung) bewahrt feine Kanten; k=3-4 bietet eine ausgewogene Glättung und Kantenerhaltung; k>5 birgt die Gefahr von Detailverlust. Die Ausgabewerte entsprechen genau den Eingabepixelwerten aus den gewählten Quadranten (keine Interpolation). Überwachen Sie die Ausgabehistogramme auf bimodale Verteilungen (Kanten und homogene Bereiche klar getrennt); unimodale Verteilungen deuten auf verwischte Kanten hin. Wenden Sie bei Überglättung ergänzend eine Schärfung an. Häufige Artefakte sind eine Richtungsverzerrung abhängig von der Quadrantenausrichtung und Blockbildung nahe schwacher Kanten. Verwenden Sie den Filter in der Vorverarbeitung für die Segmentierung, wo die Kantenerhaltung eine genaue Grenzextraktion sicherstellt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "radius": { "label": "Radius", "description": "Kuwahara-Quadrantenradius in Pixeln (Standard 2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "lee_filter": { "name": "Lee-Filter", "description": "Der Lee-Filter führt eine Speckle-Reduktion für SAR-Daten nach Lees multiplikativem Modell durch und nimmt an, dass Radarrückstreuungen einem multiplikativen Rauschen folgen: I = S·N, wobei S das Signal und N das multiplikative Rauschen ist. Die Implementierung berechnet lokale Mittelwerte und Varianzen, schätzt die Speckle-Varianz und filtert dann über: F = μ + (1 - σₙ²/σ_I²)·(I - μ), wobei σₙ² die Speckle-Varianz und σ_I² die Gesamtvarianz ist. Dieser modellbasierte Ansatz bewahrt Merkmale hoher Kohärenz und unterdrückt zugleich Speckle. Zu den Hauptmerkmalen gehören ein SAR-spezifisches Rauschmodell (multiplikativ statt gaußsch), der Erhalt von Punktzielen und Kanten, eine einfache Parameterinterpretation (die Fenstergröße steuert die Kohärenzmessung) sowie eine erwiesene Wirksamkeit bei Einfach- und Mehrfachpolarisations-SAR. Die Lee-Filterung ist besonders stark in der SAR-Vorverarbeitung für landwirtschaftliches Monitoring, Waldklassifikation, die Überwachung der Meeresoberfläche und Abläufe der Hochwasserkartierung. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass Bereiche hoher Kohärenz (Punktziele, starke Kanten) minimal gefiltert werden, Bereiche geringer Kohärenz (Speckle-Rauschen, schwache Grenzen) dagegen stark. Die Schätzung der Speckle-Varianz beeinflusst die Ausgabe: eine genaue Schätzung erfordert ausreichend homogene Pixel; eine unterschätzte Varianz führt zu Unterglättung; eine überschätzte Varianz zu Überglättung. Die Fenstergröße steuert die Auflösung der Kohärenzmessung: kleine Fenster (3×3) bewahren feine Details; große Fenster (7×7) verbessern die Varianzschätzung, bergen aber die Gefahr von Detailverlust. Die Ausgabeskalierung entspricht der Eingabe; eine logarithmische Darstellung verbessert die Sichtbarkeit. Die typische Rauschminderung erreicht je nach Anzahl der Looks eine Varianzabnahme von 5-10 dB. Überwachen Sie das Ausgabehistogramm auf eine verbleibende Speckle-Signatur; glatte Verteilungen deuten auf eine ausreichende Filterung hin. Zu den Artefakten gehören mögliche verwischte Kanten in Bereichen schwacher Kohärenz und eine Richtungsverzerrung bei linearen Strukturen. Setzen Sie den Filter gezielt in der SAR-Klassifikation ein, wenn Speckle unterdrückt werden muss, ohne die Integrität der Klassifikationsmerkmale zu beeinträchtigen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Nachbarschaftsbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Nachbarschaftshöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "sigma": { "label": "Sigma", "description": "Halbe Breite des Intensitätsbereichs um den Mittelwert (Standard 10.0)." }, "m_value": { "label": "M-Wert", "description": "Minimale Anzahl von Stichproben im Bereich, bevor auf die Mittelwertbildung zurückgegriffen wird (Standard 5.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "line_detection_filter": { "name": "Linienerkennungsfilter", "description": "Der Linienerkennungsfilter ist ein spezialisierter Kantendetektor, der lineare Strukturen – Straßen, Flüsse, Stromleitungen und geologische Lineamente – in vier Hauptrichtungen (horizontal, vertikal und beide Diagonalen) verstärkt, indem er richtungsbezogene Faltungskernel anwendet, die auf Konnektivität und Kontinuität von Linien optimiert sind. Dieser Filter verwendet 3×3-Kernel, die an der jeweiligen Hauptrichtung ausgerichtete lineare Strukturen betonen und dabei senkrecht verlaufendes Rauschen und zufällige Merkmalsvariationen unterdrücken. Der richtungsbezogene Ansatz trennt die Erkennungen nach Orientierung, sodass nachgelagerte Anwendungen horizontale Infrastruktur (Rohrleitungen, Feldgrenzen) von vertikalen Strukturen (Baumreihen, Versorgungskorridore) unterscheiden können. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine mehrrichtungsbezogene Zerlegung, die separate Betrags- und Richtungsbänder erzeugt, eine adaptive Abstimmung der Empfindlichkeit für Variationen von Linienbreite und Kontrast sowie eine hervorragende Leistung bei subtilen linearen Strukturen in komplexem Gelände. Die Anwendungsfälle reichen von der Kartierung von Infrastruktur (Straßen, Eisenbahnen, Stromleitungen) über die Extraktion natürlicher Strukturen (Gewässer, Rücken, Verwerfungen) bis zur Abgrenzung von Landnutzungsgrenzen. Anwendungen sind die Vorverarbeitung für die Vektorkonvertierung bei der Katasterdigitalisierung, die Extraktion von Verkehrsnetzen aus Orthofotos, die Kartierung geologischer Strukturen aus Satellitenbildern und die Mustererkennung in Fernerkundungsanalysen. Zur Interpretation der Ausgabe ist zu beachten, dass jede Richtungskomponente die Linienstärke in genau dieser Orientierung zeigt – untersuchen Sie alle vier Richtungsausgaben, um die vorherrschenden Strukturrichtungen zu ermitteln. Höhere Betragswerte weisen auf eine stärkere Linienkontinuität hin; niedrige Werte deuten auf Rauschen oder Unterbrechungen hin. Die Ausgabe ist naturgemäß spärlich und hebt nur Pixel hervor, die lineare Strukturen darstellen; Hintergrundbereiche bleiben nahe null. Die mehrrichtungsbezogene Ausgabe ermöglicht eine nachträgliche Klassifikation, bei der Straßen (in bebauten Gebieten typischerweise horizontal/vertikal) von natürlichen Lineamenten (beliebige Orientierung) unterschieden werden. Kombinieren Sie die Richtungskomponenten zu einer einheitlichen Linienkarte oder analysieren Sie jede Richtung einzeln für die Kartierung orientierter Strukturen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "variant": { "label": "Variante", "description": "Variante der Linienrichtung: v, h, 45 oder 135." }, "abs_values": { "label": "Absolutwerte", "description": "Wenn wahr, werden absolute Antwortwerte ausgegeben." }, "clip_tails": { "label": "Ränder beschneiden", "description": "Optionaler symmetrischer Beschneidungsprozentsatz der Randbereiche (0-40)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "line_thinning": { "name": "Linienausdünnung", "description": "Reduziert zusammenhängende binäre Rasterobjekte auf eine Zelle breite Skelettlinien.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "lidar_ground_point_filter": { "name": "LiDAR-Bodenpunktfilter", "description": "Trennt Gelände von Nicht-Bodenpunkten: neigungsbasierte Klassifikation/Filterung anhand lokaler Ebenengeometrie und Höhenschwellen. Effiziente Bodensegmentierung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Suchradius der Nachbarschaft (Standard 2.0)." }, "min_neighbours": { "label": "Minimale Nachbarn", "description": "Mindestanzahl der Nachbarn (Standard 0)." }, "slope_threshold": { "label": "Neigungsschwellenwert", "description": "Neigungsschwellenwert in Grad (Standard 45.0, maximal 88)." }, "height_threshold": { "label": "Höhenschwellenwert", "description": "Minimaler vertikaler Abstand, um Punkte als Nicht-Gelände zu kennzeichnen (Standard 1.0)." }, "classify": { "label": "Klassifizieren", "description": "Wenn wahr, werden Punkte klassifiziert (Boden=2, Nicht-Gelände=1); andernfalls werden Nicht-Geländepunkte herausgefiltert." }, "slope_norm": { "label": "Neigungsnormierung", "description": "Wenn wahr, wird vor dem Neigungstest eine Top-Hat-Geländenormalisierung angewendet (Standard wahr)." }, "height_above_ground": { "label": "Höhe über Grund", "description": "Wenn wahr, werden die Z-Werte als lokale Höhe über dem nächstgelegenen tieferen Nachbarn ausgegeben." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad für den Einzeleingabemodus." } } }, "majority_filter": { "name": "Mehrheitsfilter", "description": "Berechnet für jedes Pixel den Modalwert (häufigster Wert/häufigste Klasse) in einem gleitenden Fenster. Nichtlinearer Filter, der kategoriale Grenzen und dominante Muster bewahrt. Besonders nützlich für klassifizierte Bilder, bei denen die Ausgabe innerhalb der ursprünglichen Klassenmenge bleiben muss (anders als beim Mittelwertfilter, der interpolierte Werte erzeugt). Unverzichtbar für die morphologische Bereinigung von Klassifikationsausgaben.\n\nDie Mehrheitsfilterung ist das modalwertbasierte Gegenstück zur Medianfilterung. Bei kategorialen Daten (klassifizierte Bilder, Landbedeckung) bewahrt der Mehrheitsfilter die Klassendefinitionen und glättet zugleich das Rauschen. Bei kontinuierlichen Daten kann der Mehrheitsfilter lokale Spitzen in der Werteverteilung aufdecken. Häufig folgt eine Beseitigung von Minderheitsklassen (Bereinigung nach der Klassifikation), um Salz-und-Pfeffer-Artefakte der Klassifikation zu entfernen.\n\nAnwendungen: (1) Glättung nach der Klassifikation (entfernt kleine fehlerhafte Klassenflächen), (2) Karte der Mehrheitsklasse aus mehrfach klassifizierten Ausgaben, (3) Bereinigung von Vektordaten (Klassendisaggregation), (4) Rauschunterdrückung in schwellenwertbehandelten Bildern, (5) Attributglättung in Segmentierungsausgaben. Typischer Arbeitsablauf: klassifizieren→Mehrheitsfilter→Beseitigung von Minderheitsklassen→endgültige bereinigte Karte.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "maximum_filter": { "name": "Maximumfilter", "description": "Berechnet den Maximalwert in einem gleitenden Fenster und zeigt lokale Spitzen und Rücken. Dilatationsoperator der morphologischen Bildverarbeitung. Nützlich zur Erkennung von Spitzen, Kammlinien und Merkmalen maximaler Amplitude. Empfindlich gegenüber einzelnen Ausreißern (ein hoher Wert im Fenster erzeugt eine hohe Ausgabe).\n\nDer Maximumfilter ist der morphologische „Dilatations“-Operator – er dehnt helle Bereiche aus und verkleinert dunkle Bereiche. Bei wiederholter Anwendung (mehrfache Dilatation) entstehen geglättete Spitzen, und isolierte Merkmale wachsen, bis sie ihre Nachbarschaft ausfüllen. In Kombination mit dem Minimumfilter ermöglicht er die Schließung (Dilatation, dann Erosion) und die Öffnung (Erosion, dann Dilatation). Unverzichtbar für die morphologische Merkmalserkennung und mehrskalige Analysen.\n\nAnwendungen: (1) morphologische Dilatation für größenbasierte Filterung, (2) Schließung über Dilatation→Erosion zum Füllen kleiner Löcher, (3) Identifikation von Spitzen/Rücken in Gelände und Bildern, (4) lokales Deckenniveau in Bathymetrie/DEM, (5) mehrskalige Merkmalsanalyse (Dilatation über Maßstäbe vergleichen). Typischer Arbeitsablauf: Maximum→Vergleich mit Minimum→Schließung oder Öffnung je nach Merkmalstyp.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "mean_filter": { "name": "Mittelwertfilter", "description": "Berechnet für jedes Pixel den Mittelwert (Durchschnitt) in einem gleitenden Fenster. Grundlegende Glättungsoperation, die lokales Rauschen verringert und dabei scharfe Übergänge verwischt. Die Ausgabe stellt die lokale zentrale Tendenz dar. Weit verbreitet für Vorverarbeitung, Rauschminderung und mehrskalige Analysen.\n\nDie Mittelwertfilterung ist die häufigste Tiefpass-Glättungsoperation. Sie ist sehr empfindlich gegenüber Ausreißern (Extremwerte können die Ergebnisse verzerren), weshalb der Medianfilter für verrauschte Daten vorzuziehen ist. Recheneffizient. Die Filtergröße steuert das Ausmaß der Glättung: klein (3×3) bewahrt Details, groß (31×31+) erzeugt eine stark geglättete Oberfläche. Wird häufig iterativ oder in mehreren Maßstäben für Multiresolutionsanalysen angewendet.\n\nAnwendungen: (1) grundlegende Rauschminderung, (2) Vorverarbeitung vor der Merkmalserkennung (glättet Falschpositive), (3) mehrskalige Analyse (Anwendung bei 3×3, 11×11, 31×31), (4) zeitliche Glättung (Kombination von Szenen), (5) Grundlage für andere statistische Operationen. Zum Vergleich: Der Median (nichtlinear, kantenerhaltend) bietet eine bessere Kantenerhaltung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "median_filter": { "name": "Medianfilter", "description": "Berechnet für jedes Pixel den Medianwert in einem gleitenden Fenster und ersetzt es durch das 50. Perzentil der Nachbarschaft. Robuster, kantenerhaltender Rauschfilter (nichtlinear). Besonders wirksam bei der Entfernung von Impulsrauschen (Salz und Pfeffer) unter Erhalt scharfer Grenzen. Die Ausgabewerte sind tatsächliche Pixelwerte aus der Nachbarschaft (nicht interpoliert).\n\nDie Medianfilterung ist nichtlinear – ein entscheidender Vorteil gegenüber der Mittelwertfilterung bei der Rauschminderung, da keine neuen Werte entstehen und Kanten nicht verwischt werden. Große Filtergrößen glätten stark und bewahren zugleich scharfe Übergänge. Weit verbreitet in der Fernerkundung, der medizinischen Bildgebung und der SAR-Bildverarbeitung. Der Rechenaufwand steigt mit der Filtergröße, ist aber im Allgemeinen geringer als bei bilateralen oder geführten Filtern.\n\nAnwendungen: (1) Speckle-Reduktion in SAR-Bildern (besonders wirksam für die Phasenkohärenz), (2) Entfernung von Salz-und-Pfeffer-Rauschen, (3) Vorverarbeitung vor der Kantenerkennung (verringert falsche Kanten), (4) Grenzerhaltung in der Vorverarbeitung für die Klassifikation, (5) radiometrische Korrektur von Ausreißerwerten. Typischer Arbeitsablauf: Median anwenden→kantenverstärkte Ausgabe→Schwellenwert für die Merkmalsextraktion.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "sig_digits": { "label": "Signifikante Stellen", "description": "Anzahl der signifikanten Stellen für die quantisierte Rangfilterung (Standard 2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "minimum_filter": { "name": "Minimumfilter", "description": "Berechnet den Minimalwert in einem gleitenden Fenster und zeigt lokale Tiefpunkte und Mulden. Erosionsoperator der morphologischen Bildverarbeitung. Nützlich zur Erkennung von Talböden, Senken und Merkmalen minimaler Höhe. Empfindlich gegenüber einzelnen Ausreißern (ein niedriger Wert im Fenster erzeugt eine niedrige Ausgabe).\n\nDer Minimumfilter ist der morphologische „Erosions“-Operator – er verkleinert helle Bereiche und dehnt dunkle Bereiche aus. Bei wiederholter Anwendung (mehrfache Erosion) entstehen geglättete Täler, und isolierte Merkmale verschwinden. In Kombination mit dem Maximumfilter (Dilatation) ermöglicht er die Operationen Öffnung (Erosion, dann Dilatation) und Schließung (Dilatation, dann Erosion). Wird häufig bei der mehrskaligen Zerlegung verwendet: Vergleich des Minimums bei 3×3, 11×11, 31×31 zur Bestimmung der Merkmalsmaßstäbe.\n\nAnwendungen: (1) morphologische Erosion für größenbasierte Filterung, (2) Öffnung über Erosion→Dilatation zur Entfernung kleiner Rauschobjekte, (3) Identifikation von Senken/Tälern im Gelände, (4) lokales Bodenniveau in Bathymetrie/DEM, (5) mehrskalige Merkmalsanalyse (Erosion über Maßstäbe vergleichen). Typischer Arbeitsablauf: Minimum→Vergleich mit Maximum→Öffnung oder Schließung je nach Merkmalstyp.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "non_local_means_filter": { "name": "Non-Local-Means-Filter", "description": "Die Non-Local-Means-Filterung führt ein leistungsfähiges Entrauschen durch, indem ähnliche Bildausschnitte (Patches) gemittelt werden, die im gesamten Bild statt nur unter benachbarten Pixeln gefunden werden; dabei wird die Selbstähnlichkeit des Bilds genutzt, um Rauschen zu unterdrücken und Strukturen zu erhalten. Die Implementierung ermittelt über die euklidische Distanz im Patch-Raum Patches, die dem jeweiligen Ziel-Patch ähnlich sind, gewichtet ähnliche Patches exponentiell nach ihrer Ähnlichkeit und mittelt die gewichteten Patches. Der Algorithmus berechnet: Fᵢ = (1/Z) Σⱼ exp(-d(Pᵢ, Pⱼ)²/h²) · Iⱼ, wobei d die Patch-Distanz misst, h die Bandbreite steuert und Z normiert. Zu den Hauptmerkmalen gehören ein überlegenes Entrauschen durch Ähnlichkeitssuche statt nur räumlicher Nähe, die Wirksamkeit bei komplexen Texturen und feinen Details, die Anwendbarkeit auf beliebige Datentypen sowie eine erwiesene Leistung bei medizinischen, Satelliten- und fotografischen Bildern. Die Non-Local-Means-Filterung ist besonders stark bei der detaillierten Restaurierung von Satellitenbildern unter Erhalt feiner Texturen und Strukturen, bei der Mittelung multitemporaler Stapel zur Vorbereitung der Veränderungserkennung, beim Entrauschen sehr verrauschter Vermessungsdaten (Ultraschall, hyperspektral) und bei der Verbesserung archäologischer Bilder und Luftbilder. Zur Interpretation der Ausgabe ist zu beachten, dass ähnliche Bereiche aus dem gesamten Bild zu jedem Ausgabepixel beitragen, während lokal unähnliche Bereiche vernachlässigbar beitragen. Die Patch-Größe steuert den Merkmalserhalt (größere Patches = glattere Ergebnisse, feinere Patches = mehr Detail); die Bandbreite h steuert die Ähnlichkeitsgewichtung (größeres h = mehr einbezogene Patches, kleineres h = strengere Ähnlichkeitsanforderungen). Die Ausgabebereiche entsprechen der Eingabe; die Statistiken verschieben sich zu den regionalen Mittelwerten, während feine Strukturen erhalten bleiben. Der Rechenaufwand wächst mit der Bildgröße und dem Patch-Radius; die Ausführung erfordert bei großen Bildern typischerweise erhebliche Verarbeitungszeit. Überwachen Sie den Fortschritt der Filterung über den PSNR oder per visueller Prüfung. Häufige Artefakte sind eine Überglättung feiner Texturen (Patch-Größe vorsichtig erhöhen) und eine Unterglättung in stark verrauschten Bereichen (Bandbreite erhöhen). Setzen Sie den Filter gezielt in Abläufen ein, die eine maximale Rauschminderung unter Erhalt feinmaßstäbiger Merkmale erfordern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Radius des Suchfensters in Pixeln (Standard 5)." }, "patch_radius": { "label": "Patch-Radius", "description": "Patch-Radius in Pixeln (Standard 1)." }, "h": { "label": "H", "description": "Parameter für die Filterstärke (Standard 10.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "opening": { "name": "Öffnen", "description": "Führt eine morphologische Öffnung mit einem rechteckigen Strukturelement durch.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Ungerade Nachbarschaftsbreite (Standard 11)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Ungerade Nachbarschaftshöhe (Standard wie filter_size_x)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "olympic_filter": { "name": "Olympia-Filter", "description": "Der Olympic-Filter realisiert eine rangbasierte Glättung, indem aus jeder Pixelnachbarschaft der höchste und der niedrigste Wert entfernt und die verbleibenden Pixel anschließend gemittelt werden. Dieser robuste Filteransatz beseitigt extreme Ausreißer (wahrscheinlich Rauschen oder fehlerhafte Werte) und bewahrt die zentrale Tendenz. Mathematische Formulierung: F = (1/(N-2)) Σ(I_sorted[2:N-1]), wobei die sortierten Nachbarschaftswerte den höchsten und den niedrigsten Wert ausschließen. Die Implementierung erfordert das Sortieren kleiner Nachbarschaften (recheneffizient), erzielt aber eine wirksame Rauschminderung. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine einfache Strategie zur Ausreißerentfernung, eine wirksame Verringerung von Salz-und-Pfeffer-Rauschen, eine kantenbewusste Filterung (Kanten erscheinen oft als Extremwerte) und die Anwendbarkeit auf beliebige Datentypen. Die Olympic-Filterung ist besonders stark bei der Vorverarbeitung optischer Satellitenbilder (entfernt isolierte helle Wolkenpixel und dunkle Schatten), bei der DEM-Glättung zur Verringerung von Vermessungsrauschartefakten, beim Entrauschen thermischer Bilder (entfernt Sensorausreißer) und bei der Vorverarbeitung von Radarbildern. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass symmetrische Rauschverteilungen (gleich viele hohe und niedrige Ausreißer) symmetrisch gefiltert werden; schiefe Verteilungen (mehr hohe oder mehr niedrige Werte) führen zu einer gerichteten Filterung. Die Nachbarschaftsgröße steuert das Ausmaß der Glättung: ein 3×3-Fenster entfernt 2 Extremwerte aus 9 Pixeln (leichte Filterung); größere Fenster filtern stärker. Die Ausgabewerte bleiben im Eingabebereich (die Ausgabe ist der Mittelwert tatsächlicher Nachbarschaftswerte). Die Statistiken zeigen eine kontrollierte, gezielt auf Ausreißer ausgerichtete Varianzabnahme. Differenzbilder (Original - gefiltert) heben die entfernten Ausreißer hervor; konzentrierte Bereiche hoher Werte weisen auf eine wirksame Isolierung des Rauschens hin. Häufige Artefakte sind eine unzureichende Glättung bei geringer Ausreißerhäufigkeit und verwischte Kanten, wenn Kantenpixel regelmäßig als Extremwerte eingestuft werden. Mehrere Iterationen ermöglichen eine schrittweise Glättung: ein einzelner Durchlauf liefert eine Rauschminderung; wiederholte Durchläufe verstärken die Glättung. Setzen Sie den Filter in schnellen Abläufen zur Rauschminderung ein, die eine einfache, interpretierbare Filterung erfordern; er ist besonders wirksam bei Salz-und-Pfeffer-Rauschen in Mosaiken aus mehreren Sensoren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Nachbarschaftsbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Nachbarschaftshöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "percentile_filter": { "name": "Perzentilfilter", "description": "Berechnet den lokalen Perzentilrang des Höhenwerts/Werts der Zentrumszelle innerhalb eines gleitenden Fensters (0-100%). Analog zu Elevation Percentile für allgemeine Rasterdaten. Misst die relative Lage: Ausgabe=0 kennzeichnet ein lokales Minimum, Ausgabe=100 ein lokales Maximum, Ausgabe=50 den Median. Zeigt die lokale Lage innerhalb der Verteilung unabhängig von den absoluten Werten.\n\nDie Perzentilfilterung ermöglicht eine lagebezogene Analyse. Nützlich für Schichtanalysen: Zellen mit hohem Perzentilrang (>80) in allen Bändern kennzeichnen „helle“ Merkmale; ein niedriger Perzentilrang (<20) kennzeichnet „dunkle“ Merkmale. Besonders nützlich für die Vorverarbeitung zur Klassifikation – trennt nach Gelände-/Texturlage statt nur nach Betrag. Wird häufig mit statistischen Filtern für eine Charakterisierung mit mehreren Kennzahlen kombiniert.\n\nAnwendungen: (1) Klassifikation relativer Helligkeit/Dunkelheit, (2) Texturcharakterisierung (hohe Perzentilvarianz = rau, geringe Varianz = glatt), (3) lokale Kontrastverstärkung (perzentilbasierte Normierung), (4) Identifikation von Landformen ähnlich dem Höhenperzentil, (5) mehrbandige Texturanalyse (Perzentil auf jedes Band anwenden, Muster vergleichen).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "sig_digits": { "label": "Signifikante Stellen", "description": "Anzahl der signifikanten Stellen für die quantisierte Rangfilterung (Standard 2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "range_filter": { "name": "Spannweitenfilter", "description": "Berechnet die Spannweite (Maximum - Minimum) in einem gleitenden Fenster und zeigt die lokale Werteausbreitung unabhängig vom mittleren Niveau. Einfaches Heterogenitätsmaß: hohe Spannweite = vielfältige Werte, geringe Spannweite = gleichförmige Werte. Einfacher als die Standardabweichung, für viele Anwendungen aber ebenso aussagekräftig und robuster gegenüber der Verteilungsform.\n\nDie Spannweite ist recheneffizient (erfordert nur zwei Vergleiche). Besonders nützlich zur Erkennung von Übergängen/Grenzen, an denen Spitzen der Spannweite Kontrastzonen anzeigen. Weniger empfindlich gegenüber der Verteilungsform als die Standardabweichung (die Standardabweichung betont Ausreißer, die Spannweite nutzt nur die Extremwerte). Die normierte Spannweite (Spannweite/Mittelwert) ermöglicht bandübergreifende Vergleiche, so wie der Variationskoeffizient maßstabsübergreifende Vergleiche ermöglicht.\n\nAnwendungen: (1) Textur-/Kontrastkartierung (einfache Interpretation: hohe Spannweite = rau/kontrastreich), (2) Grenzerkennung über Spitzen der Spannweite, (3) recheneffiziente Alternative zur Standardabweichung, (4) Qualitätskontrolle (gleichförmiger Hintergrund mit geringer Spannweite, Merkmalsbereiche mit hoher Spannweite), (5) Rauheit/Variabilität in allgemeinen Daten. Typischer Arbeitsablauf: Spannweite berechnen→Schwellenwert zur Identifikation von Übergangszonen→Grenzen hoher Spannweite vektorisieren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "remove_spurs": { "name": "Sporne entfernen", "description": "Entfernt kurze Ausläuferartefakte aus binären Rasterobjekten durch iteratives Beschneiden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "max_iterations": { "label": "Maximale Iterationen", "description": "Maximale Anzahl der Ausdünnungsiterationen (Standard 10)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "savitzky_golay_2d_filter": { "name": "Savitzky-Golay-2D-Filter", "description": "Führt eine 2D-Savitzky-Golay-Glättung durch – ein auf Polynomanpassung beruhender Filter, der lokale polynomiale Merkmale bewahrt. Passt ein lokales Polynom an die Nachbarschaft an und ersetzt das Zentrum durch den angepassten Wert. Bewahrt Spitzen/Täler besser als ein Gauß-Filter. Nützlich für verrauschte Daten, bei denen der Merkmalserhalt wichtig ist. Bei Polynomen niedriger Ordnung weniger Verwischung als beim Gauß-Filter; die Glättung nimmt mit der Polynomordnung zu. Die Savitzky-Golay-Filterung passt ein lokales Polynom (typischerweise quadratisch/kubisch) per Kleinste-Quadrate-Verfahren an die Nachbarschaft an. Der Zentrumswert wird durch den Polynomwert ersetzt. Anders als Median-/Gauß-Filter bewahrt sie Merkmale, die als polynomiale Strukturen auftreten (Spitzen, Täler, Rücken). Rechnerisch unkompliziert, aber langsamer als eine einfache Faltung. Die Polynomordnung steuert den Kompromiss zwischen Glättung und Erhalt. Anwendungen: (1) Glättung verrauschter Daten unter Erhalt von Spitzenstrukturen, (2) Verarbeitung von Höhengittern (bewahrt die Topografie von Rücken/Tälern), (3) Glättung spektraler Daten (bewahrt Absorptionsmerkmale), (4) merkmalserhaltende Vorverarbeitung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "window_size": { "label": "Fenstergröße", "description": "Ungerade Fenstergröße (Standard 5). Derzeit wird 5 für Polynomgrad 2 unterstützt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "scharr_filter": { "name": "Scharr-Filter", "description": "Der Scharr-Filter ist ein Kantenerkennungsoperator, der den Sobel-Filter verbessert, indem er optimierte Kernelkoeffizienten verwendet, die speziell darauf ausgelegt sind, die Richtungsverzerrung zu verringern und eine bessere Rotationsinvarianz zu bieten. Der Scharr-Operator verwendet 3×3-Faltungskernel mit ganzzahligen Koeffizienten (3, 10, 3), die empirisch für Kantenrichtungen von 0°, 45°, 90° und 135° optimiert sind, und liefert eine genauere Gradientenschätzung als herkömmliche Sobel-Filter, insbesondere bei kreisförmigen Merkmalen und gedrehten Kanten. Der Filter berechnet horizontale Komponente und Gradientenbetrag gleichzeitig und ermöglicht so eine robuste Kantenlokalisierung. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören eine höhere Genauigkeit richtungsbezogener Gradienten, eine geringere Rotationsverzerrung als bei Sobel und eine effiziente 3×3-Kernelberechnung mit minimalem Speicheraufwand. Die Ausgabe umfasst sowohl den Betrag als auch optionale Richtungskomponenten. Der Scharr-Filter ist besonders stark in Abläufen der Merkmalsextraktion, Grenzerkennung und Qualitätssicherung, die eine hohe Richtungsgenauigkeit erfordern. Anwendungsfälle sind die Extraktion von Gebäudegrundrissen aus Luftbildern, die Erkennung von Straßennetzen, die Abgrenzung von Gewässergrenzen mit minimaler Verzerrung und die Identifikation geologischer Lineamente in Satellitendaten. Der Filter leistet in der Stadtkartierung, der Erkennung landwirtschaftlicher Grenzen und in Anwendungen der autonomen Navigation hervorragende Dienste. Zur Interpretation der Ausgabe ist zu beachten, dass die Betragswerte die Kantenstärke darstellen – höhere Werte weisen auf schärfere Übergänge zwischen unterschiedlichen Spektralklassen hin. Die Richtungskomponenten zeigen die vorherrschende Kantenausrichtung (horizontal, diagonal oder vertikal), was für die Lineamentanalyse nützlich ist. Wenden Sie den Filter bei Mehrbandrastern auf jedes Band einzeln an oder verwenden Sie einen berechneten Index. Hintergrundwerte erscheinen in der Ausgabe dunkel; starke Kanten erscheinen hell. Ein RMSE-Vergleich mit Referenzkanten validiert die Leistung des Filters. Skalieren Sie die Ausgabe für die Standarddarstellung auf 0-255 oder behalten Sie für quantitative Analysen Gleitkommawerte bei.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "clip_tails": { "label": "Ränder beschneiden", "description": "Optionaler symmetrischer Beschneidungsprozentsatz der Randbereiche (0-40)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "standard_deviation_filter": { "name": "Standardabweichungsfilter", "description": "Berechnet die Standardabweichung in einem gleitenden Fenster und misst so die lokale Wertvariation/Streuung. Hohe Standardabweichung = vielfältige Werte (rau/heterogen), geringe Standardabweichung = gleichförmige Werte (glatt/homogen). Zeigt Muster von Textur, Rauheit und Variabilität. Entscheidend für die Quantifizierung von Unsicherheit und die Qualitätsbewertung.\n\nDie Standardabweichung ist zur Charakterisierung lokaler Variation robuster als die Spannweite (nicht durch einzelne Ausreißer verzerrt). Ermöglicht die Klassifikation von Bereichen nach Textur: steile Hänge (hohe Standardabweichung), flache Hänge (geringe Standardabweichung); Wälder (hohe Standardabweichung), Grünland (geringe Standardabweichung). Wird häufig normiert (Variationskoeffizient = Standardabweichung/Mittelwert), um Vergleiche zwischen Daten mit unterschiedlichen Wertebereichen zu ermöglichen. Kann aus dem Histogramm berechnet werden (Varianz = Mittelwert der Quadrate - Quadrat des Mittelwerts).\n\nAnwendungen: (1) Texturkartierung (Analyse von Rauheit/Heterogenität), (2) Quantifizierung der Unsicherheit in verrauschten Daten, (3) Qualitätsbewertung (gleichförmiger Hintergrund = geringe Standardabweichung, merkmalsreiche Bereiche = hohe), (4) Klassifikationskonfidenz (hohe Standardabweichung = gemischte/unsichere Klassen), (5) mehrbandige Heterogenität (Standardabweichungen jedes Bands stapeln). Typischer Arbeitsablauf: Standardabweichung in mehreren Maßstäben berechnen→Musteränderungen über die Maßstäbe vergleichen→charakteristische Maßstäbe identifizieren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "thicken_raster_line": { "name": "Rasterlinien verdicken", "description": "Verdickt diagonale Rasterliniensegmente, um ein diagonales Durchsickern zu verhindern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "tophat_transform": { "name": "Top-Hat-Transformation", "description": "Führt eine weiße oder schwarze morphologische Top-Hat-Transformation durch.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Ungerade Nachbarschaftsbreite (Standard 11)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Ungerade Nachbarschaftshöhe (Standard wie filter_size_x)." }, "variant": { "label": "Variante", "description": "Top-Hat-Variante: white (Standard) oder black." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "total_filter": { "name": "Summenfilter", "description": "Berechnet die Summe (Gesamtwert) der Pixelwerte in der Nachbarschaft eines gleitenden Fensters. Integriert die lokale Signalstärke. Die Anwendungen hängen von der Bedeutung der Daten ab: bei Zählungen/Dichten zeigt die Summe lokale Dichtemuster; bei Niederschlag zeigt sie die Akkumulation im Einzugsgebietsmaßstab; bei Reflexion ist die Summe proportional zur lokalen Zielgröße.\n\nDie Summenfilterung wird je nach Fachgebiet unterschiedlich interpretiert. Bei Zähl-/Bevölkerungsdaten zeigt die Summe Clusterbildung und Hotspots. Bei Höhendaten wird die Summe selten verwendet (sie hat keine geomorphologische Bedeutung). In der Spektralanalyse kann die Summe die Signalstärke über mehrere Bänder zeigen. Wird häufig als Zwischenschritt verwendet (z. B. Division durch die Zellenanzahl der Nachbarschaft zur Berechnung des Mittelwerts oder Vergleich mit benachbarten Summen zur Erkennung lokaler Heterogenität).\n\nAnwendungen: (1) Hotspot-Erkennung in Zähldaten (hohe Summe = Cluster), (2) Akkumulationsmodelle für Becken/Einzugsgebiete, (3) Integration verteilter Messungen, (4) Zwischenberechnung (Summe/N = Mittelwert), (5) Aggregation der Signalstärke in Mosaiken aus mehreren Sensoren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Fensterbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Fensterhöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard = filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "unsharp_masking": { "name": "Unscharfmaskierung", "description": "Unscharfmaskierung schärft Bilder, indem eine geglättete (Tiefpass-)Version vom Originalbild subtrahiert wird, wodurch Kanten und feine Details verstärkt werden. Die mathematische Transformation lautet I_sharp = I_original + w·(I_original - I_smooth), wobei w die Schärfungsgewichtung ist, die die Stärke der Verstärkung steuert. Das Verfahren isoliert hochfrequente Komponenten und verstärkt sie, wodurch Details wirksam von großräumigen Tonwertvariationen getrennt werden. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine flexible Parametersteuerung (Weichzeichnungsradius und Gewichtung zur Detailsteuerung), Recheneffizienz durch Wiederverwendung der Gauß-Glättung, eine interpretierbare Verstärkung (Gewichtung=0 ergibt das Original; Gewichtung=1 einen echten Hochpass; Gewichtung>1 eine starke Schärfung) sowie die Wirksamkeit bei multispektralen Daten. Die Unscharfmaskierung ist besonders stark bei der Aufbereitung von Satellitenbildern für die manuelle Interpretation (verstärkt subtiles Gelände, Vegetation, Infrastruktur), bei der Verbesserung LiDAR-abgeleiteter Produkte (schärft DEMs, Vegetationskennzahlen), bei der Qualitätsverbesserung von Orthofotos zur besseren Sichtbarkeit von Objekten und bei der Verbesserung archäologischer Bilder und Vermessungsbilder. Zur Interpretation der Ausgabe ist zu beachten, dass sich geschärfte Werte auf Kanten konzentrieren; homogene Bereiche bleiben unverändert. Der Gewichtungsparameter steuert das Ausmaß der Verstärkung: w=0.5-1.0 bietet eine dezente Verstärkung; w=1.0-2.0 eine mäßige Schärfung; w>2.0 erzeugt starke, möglicherweise artefaktbehaftete Ergebnisse. Der Weichzeichnungsradius steuert den Merkmalsmaßstab: ein kleinerer Radius (3-5 Pixel) verstärkt feine Texturen; ein größerer Radius (10-20 Pixel) verstärkt mittlere Merkmale. Die Ausgabewerte können den Eingabebereich überschreiten; ein Abschneiden ist in der Regel erforderlich. Zu den Artefakten gehören Halos um starke Kanten (je größer Gewichtung oder Radius, desto ausgeprägter), verstärktes Rauschen bei verrauschter Quelle und mögliche Falschfarben beim multispektralen Schärfen. Überprüfen Sie die Verstärkung anhand von Differenzbildern. Setzen Sie das Verfahren gezielt in Visualisierungsabläufen ein; vermeiden Sie es vor automatisierten Analysen, die auf Änderungen des Ausgabebereichs empfindlich reagieren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "sigma": { "label": "Sigma", "description": "Gauß-Sigma der Unschärfemaske (0.5-20.0, Standard 0.75)." }, "amount": { "label": "Betrag", "description": "Multiplikator der Schärfungsstärke, der auf das Residuum angewendet wird (Standard 100.0)." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Minimales absolutes Residuum für die Schärfung (Standard 0.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "user_defined_weights_filter": { "name": "Filter mit benutzerdefinierten Gewichten", "description": "Der Filter mit benutzerdefinierten Gewichten bietet maximale Flexibilität für eigene Faltungsanalysen, indem er beliebige gewichtete Koeffizienten für die Nachbarschaftspixel akzeptiert, was die Umsetzung spezialisierter Operatoren, fachspezifischer Kernel und forschungstauglicher Algorithmen ermöglicht, ohne dass Werkzeuganpassungen oder Spezialsoftware erforderlich sind. Benutzer legen die Kernelabmessungen fest (typischerweise 3×3 oder 5×5), weisen jeder Position Gleitkommagewichte zu und bestimmen optional die Randbehandlung (Spiegelung, Umbruch, konstante Füllung). Dieser Filter wendet den eigenen Kernel mit der üblichen Faltungsmathematik auf das gesamte Raster an: jedes Ausgabepixel entspricht der Summe der gewichteten Nachbarn, was sowohl herkömmliche Bildverarbeitungsfilter als auch eigene analytische Kernel ermöglicht. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine vollständige Anpassbarkeit für Forschungsanwendungen, die Unterstützung von Verbesserungs- und Analyseoperationen, die Kompatibilität mit normierten und nicht normierten Kerneln sowie der Erhalt der Gleitkommagenauigkeit während der gesamten Berechnung. Die Anwendungsfälle reichen von fortgeschrittener räumlicher Filterung für spezialisierte spektrale Indizes über die Umsetzung experimenteller Operatoren zur Algorithmusvalidierung, eigene Kernel für die Texturanalyse und gewichtete Nachbarschaftsaggregationen für multikriterielle Analysen bis zur standardisierten Anwendung von Kerneln auf unterschiedliche Datensätze. Anwendungen sind das Prototyping in der akademischen Forschung, die Evaluierung von Algorithmen in der Industrie, die regionale Anpassung von Verarbeitungspipelines und vergleichende Leistungsstudien. Die Interpretation der Ausgabe hängt vollständig von den benutzerdefinierten Koeffizienten ab; verschiedene Kernel liefern grundlegend verschiedene Ergebnisse. Normierte Kernel (Summe der Gewichte gleich 1.0) bewahren die Wertebereiche und eignen sich zur Glättung; nicht normierte Kernel (typischerweise mit Summe null) betonen Unterschiede und eignen sich zur Kanten-/Ableitungserkennung. Benutzer müssen die Kerneleigenschaften – Vorzeichen, Betrag und Summe der Koeffizienten – vor dem produktiven Einsatz validieren. Die Dokumentation der Kernelspezifikationen ist für reproduzierbare Arbeitsabläufe unerlässlich. Die Wertebereiche der Ausgabe hängen vom Kernelentwurf ab; die Dokumentation sollte die erwarteten Ausgabeeigenschaften und Skalierungsanforderungen angeben.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "weights": { "label": "Gewichte", "description": "2D-Kernelgewichte als verschachtelte Arrays." }, "kernel_center": { "label": "Kernelzentrum", "description": "Modus des Kernelzentrums: center, upper-left, upper-right, lower-left, lower-right." }, "normalize_weights": { "label": "Gewichte normalisieren", "description": "Wenn wahr, wird durch die lokale Summe der aktiven Gewichte normalisiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "wiener_filter": { "name": "Wiener-Filter", "description": "Der Wiener-Filter führt eine adaptive Rauschminderung durch, indem er den mittleren quadratischen Fehler zwischen gefilterter Ausgabe und wahrem Signal minimiert, wobei die statistischen Eigenschaften von Signal und Rauschen als bekannt vorausgesetzt werden. Die Implementierung schätzt lokale Signal- und Rauschvarianzen innerhalb gleitender Fenster und berechnet Filterkoeffizienten, die Rauschunterdrückung und Detailerhalt abwägen: F = μ + (σ² - σₙ²)/σ² · (I - μ), wobei μ der lokale Mittelwert, σ² die Signalvarianz und σₙ² die Rauschvarianz ist. Diese datengetriebene Anpassung sorgt dafür, dass die Filterstärke auf lokale Bildeigenschaften reagiert. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine automatische Anpassung an lokale Statistiken (flache Bereiche werden stark geglättet; detailreiche Bereiche behalten ihre Struktur), eine erwiesene Wirksamkeit bei optischen und SAR-Bildern, interpretierbare Parameter auf Basis der Annahmen des Rauschmodells sowie rechnerische Machbarkeit durch separierbare Näherungen. Die Wiener-Filterung ist besonders stark bei der Vorverarbeitung von Satellitenbildern mit räumlich variierendem Rauschen, bei der Speckle-Reduktion in SAR-Daten unter Erhalt von Punktzielen, bei entfleckten multispektralen Daten für die Vegetationskartierung und beim Entrauschen in der Radar-Optik-Fusion. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass Bereiche hoher Varianz (detailreich) minimal gefiltert werden, Bereiche geringer Varianz (verrauscht) dagegen stark. Die Schätzung der Rauschvarianz beeinflusst die Ausgabe: eine unterschätzte Rauschvarianz führt zu Unterglättung; eine überschätzte Varianz zu Überglättung und Detailverlust. Die Ausgabebereiche nähern sich den Eingabebereichen an; prüfen Sie Differenzbilder (Original - gefiltert), um die Rauschminderung zu überprüfen. Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) und Structural Similarity Index (SSIM) quantifizieren die Wirksamkeit der Filterung. Lokale Varianzschwellen zeigen die Auswirkung der Verarbeitung: Bereiche mit einem ermittelten Varianzverhältnis > 5 werden erheblich gefiltert; Verhältnisse < 1 werden minimal gefiltert. Häufige Fallstricke sind eine ungenaue Schätzung der Rauschvarianz (für die Schätzung eine Dunkelbild- oder Homogenbereichsanalyse durchführen) und eine Wahl der Fenstergröße, die die Lokalisierung beeinflusst. Wenden Sie den Filter vor der Klassifikation oder Merkmalsextraktion an, um rauschbedingte Fehlklassifikationen zu verringern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "radius": { "label": "Radius", "description": "Lokaler Fensterradius des Wiener-Filters in Pixeln (Standard 2)." }, "noise_variance": { "label": "Rauschvarianz", "description": "Optionale Varianz des additiven Rauschens. Wenn nicht angegeben, wird sie aus der lokalen Varianzkarte geschätzt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "cloude_pottier_decomposition": { "name": "Cloude-Pottier-Zerlegung", "description": "Die Cloude-Pottier-Zerlegung diagonalisiert die Kohärenzmatrix aus quadpolarimetrischen SAR-Daten und extrahiert Eigenwerte und Eigenvektoren, die die Streumechanismen charakterisieren. Aus den Eigenvektoren berechnete Entropie, Anisotropie und mittlerer Alpha-Winkel charakterisieren die Unordnung der Streuung, die Dominanz des Mechanismus bzw. den Streutyp. Der H-Alpha-Parameterraum ermöglicht eine physikalische Klassifikation der Streumechanismen unabhängig von Amplitudenschwankungen und nutzt die polarimetrische Phaseninformation. Hauptmerkmale: Zerlegung quadpolarimetrischer SAR-Daten; Nutzung der Phaseninformation; physikalisch aussagekräftige Streuparameter; trennt Streumechanismen; robust gegenüber Amplituden-Speckle; ermöglicht Zielklassifikation und -interpretation. Anwendungsfälle: SAR-Zielerkennung; Schätzung der Waldbiomasse; Charakterisierung von Feuchtgebieten; Schiffs-/Fahrzeugerkennung; Landbedeckungsklassifikation; Interpretation polarimetrischer SAR-Daten. Interpretation der Ausgabe: Die Ausgabe umfasst die Entropie (Grad der Unordnung; 0=geordnete Streuung, 1=zufällig), die Anisotropie (Dominanz des Mechanismus 0-1) und den Alpha-Winkel (Streutyp: ~45°=Dipol, ~30°=Oberfläche, ~60°=Volumen). H-Alpha-Streudiagramme zeigen Clustermuster, die auf Streutypen hinweisen. Doppelreflexion (Siedlung) weist ein hohes Alpha auf; Oberflächenstreuung (Wasser) ein niedriges Alpha; Volumenstreuung (Wald) mittlere Werte.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Matrixraster: diag3 [m11,m22,m33], kompaktes full3x3 [m11,m22,m33,m12,m13,m23] oder vollständige 9 Raster in Zeilenreihenfolge." }, "matrix_format": { "label": "Matrixformat", "description": "Format der Eingabematrix: diag3 (Standard bei 3 Rastern) oder full3x3." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionales 3-Band-Ausgaberaster [H, A, alpha_deg]." } } }, "enhanced_lee_filter": { "name": "Verbesserter Lee-Filter", "description": "Der Enhanced-Lee-Filter kombiniert Lees multiplikatives Modell mit einer verfeinerten Varianzschätzung und mehrskaliger Verarbeitung und erreicht so eine überlegene Speckle-Reduktion unter Erhalt feiner Details und Kanten in SAR-Bildern. Die Implementierung verwendet lokale Statistiken, die über Fenster adaptiver Größe berechnet werden, bezieht eine Laplace-basierte Kantenerkennung ein und wendet räumlich variierende Filterparameter an. Die erweiterte Formulierung lautet: F = μ + w·(I - μ), wobei sich w an die Kantennähe anpasst: w→0 nahe Kanten (minimale Filterung), w→1 in homogenen Bereichen (starke Filterung). Zu den Hauptmerkmalen gehören eine kantenadaptive Verarbeitung (Erhalt von Grenzen), eine mehrskalige Parameteranpassung, ein besserer Erhalt von Zielen als beim Standard-Lee-Filter und die Wirksamkeit bei stark verrauschten SAR-Daten. Die Enhanced-Lee-Filterung ist besonders stark in komplexen SAR-Szenen mit zahlreichen Merkmalen, in Anwendungen der Hochwasserkartierung, bei denen die Kantenlokalisierung entscheidend ist, bei der Gebäudeerkennung aus städtischen SAR-Daten und bei multitemporalen Veränderungsanalysen. Die Interpretation der Ausgabe zeigt den Kantenerhalt durch verringerte Filterung nahe Übergängen: Grenzpixel behalten eine größere Varianz als entfernte Pixel. Die mehrskalige Anpassung wird in der Histogrammanalyse sichtbar, die ausgeprägte Spitzen entsprechend den Szenenklassen zeigt. Die Ausgabebereiche entsprechen der Eingabe; der Vergleich mit dem Standard-Lee-Filter zeigt weniger verwischte Kanten und erhaltene Zielschärfe. Die Qualität der Kantenerkennung beeinflusst die Ausgabe direkt: starke Kanten ermöglichen einen guten Grenzerhalt; schwache Kanten können zu Überglättung führen. Die Statistiken zeigen eine kontrollierte Varianzabnahme, die Rauschunterdrückung und Detailerhalt ausbalanciert. Häufige Artefakte sind ein mögliches blockartiges Erscheinungsbild, wenn mehrskalige Übergänge sichtbar werden, und ein übermäßiger Erhalt, wenn die Kantenerkennung zu aggressiv ist. Überwachen Sie die Qualität der Kantenkarte, um das Filterverhalten zu validieren. Setzen Sie den Filter in umfassenden SAR-Analysepipelines ein, in denen mehrere Merkmale erhalten und Kanten scharf bleiben müssen; dies ist besonders wichtig für die Vorverarbeitung im maschinellen Lernen, die Trainingsdaten mit klaren Merkmalsgrenzen erfordert.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Nachbarschaftsbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Nachbarschaftshöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "enl": { "label": "ENL", "description": "Parameter der äquivalenten Anzahl von Looks für die Sigma-Verhältnis-Gewichtung (Standard 4.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "freeman_durden_decomposition": { "name": "Freeman-Durden-Zerlegung", "description": "Die Freeman-Durden-Zerlegung quantifiziert die Beiträge der Streumechanismen aus quadpolarimetrischen SAR-Daten durch Zerlegung in eine orthogonale Basis aus Oberflächenreflexion, Doppelreflexion (Siedlung/Dieder) und Volumenstreuung (Vegetation/zufällige Medien). Eine nichtnegative Kleinste-Quadrate-Optimierung beschränkt die Leistungsanteile und stellt so physikalische Realisierbarkeit und Interpretierbarkeit sicher. Die ausgegebenen Leistungskarten sind direkt mit Geländeeigenschaften verknüpft: eine hohe Oberflächendominanz weist auf offenen Boden/Wasser hin, eine hohe Doppelreflexion auf städtische Strukturen, eine hohe Volumenstreuung auf Wald/Vegetation. Hauptmerkmale: physikalisch interpretierbare Streukomponenten; geländespezifische Signaturen; beschränkte Optimierung; unterstützt quadpolarimetrische SAR-Daten; robust gegenüber Speckle; ermöglicht zielspezifische Klassifikation. Anwendungsfälle: Klassifikation Stadt-Land; Schätzung der Waldbiomasse; Erkennung der Bodenfeuchte; Hochwassererkennung; Überwachung der Pflanzenphänologie; Landbedeckungskartierung. Interpretation der Ausgabe: Die Oberflächenleistung weist auf spiegelnde Reflexion von trockenem Gelände/Wasser hin; die Doppelreflexionsleistung auf menschengemachte Strukturen/Siedlungsgebiete; die Volumenleistung auf Vegetation/Wald. Kombinationen der Komponenten ermöglichen die Unterscheidung von Landbedeckungen: hohes Volumen + geringe Doppelreflexion weist auf Wald hin; hohe Doppelreflexion + geringes Volumen auf Siedlung; ausgewogene Oberfläche/Volumen auf gemischtes Gelände.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Matrixraster: diag3 [m11,m22,m33], kompaktes full3x3 [m11,m22,m33,m12,m13,m23] oder vollständige 9 Raster in Zeilenreihenfolge." }, "matrix_format": { "label": "Matrixformat", "description": "Format der Eingabematrix: diag3 (Standard bei 3 Rastern) oder full3x3." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionales 3-Band-Ausgaberaster [surface, double_bounce, volume]." }, "output_clip_mask": { "label": "Beschneidungsmaske ausgeben", "description": "Optionales Ausgaberaster der Clipping-Maske (1, wo nicht-physikalisches Clipping/Renormalisierung auftrat)." } } }, "frost_filter": { "name": "Frost-Filter", "description": "Der Frost-Filter realisiert eine Speckle-Reduktion für SAR-Daten mithilfe eines multiplikativen Rauschmodells und adaptiver lokaler Statistiken; er ist speziell für Radarbilder konzipiert, bei denen Speckle einer Gamma-Verteilung statt gaußschem Rauschen folgt. Die Implementierung berechnet lokalen Mittelwert und lokale Varianz und wendet dann eine adaptive multiplikative Gewichtung an: F = I · exp(-variance/(2·mean²)·distance²), wobei distance die Abweichung des Pixels vom lokalen Mittelwert misst. Diese Formulierung verringert die Speckle-Intensität umgekehrt proportional zur geschätzten Kohärenz. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine SAR-spezifische Anpassung (multiplikatives statt additives Rauschmodell), der Erhalt von Punktzielen und Kanten (kohärente Merkmale), eine von der lokalen Varianz gesteuerte Anpassung der Filterstärke sowie eine erwiesene Wirksamkeit bei SAR-Daten mit Einfach- und Mehrfachpolarisation. Die Frost-Filterung ist besonders stark bei der Vorverarbeitung von SAR-Bildern für die Klassifikation (landwirtschaftliches Monitoring, Landnutzungskartierung), bei der kohärenzgewichteten SAR-Optik-Fusion, bei der Hochwasserkartierung aus Radardaten bei Wolkenbedeckung und in Abläufen der Veränderungserkennung mit Radar mit synthetischer Apertur. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass Bereiche hoher Varianz (potenziell kohärente Ziele) minimal gefiltert werden, speckledominierte Bereiche geringer Varianz dagegen stark. Die typischen Ausgabebereiche entsprechen der Eingabe; für die Darstellung wird vor oder nach der Filterung häufig eine logarithmische Skalierung (Dezibel) angewendet. Das Verhältnis von Varianz zu Mittelwert steuert die Filterstärke direkt: ein Verhältnis > 0.5 weist auf wahrscheinliches Speckle hin; ein Verhältnis < 0.1 deutet auf kohärente Ziele hin. Zu den Ausgabeartefakten gehören ein möglicher Detailverlust bei unzuverlässiger Varianzschätzung und eine Richtungsverzerrung bei orientierten Merkmalen. Eine Überprüfung anhand von Kohärenzkarten bestätigt den Kantenerhalt in Zonen hoher Kohärenz. Überwachen Sie die Ausgabestatistiken: der Mittelwert sollte sich über die Filteriterationen stabilisieren; die Varianz sollte deutlich abnehmen. Wenden Sie den Filter vor der Klassifikation an, um die kategoriale Genauigkeit zu verbessern. Kombinieren Sie ihn mit einer morphologischen Nachbearbeitung, um Objektgrenzen zu verfeinern und verbleibende Speckle-Flecken zu entfernen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "radius": { "label": "Radius", "description": "Lokaler Fensterradius in Pixeln (Standard 2)." }, "damping_factor": { "label": "Dämpfungsfaktor", "description": "Frost-Dämpfungsfaktor, der den exponentiellen Abfall steuert (Standard 2.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "gamma_map_filter": { "name": "Gamma-MAP-Filter", "description": "Der Gamma-Map-Filter führt eine Speckle-Reduktion für SAR-Daten mithilfe eines statistischen Modells der Gamma-Verteilung durch und berücksichtigt die multiplikativen Speckle-Eigenschaften des Radarsignals explizit durch parametrische Anpassung. Die Implementierung schätzt lokale Parameter der Gamma-Verteilung (Form α und Skala β) aus Bildstatistiken und filtert dann über eine Gewichtungsfunktion, die die Verteilung berücksichtigt: F = I · [1 - (1-L/N)/(1 + L/N)·√(1 + N/L²)], wobei L die äquivalente Anzahl der Looks (Kohärenzmaß) und N der geschätzte Parameter ist. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine theoretisch fundierte SAR-Statistik (die Gamma-Verteilung ist Standard für Radar), eine automatische Schätzung der Look-Anzahl mit minimalen Benutzereingaben, ein besserer Kantenerhalt als bei gleichförmigen Filtern sowie die Anwendbarkeit auf Single- und Multi-Look-SAR. Die Gamma-Map-Filterung ist besonders stark beim Entrauschen multitemporaler SAR-Stapel für die Veränderungserkennung in Zeitreihen, bei der Verbesserung der Phasenkohärenz in interferometrischem SAR (InSAR), bei der Vorverarbeitung für polarimetrische SAR-Zerlegungen und bei der Normierung der SAR-Rückstreuung in der Forstwirtschaft. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass sich die Filterstärke an die Kohärenz der Szene anpasst: Bereiche hoher Kohärenz (großes α) werden sanft gefiltert und Ziele bleiben erhalten; Bereiche geringer Kohärenz (kleines α) werden stark gefiltert und Speckle wird unterdrückt. Die äquivalente Look-Anzahl L zeigt die Wirksamkeit der Filterung an: L=1 (minimale Filterung) bewahrt alle Details; L>5 erzeugt eine deutliche Glättung. Die Ausgabeskalierung bleibt in den Eingabeeinheiten; eine logarithmische Umrechnung erleichtert die Darstellung. Die typische Varianzabnahme der Ausgabe liegt je nach Szenencharakter und gewählter Look-Anzahl bei 50-80%. Überwachen Sie die Ausgabehistogramme auf eine verbleibende Speckle-Signatur; bimodale Verteilungen deuten auf eine gute Trennung der Szenenkomponenten hin. Zu den Artefakten gehören mögliche Streifen bei orientierten Merkmalen oder eine leichte Texturverschlechterung, wenn L überschätzt wird. Validieren Sie die Filterung anhand von Ground Truth in Trainingsgebieten. Setzen Sie den Filter gezielt in der polarimetrischen SAR-Klassifikation oder der InSAR-Phasenfilterung ein, die eine kohärenzgewichtete Verbesserung erfordern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "radius": { "label": "Radius", "description": "Lokaler Fensterradius in Pixeln (Standard 2)." }, "enl": { "label": "ENL", "description": "Äquivalente Anzahl von Looks (Standard 1.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "h_alpha_wisart_classification": { "name": "H-Alpha-Wisart-Klassifikation", "description": "Die H/α/A-Wisart-Klassifikation kombiniert eine unüberwachte Zonierung durch Unterteilung des H/α/A-Parameterraums mit statistischem Wishart-Clustering, um polarimetrische SAR-Daten automatisch in 9 physikalisch aussagekräftige Zonen zu klassifizieren, die Klassen von Streumechanismen entsprechen. Der Algorithmus übernimmt die Parameter Entropie (H), Anisotropie (A) und Alpha (α) aus der Cloude-Pottier-Zerlegung und unterteilt den 3D-Merkmalsraum (H,A,α) mit festen Schwellenwerten in 9 Bereiche: Zone 1 (niedriges H, α~20°) steht für Bragg-Reflexion an trockenen Oberflächen; Zone 5 (H~0.7, α~45°) weist auf isotrope Volumenstreuung in Wäldern hin; Zone 9 (hohes H, α~80°) steht für Dieder-Streuung (Doppelreflexion) an städtischen Strukturen. Innerhalb jeder Zone verfeinert ein Wishart-Clustering optional die Klassifikation, indem statistische Distanzen im multivariaten polarimetrischen Raum berechnet werden, was die Unterscheidung ähnlicher Mechanismen verbessert. Zu den Hauptmerkmalen gehören eine automatische, unüberwachte Klassifikation ohne Trainingsstichproben; 9 physikalisch interpretierbare Klassen mit standardisierten Definitionen, die eine globale Vergleichbarkeit ermöglichen; ein optionaler Zweimodusbetrieb (nur Schwellenwerte für Geschwindigkeit, Schwellenwerte+Wishart für Genauigkeit); sowie integrierte Konfidenzkennzahlen auf Basis der Distanz zu den Zonengrenzen und der Wishart-Likelihood. Das Werkzeug akzeptiert vorberechnete (H,A,α)-Bilder oder ruft automatisch die Cloude-Pottier-Zerlegung auf, wenn Rohmatrizen bereitgestellt werden. Die Hauptanwendungsfälle umfassen die Segmentierung von SAR-Bildern und die Kartenerstellung aus polarimetrischen Daten, die unüberwachte Klassifikation von Landbedeckungstypen (Wasser, Landwirtschaft, Wald, Siedlung) direkt aus SAR-Kohärenzmatrizen, die schnelle Bewertung der Qualität polarimetrischer Daten über die Belegungsverteilung der Zonen sowie die Veränderungserkennung, die Übergänge der Streumechanismen als Hinweis auf veränderte Landbedeckung aufdeckt. Interpretation der Ausgabe: Die 9-Klassen-Karte entspricht direkt Geländetypen; die Zonen lassen sich zu breiteren Kategorien zusammenfassen (Wasser/spiegelnd = Zonen 1-2, Vegetation/Volumen = Zonen 4-6, Siedlung/Dieder = Zonen 7-9). Nicht klassifizierte Pixel (Klasse 0) weisen auf ungewöhnliche polarimetrische Signaturen hin, die untersucht werden sollten.", "params": { "h_raster": { "label": "H-Raster", "description": "Eingaberaster der Entropie (H) aus der Cloude-Pottier-Zerlegung (Bereich 0-1)." }, "alpha_raster": { "label": "Alpha-Raster", "description": "Eingaberaster des Alpha-Winkels (α) aus der Cloude-Pottier-Zerlegung (Grad, 0-90)." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), wird Alpha bei abweichendem KBS passend zu H umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung des Resamplings bei der Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionales Ausgaberaster mit 9-Klassen-Labels (1-9)." } } }, "kuan_filter": { "name": "Kuan-Filter", "description": "Führt eine Kuan-Speckle-Filterung für SAR-/Radarbilder mit einem parametrischen Ansatz durch, der lokale Mittelwerte und Varianzen schätzt. Adaptive Gewichtung auf Basis der Rauschvarianz und der lokalen Bildvarianz. Ähnlich wie Lee, jedoch mit anderen statistischen Annahmen. Weit verbreitetes Verfahren der operationellen SAR-Verarbeitung. Ausgewogenes Verhältnis von Recheneffizienz und guten Ergebnissen bei unterschiedlichen SAR-Daten. Die Kuan-Filterung setzt eine gaußsche Statistik mit multiplikativem Speckle-Modell voraus. Passt sich an die lokale Varianz an – unterscheidet zwischen Signalvariation und Speckle. Besonders wirksam bei heterogenen SAR-Bildern (gemischte helle und dunkle Merkmale). Vertretbarer Rechenaufwand. Stellt einen praktischen Kompromiss zwischen Ausgefeiltheit und Rechenaufwand dar. Standard in vielen SAR-Verarbeitungssystemen. Anwendungen: (1) operationelles Entflecken von SAR-Daten, (2) Vorverarbeitung von SAR-Daten mit gemischter Rückstreuung, (3) RadarSat-/Sentinel-1-Vorverarbeitung, (4) routinemäßige SAR-Verarbeitung. Typische Parameter: filter_size=5×7 bis 7×7.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "radius": { "label": "Radius", "description": "Lokaler Fensterradius in Pixeln (Standard 2)." }, "enl": { "label": "ENL", "description": "Äquivalente Anzahl von Looks (Standard 1.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "refined_lee_filter": { "name": "Verfeinerter Lee-Filter", "description": "Der Refined-Lee-Filter verbessert die Standard-Lee-Filterung durch eine verbesserte Kohärenzschätzung und kantenerhaltende Anpassungen und nutzt verfeinerte lokale Statistiken sowie eine Richtungsanalyse für eine überlegene Speckle-Reduktion. Die Implementierung erweitert Lees Modell, indem sie die Kantenausrichtung erkennt, an Grenzen ausgerichtete Richtungsfenster anwendet und verfeinerte Kohärenzschätzungen berechnet. Mathematisch: F = μ + √(σ_p²/(σ_I²))·(I - μ) mit richtungsausgerichteter Varianzberechnung. Diese Verfeinerung verbessert den Kantenerhalt bei gleichbleibender Speckle-Unterdrückung. Zu den Hauptmerkmalen gehören Richtungsempfindlichkeit (passt die Filterrichtung an Bildstrukturen an), eine verbesserte Kohärenzschätzung (verwendet anisotrope Fenster), ein besserer Kantenerhalt als beim Standard-Lee-Filter und die Wirksamkeit bei komplexen SAR-Szenen. Die Refined-Lee-Filterung ist besonders stark bei der Veränderungserkennung, die scharfe Grenzen erfordert, bei der Aufbereitung von InSAR-Kohärenzkarten, bei der polarimetrischen SAR-Verarbeitung, bei der der Erhalt von Zielen entscheidend ist, und bei forstlichen SAR-Analysen zur Unterscheidung von Bäumen und Hintergrund. Die Interpretation der Ausgabe zeigt, dass die Filterung die Kantenausrichtung berücksichtigt: horizontale Kanten werden horizontal gefiltert, vertikale Kanten vertikal und diagonale Kanten diagonal. Diese Richtungsanpassung minimiert die Filterung über echte Grenzen hinweg. Die Kohärenzschätzungen sind typischerweise genauer als beim Standard-Lee-Filter, was Filterartefakte verringert. Die Ausgabebereiche entsprechen der Eingabe; die Richtungsanpassung wird bei visueller Prüfung sichtbar (Kanten bleiben schärfer als beim Standard-Lee-Filter). Die Statistiken zeigen einen stärkeren Erhalt kontrastreicher Bereiche. Die Richtungskomponenten zeigen die Ausrichtung der Szenenstruktur; eine starke Richtungsverzerrung weist auf eine vorherrschende Merkmalsausrichtung hin. Häufige Artefakte nehmen gegenüber dem Standard-Lee-Filter ab, insbesondere nahe Kanten und komplexen Merkmalen. Zu den Artefakten gehören eine mögliche Überanpassung, wenn die Richtungsschätzung fehlschlägt, und Artefakte der Richtungsfenster an schwachen Grenzen. Überwachen Sie Kohärenzkarten, um die Genauigkeit der Kantenerkennung zu validieren. Setzen Sie den Filter gezielt in der SAR-Klassifikation ein, wenn gerichtete Strukturen (z. B. Wälder, ausgerichtete landwirtschaftliche Felder) erhalten bleiben müssen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Nachbarschaftsbreite in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Nachbarschaftshöhe in Pixeln (ungerade Ganzzahl, Standard 11)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "wisart_iterative_clustering": { "name": "Iteratives Wisart-Clustering", "description": "Das iterative Wishart-Clustering führt eine unüberwachte Klassifikation polarimetrischer SAR-Daten durch, indem die Clusterzentren iterativ mit dem komplexen statistischen Wishart-Distanzmaß verfeinert werden, das die Ähnlichkeit multivariater polarimetrischer Wahrscheinlichkeitsverteilungen misst. Der Algorithmus wird aus den Zonen der H/α-Zerlegung initialisiert (die 9 Saatcluster mit bekannter physikalischer Interpretation liefern) und durchläuft dann eine Schleife ähnlich der Expectation-Maximization: (1) Berechnung der Wishart-Distanz von der geschätzten Kohärenzmatrix jedes Pixels zu jedem Clusterprototyp; (2) Neuzuweisung der Pixel zum nächstgelegenen Cluster; (3) Aktualisierung der Clusterprototypen durch Mittelung der Matrizen der zugewiesenen Pixel; (4) Wiederholung bis zur Konvergenz (Rate der Pixelneuzuweisung //." } } }, "lidar_tophat_transform": { "name": "LiDAR-Top-Hat-Transformation", "description": "Extrahiert die Höhe über Grund mittels morphologischer weißer Top-Hat-Transformation: Erosion + Dilatation nähern den lokalen Boden an, das Residuum ist die Höhe. Normierung ohne Bodenpunkte.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für Erosion und Dilatation." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "recover_flightline_info": { "name": "Fluglinieninformationen wiederherstellen", "description": "Rekonstruiert Fluglinien-IDs aus Lücken in der GPS-Zeit: leitet Fluglinien-Grenzen ab und kennzeichnet sie in Point-Source-ID/User-Data/RGB. Wiederherstellung der Flugpfade.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "max_time_diff": { "label": "Maximale Zeitdifferenz", "description": "Maximale GPS-Zeitlücke innerhalb eines Flugstreifens, bevor ein neuer Flugstreifen begonnen wird." }, "pt_src_id": { "label": "Punktquellen-ID", "description": "Wenn wahr, werden die abgeleiteten Flugstreifen-IDs in point_source_id geschrieben." }, "user_data": { "label": "Benutzerdaten", "description": "Wenn wahr, werden die abgeleiteten Flugstreifen-IDs in user_data geschrieben (modulo 256)." }, "rgb": { "label": "RGB", "description": "Wenn wahr, wird jedem abgeleiteten Flugstreifen eine zufällige Farbe zugewiesen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "select_tiles_by_polygon": { "name": "Kacheln nach Polygon auswählen", "description": "Stapelauswahl von Kacheln: kopiert LAS/LAZ-Kacheln aus einem Verzeichnis in die Ausgabe, wenn Stichprobenpunkte der Kachel Polygongrenzen schneiden. AOI-basierte Datenextraktion.", "params": { "input_directory": { "label": "Eingabeverzeichnis", "description": "Eingabeverzeichnis mit den LiDAR-Kacheln." }, "output_directory": { "label": "Ausgabeverzeichnis", "description": "Ausgabeverzeichnis für die ausgewählten LiDAR-Kacheln." }, "polygons": { "label": "Polygone", "description": "Pfad der Eingabe-Polygonvektordatei oder typisiertes Vektorobjekt." } } }, "sort_lidar": { "name": "LiDAR sortieren", "description": "Ordnet Punkte nach mehreren Kriterien: x/y/z mit Klassengrößen sowie abgeleitete Attribute. Optimiert die räumliche Kohärenz für Komprimierung und Kachelverarbeitung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "sort_criteria": { "label": "Sortierkriterien", "description": "Ausdruck der Sortierkriterien, z. B. 'x 100, y 100, z 10, scan_angle'." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "split_lidar": { "name": "LiDAR aufteilen", "description": "Teilt Punkte nach Attribut in separate Dateien auf: gruppiert nach Klasse, Source-ID, Zeitfenster, räumlicher Klasse oder Punktanzahl. Datenstratifizierung und -verteilung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "split_criterion": { "label": "Aufteilungskriterium", "description": "Gruppierungskriterium: num_pts, x, y, z, intensity, class, user_data, point_source_id, scan_angle oder time." }, "interval": { "label": "Intervall", "description": "Klassenbreite für numerische Kriterien; bei num_pts ist dies die Anzahl der Punkte pro Ausgabedatei." }, "min_pts": { "label": "Minimale Punkte", "description": "Mindestanzahl der Punkte, bevor eine geteilte Ausgabedatei geschrieben wird (Standard 5)." }, "output_directory": { "label": "Ausgabeverzeichnis", "description": "Optionales Verzeichnis für die geteilten Ausgaben." } } }, "classify_buildings_in_lidar": { "name": "Gebäude im LiDAR klassifizieren", "description": "Kennzeichnet Punkte innerhalb von Gebäudegrundrissen: weist allen Punkten, die räumlich innerhalb der Polygongrenzen liegen, die Klasse 6 zu. Vektorbasierte Gebäudeextraktion.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "buildings": { "label": "Gebäude", "description": "Pfad der Eingabe-Polygonvektordatei mit Gebäudegrundrissen oder typisiertes Vektorobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "classify_lidar": { "name": "LiDAR klassifizieren", "description": "Automatische Punktklassifikation: Boden, Vegetation und Gebäude anhand lokaler Geometrie (Linearität, Planarität) und RANSAC-Ebenenanpassung. Geometriebasierte Segmentierung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius (Standard 2.5)." }, "grd_threshold": { "label": "GRD-Schwellenwert", "description": "Höhe über dem lokalen Minimum, die als Boden gilt (Standard 0.1)." }, "oto_threshold": { "label": "OTO-Schwellenwert", "description": "Höhe über dem lokalen Minimum, die als Nicht-Geländeobjekt gilt (Standard 1.0)." }, "linearity_threshold": { "label": "Linearitätsschwellenwert", "description": "Linearitätsschwellenwert für die abschließende Prüfung nicht klassifizierter Punkte (Standard 0.5)." }, "planarity_threshold": { "label": "Planaritätsschwellenwert", "description": "Planaritätsschwellenwert für Segmentierung und Verfeinerung (Standard 0.85)." }, "num_iter": { "label": "Anzahl Iterationen", "description": "Anzahl der lokalen RANSAC-Iterationen für die Planaritäts-/Linearitätsschätzung (Standard 30)." }, "facade_threshold": { "label": "Fassadenschwellenwert", "description": "Nachbarabstand beim Kennzeichnen von Gebäudefassaden (Standard 0.5)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "classify_overlap_points": { "name": "Überlappungspunkte klassifizieren", "description": "Identifiziert Überlappungen von Fluglinien: erkennt Gitterzellen mit mehreren Point-Source-IDs und kennzeichnet oder entfernt Überlappungspunkte. Qualitätskontrolle zur Validierung der Befliegung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Gitterzellengröße für die Überlappungsanalyse." }, "overlap_criterion": { "label": "Überlappungskriterium", "description": "Maximaler Scanwinkel, nicht minimale Point-Source-ID, nicht minimale Zeit oder mehrere Point-Source-IDs." }, "filter": { "label": "Filter", "description": "Wenn wahr, werden Überlappungspunkte entfernt; andernfalls werden sie als Klasse 12 klassifiziert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "clip_lidar_to_polygon": { "name": "LiDAR auf Polygon zuschneiden", "description": "Räumliche Teilmenge einer Punktwolke: behält Punkte innerhalb von Polygongrenzen bei. Vektorbasierte Punktauswahl zur Extraktion des Untersuchungsgebiets.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "polygons": { "label": "Polygone", "description": "Pfad der Eingabe-Polygonvektordatei oder typisiertes Vektorobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "erase_polygon_from_lidar": { "name": "Polygon aus LiDAR löschen", "description": "Entfernt LiDAR-Punkte, die innerhalb einer Polygongeometrie liegen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "polygons": { "label": "Polygone", "description": "Pfad der Eingabe-Polygonvektordatei oder typisiertes Vektorobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "filter_lidar": { "name": "LiDAR filtern", "description": "Entfernt Punkte per Ausdruck: boolesche Logik auf Attributen (class, elevation, return_number, scan_angle, noise_flag usw.). Flexible Punktauswahl.", "params": { "statement": { "label": "Anweisung", "description": "Boolescher Ausdruck, z. B. '!is_noise && class == 2' oder 'NOT is_noise AND class == 2'." }, "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad für den Einzeleingabemodus." } } }, "filter_lidar_by_percentile": { "name": "LiDAR nach Perzentil filtern", "description": "Wählt je Zelle den Punkt eines Perzentilrangs: behält je Gitterblock einen Punkt beim angegebenen Höhenperzentil bei. Ausdünnung auf eine repräsentative Stichprobe.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "percentile": { "label": "Perzentil", "description": "Perzentil in [0, 100] (0=niedrigster, 100=höchster)." }, "block_size": { "label": "Blockgröße", "description": "Gitterblockgröße für die lokale Perzentilauswahl (Standard 1.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "filter_lidar_by_reference_surface": { "name": "LiDAR nach Referenzfläche filtern", "description": "Extrahiert Punkte relativ zu einer Referenzfläche: zFläche oder innerhalb eines Schwellenwerts. Identifiziert Vegetation über dem DTM oder Punkte unter der Oberfläche.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "ref_surface": { "label": "Referenzoberfläche", "description": "Pfad des Referenzrasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "query": { "label": "Abfrage", "description": "Abfragetyp: within, <, <=, >, >= (Standard within)." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Absoluter Z-Distanz-Schwellenwert für query=within." }, "classify": { "label": "Klassifizieren", "description": "Wenn wahr, werden Punkte klassifiziert; andernfalls wird gefiltert und nur Treffer werden behalten." }, "true_class_value": { "label": "Klassenwert für wahr", "description": "Klassenwert, der im Klassifikationsmodus den passenden Punkten zugewiesen wird." }, "false_class_value": { "label": "Klassenwert für falsch", "description": "Klassenwert, der im Klassifikationsmodus den nicht passenden Punkten zugewiesen wird." }, "preserve_classes": { "label": "Klassen beibehalten", "description": "Wenn wahr, werden im Klassifikationsmodus die Klassen nicht passender Punkte beibehalten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "filter_lidar_classes": { "name": "LiDAR-Klassen filtern", "description": "Entfernt Punkte nach Klassifikation: filtert unerwünschte LAS-Klassen heraus (Rauschen, Wasser, Gebäude usw.). Unverzichtbare Vorverarbeitung für Abläufe der Geländeaufbereitung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Auszuschließende Klassen (Array oder kommagetrennte Zeichenkette)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "filter_lidar_noise": { "name": "LiDAR-Rauschen filtern", "description": "Entfernt ASPRS-Rauschklassen: filtert Klasse 7 (niedriges Rauschen) und Klasse 18 (hohes Rauschen). Standardbereinigung von Punktwolken für LAS-1.4-konforme Daten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "filter_lidar_scan_angles": { "name": "LiDAR-Scanwinkel filtern", "description": "Entfernt schräge LiDAR-Rückstreuungen: filtert Punkte nach einem Scanwinkel-Schwellenwert. Verbessert die vertikale Genauigkeit durch Entfernen streifender Rückstreuungen mit Lagefehlern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Maximaler absoluter Scanwinkel (ganzzahlige LAS-Einheiten; 1 Einheit = 0.006°). Erforderlich." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "height_above_ground": { "name": "Höhe über Grund", "description": "Normalisiert über die Geometrie der Punktwolke: berechnet die Höhe jedes Punkts über dem nächstgelegenen tiefer liegenden Nachbarn der Bodenklasse. Lokale Geländeoberfläche ohne Rasterreferenz.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "improved_ground_point_filter": { "name": "Verbesserter Bodenpunktfilter", "description": "Mehrstufige Pipeline zur Filterung von Bodenpunkten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad." }, "block_size": { "label": "Blockgröße", "description": "Gitterzellengröße in XY-Einheiten." }, "max_building_size": { "label": "Maximale Gebäudegröße", "description": "Maximal erwartete Gebäudebreite in XY-Einheiten." }, "slope_threshold": { "label": "Neigungsschwellenwert", "description": "Minimale Kantenneigung in Grad." }, "elev_threshold": { "label": "Höhenschwellenwert", "description": "Höhendistanz-Schwellenwert." }, "classify": { "label": "Klassifizieren", "description": "Punkte klassifizieren statt filtern." }, "preserve_classes": { "label": "Klassen beibehalten", "description": "Vorhandene Klassen im Klassifikationsmodus beibehalten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "individual_tree_segmentation": { "name": "Einzelbaumsegmentierung", "description": "Segmentiert Vegetationspunkte in Baumkronen: Mean-Shift-Clustering mit adaptiver Bandbreite aus der lokalen Kronendachgeometrie. Abgrenzung von Einzelbäumen auf Inventurniveau.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "only_use_veg": { "label": "Nur Vegetation verwenden", "description": "Wenn wahr, werden nur Vegetationsklassen verarbeitet (Standard wahr)." }, "veg_classes": { "label": "Vegetationsklassen", "description": "Vegetationsklassen als kommagetrennter Text oder Ganzzahl-Array (Standard '3,4,5')." }, "min_height": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimale Punkthöhe für die Segmentierung (Standard 2.0)." }, "max_height": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Optionale maximale Punkthöhe." }, "bandwidth_min": { "label": "Minimale Bandbreite", "description": "Minimale horizontale Bandbreite (Standard 1.0)." }, "bandwidth_max": { "label": "Maximale Bandbreite", "description": "Maximale horizontale Bandbreite (Standard 6.0)." }, "adaptive_bandwidth": { "label": "Adaptive Bandbreite", "description": "Horizontale Bandbreite je Saatpunkt aus der lokalen Kronengeometrie schätzen (Standard wahr)." }, "adaptive_neighbors": { "label": "Adaptive Nachbarn", "description": "Anzahl der Nachbarn für die adaptive lokale Dichteskala (Standard 24)." }, "adaptive_sector_count": { "label": "Adaptive Sektoranzahl", "description": "Anzahl der Winkelsektoren für die lokale Kronenradiusschätzung (Standard 8)." }, "grid_acceleration": { "label": "Gitterbeschleunigung", "description": "Gitterapproximation im Stil von MeanShift++ für schnellere Modus-Aktualisierungen verwenden (Standard falsch)." }, "grid_cell_size": { "label": "Gitterzellengröße", "description": "Gitterzellengröße für beschleunigte Modus-Aktualisierungen (Standard 0.5)." }, "grid_refine_exact": { "label": "Exakte Gitterverfeinerung", "description": "Kurze exakte Nachbarschaftsverfeinerung nach der Gitterbeschleunigung ausführen (Standard falsch)." }, "grid_refine_iterations": { "label": "Iterationen der Gitterverfeinerung", "description": "Obergrenze der exakten Verfeinerungsiterationen nach den Gitter-Modus-Aktualisierungen (Standard 2)." }, "tile_size": { "label": "Kachelgröße", "description": "Optionale Kachelgröße für die Saatpunktplanung; <=0 deaktiviert die Kachelung (Standard 0.0)." }, "tile_overlap": { "label": "Kachelüberlappung", "description": "Überlappungsbreite der Kacheln für die gekachelte Saatpunktplanung (Standard 0.0)." }, "vertical_bandwidth": { "label": "Vertikale Bandbreite", "description": "Vertikale Kernelbandbreite (Standard 5.0)." }, "max_iterations": { "label": "Maximale Iterationen", "description": "Maximale Anzahl der Mean-Shift-Iterationen pro Saatpunkt (Standard 30)." }, "convergence_tol": { "label": "Konvergenztoleranz", "description": "Konvergenztoleranz für die Verschiebungsgröße (Standard 0.05)." }, "min_cluster_points": { "label": "Minimale Clusterpunkte", "description": "Mindestanzahl der Punkte pro beibehaltenem Baumcluster (Standard 50)." }, "mode_merge_dist": { "label": "Modus-Zusammenführungsdistanz", "description": "Distanzschwellenwert für das Zusammenführen konvergierter Modi (Standard 0.8)." }, "threads": { "label": "Threads", "description": "Überschreibung der Thread-Anzahl (0 verwendet den Standard-Rayon-Pool)." }, "simd": { "label": "SIMD", "description": "SIMD-gestützte Arithmetik in den Gewichtungsschleifen aktivieren (Standard wahr)." }, "output_id_mode": { "label": "ID-Ausgabemodus", "description": "Kodierung der Segment-ID in der Ausgabe {rgb|user_data|point_source_id|rgb+user_data|rgb+point_source_id} (Standard rgb)." }, "output_sidecar_csv": { "label": "Sidecar-CSV ausgeben", "description": "Wenn wahr, wird neben der LiDAR-Ausgabe eine CSV-Datei mit point_index,segment_id geschrieben." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Deterministischer Seed für die Farbzuordnung (Standard 1)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "lidar_classify_subset": { "name": "LiDAR-Teilmenge klassifizieren", "description": "Überträgt eine Klassifikation: kennzeichnet Basispunkte, die mit den Positionen der Teilmengen-Punktwolke übereinstimmen. Ermöglicht eine räumliche Neuklassifikation anhand zusätzlicher Punktmengen.", "params": { "base": { "label": "Basis", "description": "Basis-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "subset": { "label": "Teilmenge", "description": "Teilmengen-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "subset_class_value": { "label": "Klassenwert der Teilmenge", "description": "Klassifikationswert, der den passenden Teilmengenpunkten zugewiesen wird (0-18)." }, "nonsubset_class_value": { "label": "Klassenwert außerhalb der Teilmenge", "description": "Optionale Klasse für nicht passende Punkte (0-18). 255 verwenden, um vorhandene Klassen beizubehalten." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Toleranz der 3D-Nächste-Nachbarn-Zuordnung in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "lidar_elevation_slice": { "name": "LiDAR-Höhenschnitt", "description": "Extrahiert Punkte eines Höhenbands: filtert oder klassifiziert Punkte innerhalb eines z-Bereichs neu. Isoliert bestimmte Schichten (Boden, Unterwuchs, Kronendach) oder Höhenzonen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "minz": { "label": "Min. Z", "description": "Untere Grenze der Höhenscheibe (Standard -unendlich)." }, "maxz": { "label": "Max. Z", "description": "Obere Grenze der Höhenscheibe (Standard +unendlich)." }, "classify": { "label": "Klassifizieren", "description": "Wenn wahr, werden Punkte neu klassifiziert statt gefiltert (Standard falsch)." }, "in_class_value": { "label": "Klassenwert innerhalb", "description": "Klassifikation, die Punkten innerhalb der Scheibe zugewiesen wird, wenn classify=true (Standard 2)." }, "out_class_value": { "label": "Klassenwert außerhalb", "description": "Klassifikation, die Punkten außerhalb der Scheibe zugewiesen wird, wenn classify=true (Standard 1)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "lidar_remove_outliers": { "name": "LiDAR-Ausreißer entfernen", "description": "Erkennt Ausreißerpunkte über lokale Höhenresiduen: vergleicht einen Punkt mit Mittelwert/Median der Nachbarschaft und kennzeichnet Anomalien. Entfernt grobe Fehlmessungen und Rauschen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für die lokale Residuenberechnung (Standard 2.0)." }, "elev_diff": { "label": "Höhendifferenz", "description": "Absoluter Höhenresiduen-Schwellenwert für die Ausreißererkennung (Standard 50.0)." }, "use_median": { "label": "Median verwenden", "description": "Median statt Mittelwert der Nachbarschaftshöhe verwenden." }, "classify": { "label": "Klassifizieren", "description": "Wenn wahr, werden Ausreißer als Klasse 7/18 klassifiziert, statt entfernt zu werden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "lidar_segmentation": { "name": "LiDAR-Segmentierung", "description": "Unterteilt eine Punktwolke: RANSAC-Ebenenanpassung + Regionenwachstum erzeugen zusammenhängende Komponenten. Weist Segment-IDs zu, die in RGB gespeichert werden. Formbasiertes Punkt-Clustering.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für das Regionenwachstum." }, "num_iterations": { "label": "Anzahl Iterationen", "description": "Anzahl der RANSAC-Iterationen zur Erkennung lokaler Ebenenmodelle." }, "num_samples": { "label": "Anzahl Stichproben", "description": "Anzahl der pro lokaler RANSAC-Modellanpassung gezogenen Punkte." }, "inlier_threshold": { "label": "Inlier-Schwellenwert", "description": "Residuen-Schwellenwert, um Punkte als Inlier der lokalen Ebene zu klassifizieren." }, "acceptable_model_size": { "label": "Akzeptable Modellgröße", "description": "Mindestanzahl der Inlier, die für ein akzeptiertes lokales Ebenenmodell erforderlich ist." }, "max_planar_slope": { "label": "Maximale Ebenenneigung", "description": "Maximal akzeptierte Ebenenneigung in Grad." }, "norm_diff_threshold": { "label": "Normalendifferenz-Schwellenwert", "description": "Maximale Winkeldifferenz (Grad) zwischen benachbarten Ebenennormalen während des Wachstums." }, "max_z_diff": { "label": "Maximale Z-Differenz", "description": "Maximal zulässige Z-Differenz beim Wachsen eines Segments." }, "classes": { "label": "Klassen", "description": "Wenn wahr, werden beim Wachsen der Segmente keine Klassengrenzen überschritten." }, "ground": { "label": "Boden", "description": "Wenn wahr, wird dem größten Segment class=2 und den übrigen segmentierten Punkten class=1 zugewiesen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "lidar_segmentation_based_filter": { "name": "Segmentierungsbasierter LiDAR-Filter", "description": "Bodenfilterung durch Segmentierung mit geringem Relief: lässt zusammenhängende Komponenten aus lokal flachen Bereichen wachsen und trennt Gelände von Vegetation. Robuste Bodentrennung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für das Wachstum zusammenhängender Komponenten." }, "norm_diff_threshold": { "label": "Normalendifferenz-Schwellenwert", "description": "Kompatibilitätsparameter für ältere Normalenwinkelprüfungen." }, "max_z_diff": { "label": "Maximale Z-Differenz", "description": "Maximale Höhendifferenz für das zusammenhängende Wachstum." }, "classify_points": { "label": "Punkte klassifizieren", "description": "Wenn wahr, werden Punkte klassifiziert statt gefiltert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "modify_lidar": { "name": "LiDAR ändern", "description": "Aktualisiert Punktattribute über Zuweisungen: z=z+offset, class=reclassify_expr, intensity=scale_factor. Flexible Transformationen auf Punktebene.", "params": { "statement": { "label": "Anweisung", "description": "Ein oder mehrere durch Semikolons getrennte Zuweisungsausdrücke, z. B. 'z = z + 1; class = if(z > 5, 2, class)'." }, "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad für den Einzeleingabemodus." } } }, "normalize_lidar": { "name": "LiDAR normalisieren", "description": "Wandelt absolute LiDAR-Höhen in Höhen über Grund um: subtrahiert das DTM (Raster-DEM) von den z-Werten der Punkte. Erzeugt eine normalisierte Punktwolke für Strukturanalysen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "dtm": { "label": "DTM", "description": "Pfad des Eingabe-DTM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "no_negatives": { "label": "Keine negativen Werte", "description": "Negative normalisierte Höhen auf null begrenzen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "remove_duplicates": { "name": "Duplikate entfernen", "description": "Dedupliziert eine Punktwolke: entfernt Punkte mit identischem x/y (optional z). Behandelt Überlappungen mehrerer Scans und verbessert die Verarbeitungseffizienz.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "include_z": { "label": "Z einschließen", "description": "Wenn wahr, berücksichtigt die Duplikaterkennung auch Z; andernfalls nur X/Y." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "flightline_overlap": { "name": "Fluglinienüberlappung", "description": "Erkennt Überlappungen von Aufnahmen: zählt je Zelle die unterschiedlichen Point-Source-IDs. Gitterbasierte Visualisierung von Überlappungen zur Bewertung der Fluglinienabdeckung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Optionaler Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Gitterauflösung zum Zählen der unterschiedlichen Flugstreifen pro Zelle." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "lidar_block_maximum": { "name": "LiDAR-Blockmaximum", "description": "Raster aus dem maximalen LiDAR-Attribut: Zellenwert = höchste Punktrückstreuung (Höhe, Intensität, Klasse usw.). Erzeugung von DSMs, Extraktion der Kronendachoberkante, Pulsstatistiken.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Zellengröße der Ausgabe." }, "interpolation_parameter": { "label": "Interpolationsparameter", "description": "Punktattribut (elevation/intensity/class/return_number/number_of_returns/scan_angle/time/rgb/user_data)." }, "returns_included": { "label": "Berücksichtigte Returns", "description": "Return-Filtermodus: all, first oder last." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Auszuschließende Klassen (Array oder kommagetrennte Zeichenkette)." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "lidar_block_minimum": { "name": "LiDAR-Blockminimum", "description": "Raster aus dem minimalen LiDAR-Attribut: Zellenwert = niedrigste Punktrückstreuung (Höhe, Intensität, Klasse). Erzeugung von DEMs, Extraktion der Bodenoberfläche, Festlegung einer Geländebasis.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Zellengröße der Ausgabe." }, "interpolation_parameter": { "label": "Interpolationsparameter", "description": "Punktattribut (elevation/intensity/class/return_number/number_of_returns/scan_angle/time/rgb/user_data)." }, "returns_included": { "label": "Berücksichtigte Returns", "description": "Return-Filtermodus: all, first oder last." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Auszuschließende Klassen (Array oder kommagetrennte Zeichenkette)." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "lidar_construct_vector_tin": { "name": "LiDAR-Vektor-TIN aufbauen", "description": "Erstellt ein 3D-Mesh: Delaunay-Triangulation aus gefilterten Punkten, ausgegeben als Vektor-Polygonlayer. Oberflächendarstellung und topografische Analyse.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Optionaler Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad; im Stapelmodus schreibt jede Eingabe eine zugehörige _tin.shp." }, "returns": { "label": "Returns", "description": "Return-Filter: all, first oder last." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Optionale auszuschließende Klassenwerte." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimal zulässige Punkthöhe." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximal zulässige Punkthöhe." }, "max_triangle_edge_length": { "label": "Maximale Dreieckskantenlänge", "description": "Optionale maximal zulässige Dreieckskantenlänge." } } }, "lidar_contour": { "name": "LiDAR-Höhenlinien", "description": "Extrahiert Höhenlinien als Vektorlinien: TIN-basierte Konturierung mit Interpolation für Höhe, Intensität und Zeit. Einstellbare Intervalle und Filterung nach Kantenlänge.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Optionaler Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (.shp/.geojson). Im Stapelmodus schreibt jede Eingabe eine zugehörige .shp." }, "interval": { "label": "Intervall", "description": "Höhenlinienintervall (muss > 0 sein)." }, "base_contour": { "label": "Basishöhenlinie", "description": "Basisversatz der Höhenlinien." }, "smooth": { "label": "Glätten", "description": "Kompatibilitäts-Glättungsparameter (wird zur Wahrung der Aufrufsignatur akzeptiert)." }, "interpolation_parameter": { "label": "Interpolationsparameter", "description": "Eines von elevation, intensity, scan_angle, time oder user_data." }, "returns": { "label": "Returns", "description": "Return-Filter: all, first oder last." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Optionale auszuschließende Klassenwerte." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimal zulässige Punkthöhe." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximal zulässige Punkthöhe." }, "max_triangle_edge_length": { "label": "Maximale Dreieckskantenlänge", "description": "Optionale maximale Dreieckskantenlänge; längere Dreiecke werden übersprungen." } } }, "lidar_digital_surface_model": { "name": "LiDAR-Oberflächenmodell", "description": "Erzeugt ein DSM aus den obersten LiDAR-Rückstreuungen über ein TIN: verwendet lokale Kandidaten höchster Punkte innerhalb eines Radius und anschließend eine Triangulation. Darstellung des Vegetationskronendachs und der Oberkanten von Objekten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Zellengröße der Ausgabe." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für die Auswahl der Kandidaten der Oberfläche." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "max_triangle_edge_length": { "label": "Maximale Dreieckskantenlänge", "description": "Optionale maximale Dreieckskantenlänge zur Unterdrückung langkantiger Facetten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "lidar_hex_bin": { "name": "LiDAR-Hexagon-Binning", "description": "Aggregiert Punkte in Hexagone: Binning-Gitter mit Zusammenfassungen je Zelle (Anzahl, mittleres z, Intensität). Gleichmäßige Stichprobe und statistisches Binning.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "width": { "label": "Breite", "description": "Sechseckbreite (Abstand zwischen gegenüberliegenden Seiten)." }, "orientation": { "label": "Orientierung", "description": "Gitterausrichtung: h (Spitze oben) oder v (flache Seite oben)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "lidar_hillshade": { "name": "LiDAR-Schummerung", "description": "Stellt eine LiDAR-Oberfläche als Schummerung dar: berechnet Oberflächennormalen je Punkt aus einer lokalen Ebenenanpassung und schattiert dann nach dem Beleuchtungswinkel. Speichert das Ergebnis als RGB für die 3D-Visualisierung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für die lokale Normalenschätzung. Werte <= 0 verwenden den geschätzten nominalen Punktabstand." }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Beleuchtungsazimut in Grad." }, "altitude": { "label": "Sonnenhöhe", "description": "Beleuchtungshöhe in Grad." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "lidar_idw_interpolation": { "name": "LiDAR-IDW-Interpolation", "description": "Distanzgewichtete LiDAR-Rasterung: weist den Zellenwert aus dem gewichteten Mittel der umliegenden Punkte zu (inverse Distanzpotenz). Glatte Oberflächen, Steuerung über den Exponentenparameter.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Zellengröße der Ausgabe." }, "weight": { "label": "Gewichtung", "description": "IDW-Exponent (Potenz)." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius; <=0 wechselt in den k-nächste-Nachbarn-Modus." }, "interpolation_parameter": { "label": "Interpolationsparameter", "description": "Zu interpolierendes Punktattribut (elevation, intensity, class, return_number, number_of_returns, scan_angle, time, rgb, user_data)." }, "returns_included": { "label": "Berücksichtigte Returns", "description": "Return-Filtermodus: all, first oder last." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Auszuschließende Klassen (Array oder kommagetrennte Zeichenkette)." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "min_points": { "label": "Minimale Punkte", "description": "Mindestanzahl der Punkte für den k-nächste-Nachbarn-Rückfall." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "lidar_nearest_neighbour_gridding": { "name": "LiDAR-Rasterung nach nächstem Nachbarn", "description": "Schnelle LiDAR-Rasterung: weist den Zellenwert vom nächstgelegenen Punkt innerhalb des Suchradius zu. Minimale Interpolationsverzerrung, effizient für Punktwolken hoher Dichte. Schnelle Erzeugung von DSMs/DEMs.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Zellengröße der Ausgabe." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Maximale Distanz zum nächsten Nachbarn; Zellen jenseits davon werden zu NoData." }, "interpolation_parameter": { "label": "Interpolationsparameter", "description": "Zu interpolierendes Punktattribut (elevation, intensity, class, return_number, number_of_returns, scan_angle, time, rgb, user_data)." }, "returns_included": { "label": "Berücksichtigte Returns", "description": "Return-Filtermodus: all, first oder last." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Auszuschließende Klassen (Array oder kommagetrennte Zeichenkette)." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "lidar_radial_basis_function_interpolation": { "name": "LiDAR-Interpolation mit radialen Basisfunktionen", "description": "Glatte LiDAR-Oberfläche über RBF: radiale Basisfunktionen erfassen lokale Krümmung und Mikrotopografie. Hochwertige Rasterung mit stetigen Ableitungen über Grenzen hinweg.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Zellengröße der Ausgabe." }, "num_points": { "label": "Anzahl Punkte", "description": "Mindestanzahl der Nachbarn für die lokale Interpolation." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius; <=0 verwendet ausschließlich den k-nächste-Nachbarn-Modus." }, "func_type": { "label": "Funktionstyp", "description": "RBF-Basistyp (thinplatespline, polyharmonic, gaussian, multiquadric, inversemultiquadric)." }, "poly_order": { "label": "Polynomgrad", "description": "Grad des Polynomtrends für die lokale Korrektur (none, constant, quadratic)." }, "weight": { "label": "Gewichtung", "description": "Formparameter/Exponent der Basisfunktion, abhängig von func_type." }, "interpolation_parameter": { "label": "Interpolationsparameter", "description": "Zu interpolierendes Punktattribut (elevation, intensity, class, return_number, number_of_returns, scan_angle, time, rgb, user_data)." }, "returns_included": { "label": "Berücksichtigte Returns", "description": "Return-Filtermodus: all, first oder last." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Auszuschließende Klassen (Array oder kommagetrennte Zeichenkette)." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "lidar_sibson_interpolation": { "name": "LiDAR-Sibson-Interpolation", "description": "LiDAR-Rasterung nach natürlichen Nachbarn: Voronoi-basierte Interpolation mit Gewichten der natürlichen Nachbarn. Glatte, natürlich wirkende Oberflächen ohne Neigungsartefakte an den Punktpositionen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Zellengröße der Ausgabe." }, "interpolation_parameter": { "label": "Interpolationsparameter", "description": "Zu interpolierendes Punktattribut (elevation, intensity, class, return_number, number_of_returns, scan_angle, time, rgb, user_data)." }, "returns_included": { "label": "Berücksichtigte Returns", "description": "Return-Filtermodus: all, first oder last." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Auszuschließende Klassen (Array oder kommagetrennte Zeichenkette)." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "lidar_thin": { "name": "LiDAR ausdünnen", "description": "Dünnt die Dichte einer Punktwolke aus: behält ≤1 Punkt je Gitterzelle mit der Strategie erster/letzter/niedrigster/höchster/nächster Punkt bei. Verringert den Speicherbedarf und bewahrt dabei Abdeckung und topografische Komplexität.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Gitterzellengröße für die Ausdünnung (Standard 1.0)." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Methode der Punktauswahl pro Zelle: first, last, lowest, highest, nearest (Standard 'first')." }, "save_filtered": { "label": "Gefilterte speichern", "description": "Wenn wahr, werden auch die herausgefilterten Punkte geschrieben und ihr Speicherort in outputs.filtered_path zurückgegeben." }, "filtered_output": { "label": "Gefilterte Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für herausgefilterte Punkte (Einzeleingabemodus)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "lidar_thin_high_density": { "name": "Hochdichtes LiDAR ausdünnen", "description": "Adaptive Ausdünnung nach Dichte: verringert die Punktanzahl in überdichten Zonen und bewahrt spärliche Bereiche. Gleicht die Abtastung bei variablen Überlappungsmustern der Fluglinien an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "density": { "label": "Dichte", "description": "Schwellenwert der Zielpunktdichte in Punkten pro Flächeneinheit." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Gitterauflösung für die X/Y- und Z-Klasseneinteilung (Standard 1.0)." }, "save_filtered": { "label": "Gefilterte speichern", "description": "Wenn wahr, werden die herausgefilterten Punkte geschrieben und outputs.filtered_path zurückgegeben." }, "filtered_output": { "label": "Gefilterte Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für herausgefilterte Punkte im Einzeleingabemodus." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "lidar_tile_footprint": { "name": "LiDAR-Kachelumriss", "description": "Erzeugt Umrisse: achsenparallele Begrenzungsrahmen oder konvexe Hüllen je Punktwolke. Ausgabe als Vektorpolygone für räumliche Indizierung und Datenkataloge.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Optionaler Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, werden alle LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis verarbeitet." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad für die Umrisse." }, "output_hulls": { "label": "Hüllen ausgeben", "description": "Wenn wahr, werden Umrisse als konvexe Hülle geschrieben; andernfalls achsenparallele Begrenzungsrahmen." } } }, "lidar_tin_gridding": { "name": "LiDAR-TIN-Rasterung", "description": "Exakte LiDAR-Interpolation über ein TIN: erstellt eine Delaunay-Triangulation aus den Punkten und interpoliert die Zellenwerte aus den Dreiecksebenen. Berücksichtigt die Punkthöhen, hervorragend für unregelmäßige Abdeckung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Zellengröße der Ausgabe." }, "max_triangle_edge_length": { "label": "Maximale Dreieckskantenlänge", "description": "Optionale maximale Dreieckskantenlänge zur Unterdrückung langkantiger Facetten." }, "interpolation_parameter": { "label": "Interpolationsparameter", "description": "Zu interpolierendes Punktattribut (elevation, intensity, class, return_number, number_of_returns, scan_angle, time, rgb, user_data)." }, "returns_included": { "label": "Berücksichtigte Returns", "description": "Return-Filtermodus: all, first oder last." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Auszuschließende Klassen (Array oder kommagetrennte Zeichenkette)." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." }, "triangulation_backend": { "label": "Triangulations-Backend", "description": "Auswahl des Triangulations-Backends: auto, delaunator oder wbtopology." }, "triangulation_auto_threshold": { "label": "Automatischer Triangulationsschwellenwert", "description": "Bei backend=auto wird ab dieser Stichprobenanzahl zu wbtopology gewechselt (Standard deaktiviert; zum Aktivieren explizit setzen)." }, "triangulation_epsilon": { "label": "Triangulations-Epsilon", "description": "Epsilon für die Duplikatbehandlung des wbtopology-Backends (Standard 1e-12)." }, "triangulation_thin_cell_size": { "label": "Zellengröße für Triangulationsausdünnung", "description": "Optionale Zellengröße für die Vorausdünnung der Triangulationsstichproben; Werte > 0 aktivieren die Ausdünnung, 0 deaktiviert sie." }, "triangulation_thin_method": { "label": "Methode für Triangulationsausdünnung", "description": "Methode des repräsentativen Punkts für die Ausdünnung: nearest_center, min_value oder max_value." } } }, "colourize_based_on_class": { "name": "Nach Klasse einfärben", "description": "Färbt Punkte nach Klasse: ASPRS-Standardfarben (Grün=Vegetation, Braun=Boden, Grau=Gebäude usw.). Mischt mit der Intensität für mehr Kontrast. Visualisierung der Klassifikation.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "intensity_blending_amount": { "label": "Intensitätsmischungsbetrag", "description": "Prozentuale Mischung [0,100] zwischen Klassenfarbe und Intensität." }, "clr_str": { "label": "Farbzeichenfolge", "description": "Optionale Überschreibungen der Klassenfarben, z. B. '2:(184,167,108);5:#9ab86c'." }, "use_unique_clrs_for_buildings": { "label": "Eindeutige Farben für Gebäude verwenden", "description": "Wenn wahr, werden zusammenhängenden Gebäudeclustern eindeutige Farben zugewiesen." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für die Einfärbung der Gebäudecluster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "colourize_based_on_point_returns": { "name": "Nach Punktrückstreuungen einfärben", "description": "Färbt Punkte nach Rückstreuungsreihenfolge: erste/mittlere/letzte Rückstreuungen erhalten unterschiedliche Farben. Visualisierung der Pulsstruktur mit Mehrfachrückstreuungen zur Validierung der Verarbeitung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "intensity_blending_amount": { "label": "Intensitätsmischungsbetrag", "description": "Prozentuale Mischung [0,100] zwischen Return-Farbe und Intensität." }, "only_ret_colour": { "label": "Farbe für einzige Returns", "description": "Farbe für Punkte mit einem einzigen Return." }, "first_ret_colour": { "label": "Farbe für erste Returns", "description": "Farbe für First-Return-Punkte in Pulsen mit mehreren Returns." }, "intermediate_ret_colour": { "label": "Farbe für mittlere Returns", "description": "Farbe für Punkte mit Zwischen-Returns." }, "last_ret_colour": { "label": "Farbe für letzte Returns", "description": "Farbe für Last-Return-Punkte in Pulsen mit mehreren Returns." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "find_flightline_edge_points": { "name": "Randpunkte der Fluglinie finden", "description": "Filtert Punkte am Flugstreifenrand: extrahiert nur Punkte an den Grenzen des Aufnahmestreifens. Qualitätssicherung für Streifenüberlappung und Randeffekte.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "individual_tree_detection": { "name": "Einzelbaumerkennung", "description": "Identifiziert Baumspitzen: lokale Maxima in einer höhengefilterten Punktwolke mit adaptivem Suchradius. Gibt ein Vektorpunkt-Shapefile möglicher Stammpositionen zurück.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "min_search_radius": { "label": "Minimaler Suchradius", "description": "Minimaler Suchradius in Karteneinheiten (Standard 1.0)." }, "min_height": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimale Höhe für die Berücksichtigung von Punkten (Standard 0.0)." }, "max_search_radius": { "label": "Maximaler Suchradius", "description": "Maximaler Suchradius; falls nicht gesetzt, wird min_search_radius verwendet." }, "max_height": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximale Höhe; falls nicht gesetzt, wird min_height verwendet." }, "only_use_veg": { "label": "Nur Vegetation verwenden", "description": "Wenn wahr, werden nur Vegetationsklassen verarbeitet (Standard wahr)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad der Ausgabe-Vektordatei (Shapefile)." } } }, "lidar_eigenvalue_features": { "name": "LiDAR-Eigenwertmerkmale", "description": "Leitet PCA-Merkmale ab: Eigenwerte/-vektoren aus Nachbarschaften. Formdeskriptoren (Planarität, Linearität, Höhenvarianz) für die Analyse von Punktwolken.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Optionaler Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "num_neighbours": { "label": "Anzahl Nachbarn", "description": "Optionale Zielgröße der Nachbarschaft (ohne den Punkt selbst)." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Optionaler maximaler Suchradius für die Nachbarschaftserfassung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad der .eigen-Datei im Einzeleingabemodus." } } }, "lidar_histogram": { "name": "LiDAR-Histogramm", "description": "Berechnet die Verteilung eines Attributs: Häufigkeitshistogramm für Höhe, Intensität, Scanwinkel und Klasse. Abgeschnittene Perzentile zur Unterdrückung von Ausreißern. HTML-Visualisierung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler HTML-Ausgabepfad für den Histogrammbericht." }, "parameter": { "label": "Parameter", "description": "Eines von Höhe, Intensität, Scanwinkel, Klasse oder Zeit." }, "clip_percent": { "label": "Beschneidungsprozent", "description": "Perzentil-Beschneidung in [0,50] für die unteren/oberen Randbereiche." } } }, "lidar_info": { "name": "LiDAR-Info", "description": "Erzeugt einen zusammenfassenden Metadatenbericht: Punktanzahl, Ausdehnung, Intensitätsbereich, Klassenhistogramm, Verteilung der Rückstreuungen. HTML-/Textausgabe zur Datendokumentation.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Berichts (.html/.txt)." }, "show_point_density": { "label": "Punktdichte anzeigen", "description": "Wenn wahr, werden näherungsweise Punktdichte-Kennzahlen des Begrenzungsrahmens einbezogen." }, "show_vlrs": { "label": "VLRs anzeigen", "description": "Kompatibilitätsflag; reserviert für eine zukünftige detaillierte Metadatenausgabe." }, "show_geokeys": { "label": "GeoKeys anzeigen", "description": "Kompatibilitätsflag; reserviert für eine zukünftige detaillierte Ausgabe der KBS-Schlüssel." } } }, "lidar_kappa": { "name": "LiDAR-Kappa", "description": "Berechnet einen Kappa-Übereinstimmungsbericht zwischen zwei klassifizierten LiDAR-Punktwolken und schreibt ein Raster der Klassenübereinstimmung.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Klassifikations-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Referenz-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "report": { "label": "Bericht", "description": "Pfad des HTML-Ausgabeberichts." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Gitterauflösung für die räumliche Ausgabe der Klassenübereinstimmung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." }, "output_class_accuracy": { "label": "Klassengenauigkeit ausgeben", "description": "Kompatibilitätsflag, das aus Gründen der Abwärtskompatibilität beibehalten wird; das Übereinstimmungsraster wird immer erzeugt." } } }, "lidar_point_density": { "name": "LiDAR-Punktdichte", "description": "Kartiert die LiDAR-Abtastdichte: Punktanzahl je Flächeneinheit (Anzahl innerhalb eines Radius je Zelle). Bewertung der Datenqualität, Abdeckungsanalyse, Visualisierung der Aufnahmemuster.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Zellengröße der Ausgabe." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für die Punktzählung." }, "returns_included": { "label": "Berücksichtigte Returns", "description": "Return-Filtermodus: all, first oder last." }, "excluded_classes": { "label": "Ausgeschlossene Klassen", "description": "Auszuschließende Klassen (Array oder kommagetrennte Zeichenkette)." }, "min_elev": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "max_elev": { "label": "Maximale Höhe", "description": "Maximaler Höhenschwellenwert für die Punktauswahlfilterung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "lidar_point_return_analysis": { "name": "LiDAR-Analyse der Punktrückstreuungen", "description": "Werkzeug zur Qualitätssicherung: prüft die Gültigkeit der Rückstreuungsfolge (Konsistenz von mehrfach/erster/letzter). Erzeugt einen Bericht und eine klassifizierte Ausgabe, die Anomalien der Rückstreuungen kennzeichnet. Prüfung der Datenintegrität.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "create_output": { "label": "Ausgabe erstellen", "description": "Wenn wahr, wird eine klassifizierte LiDAR-QC-Ausgabe geschrieben." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler LiDAR-Ausgabepfad, der bei create_output=true verwendet wird." }, "report": { "label": "Bericht", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Textberichts." } } }, "lidar_point_stats": { "name": "LiDAR-Punktstatistik", "description": "Erstellt Raster-Statistikgitter: Punktanzahl, Pulsanzahl, mittlere Punkte je Puls, z-/Intensitätsbereich und vorherrschende Klasse je Zelle. Analyse mit mehreren Ausgaben.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Optionaler Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt. Wenn nicht angegeben, wird der Stapelmodus über die LiDAR-Dateien im aktuellen Verzeichnis ausgeführt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Gitterauflösung der Ausgabe." }, "num_points": { "label": "Anzahl Punkte", "description": "Punktanzahlraster erstellen." }, "num_pulses": { "label": "Anzahl Pulse", "description": "Raster der Pulsanzahl früher Returns erstellen." }, "avg_points_per_pulse": { "label": "Durchschnittliche Punkte pro Puls", "description": "Raster der durchschnittlichen Punkte pro Puls erstellen." }, "z_range": { "label": "Z-Bereich", "description": "Raster der Höhenspanne erstellen." }, "intensity_range": { "label": "Intensitätsbereich", "description": "Raster der Intensitätsspanne erstellen." }, "predominant_class": { "label": "Vorherrschende Klasse", "description": "Raster der vorherrschenden Klasse erstellen." }, "output_directory": { "label": "Ausgabeverzeichnis", "description": "Optionales Ausgabeverzeichnis für die erzeugten Raster." } } }, "lidar_ransac_planes": { "name": "LiDAR-RANSAC-Ebenen", "description": "Identifiziert lokal ebene LiDAR-Punkte mittels RANSAC-Ebenenanpassung in der Nachbarschaft.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für die lokale Ebenenanpassung." }, "num_iterations": { "label": "Anzahl Iterationen", "description": "Anzahl der RANSAC-Iterationen pro Punkt." }, "num_samples": { "label": "Anzahl Stichproben", "description": "Anzahl der pro RANSAC-Iteration gezogenen Nachbarpunkte." }, "inlier_threshold": { "label": "Inlier-Schwellenwert", "description": "Maximales Punkt-zu-Ebene-Residuum für Inlier." }, "acceptable_model_size": { "label": "Akzeptable Modellgröße", "description": "Mindestanzahl der Inlier-Punkte, die für ein Ebenenmodell erforderlich ist." }, "max_planar_slope": { "label": "Maximale Ebenenneigung", "description": "Maximal akzeptierte Ebenenneigung in Grad." }, "classify": { "label": "Klassifizieren", "description": "Wenn wahr, werden planare und nicht-planare Punkte klassifiziert statt gefiltert." }, "only_last_returns": { "label": "Nur letzte Returns", "description": "Wenn wahr, werden nur späte Returns für die Modellanpassung verwendet." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "lidar_rooftop_analysis": { "name": "LiDAR-Dachanalyse", "description": "Identifiziert ebene Dachsegmente innerhalb von Gebäudegrundrissen und gibt Segmentpolygone mit Dachattributen aus.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfade oder typisierte LiDAR-Objekte." }, "building_footprints": { "label": "Gebäudegrundrisse", "description": "Polygonlayer der Gebäudegrundrisse." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für die lokale Dachanalyse." }, "inlier_threshold": { "label": "Inlier-Schwellenwert", "description": "Maximales Residuum für die lokale planare Unterstützung." }, "acceptable_model_size": { "label": "Akzeptable Modellgröße", "description": "Minimale Segmentgröße." }, "max_planar_slope": { "label": "Maximale Ebenenneigung", "description": "Maximale Neigung der Dachfacetten in Grad." }, "norm_diff_threshold": { "label": "Normalendifferenz-Schwellenwert", "description": "Maximale Winkeldifferenz zwischen benachbarten Normalen in Grad." }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Beleuchtungsazimut für die schummerungsartige Facettenbeleuchtung." }, "altitude": { "label": "Sonnenhöhe", "description": "Beleuchtungshöhe für die schummerungsartige Facettenbeleuchtung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "normal_vectors": { "name": "Normalenvektoren", "description": "Berechnet Oberflächennormalen je Punkt: eine PCA der lokalen Nachbarschaft schätzt die Ebenenausrichtung. Die Normalen werden in den Punktdatensätzen gespeichert und als RGB visualisiert.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-LiDAR-Pfad oder typisiertes LiDAR-Objekt." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Nachbarschaftsradius für die lokale Ebenenanpassung. Werte <= 0 verwenden einen geschätzten nominalen Punktabstand." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-LiDAR-Pfad." } } }, "snap_events_to_routes": { "name": "Ereignisse auf Routen fangen", "description": "Fängt Ereignispunkte auf Routenlinien und gibt Diagnosen zu Routenmaß und Versatz aus.", "params": { "routes": { "label": "Routen", "description": "Eingabe-Routenlinienlayer." }, "events": { "label": "Ereignisse", "description": "Eingabe-Ereignispunktlayer." }, "max_offset_distance": { "label": "Maximale Versatzdistanz", "description": "Optionale maximale Versatzdistanz zur Route in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad der auf die Route gefangenen Ereignispunkte." } } }, "locate_points_along_routes": { "name": "Punkte entlang von Routen lokalisieren", "description": "Verortet Punktobjekte entlang von Routenlinien und schreibt Attribute des Routenmaßes.", "params": { "routes": { "label": "Routen", "description": "Eingabe-Routenlinienlayer." }, "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktlayer, der entlang der Routen verortet werden soll." }, "max_offset_distance": { "label": "Maximale Versatzdistanz", "description": "Optionale maximale Versatzdistanz zwischen Punkt und Route." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad." } } }, "points_along_lines": { "name": "Punkte entlang von Linien", "description": "Erzeugt Punktobjekte in regelmäßigen Abständen entlang von Eingabe-Polylinien für Infrastrukturüberwachung, Umweltbeprobung und räumliche Analysen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Linienlayer." }, "spacing": { "label": "Abstand", "description": "Abstand zwischen den Punkten." }, "include_end": { "label": "Ende einschließen", "description": "Linienendpunkte einbeziehen (Standard wahr)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad." } } }, "route_calibrate": { "name": "Route kalibrieren", "description": "Kalibriert Start- und Endmaße von Routen anhand von Kontrollpunkten mit bekannten Maßen.", "params": { "routes": { "label": "Routen", "description": "Eingabe-Routenlinienlayer." }, "control_points": { "label": "Kontrollpunkte", "description": "Eingabe-Kontrollpunktlayer." }, "control_measure_field": { "label": "Kontroll-Messwertfeld", "description": "Kontrollpunktfeld mit den bekannten Messwerten." }, "route_id_field": { "label": "Routen-ID-Feld", "description": "Optionales Routen-ID-Feld in den Routen. Standard ist die Objekt-FID." }, "control_route_id_field": { "label": "Kontroll-Routen-ID-Feld", "description": "Optionales Routen-ID-Feld in den Kontrollpunkten. 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Kreuzungsverzögerung)." }, "node_cost_field": { "label": "Knotenkostenfeld", "description": "Numerisches Feld in node_cost_points mit nicht-negativen Kosten pro Knoten." }, "node_cost_snap_distance": { "label": "Knotenkosten-Fangdistanz", "description": "Optionale maximale Entfernung von jedem Knotenkostenpunkt zu einem Netzwerkknoten für die Zuordnung." }, "turn_penalty": { "label": "Abbiegestrafe", "description": "Optionale additive Kosten, die auf nicht geradeaus führende Abbiegevorgänge an Netzwerkknoten angewendet werden." }, "u_turn_penalty": { "label": "Wendestrafe", "description": "Optionale additive Kosten, die auf Wendemanöver angewendet werden." }, "forbid_u_turns": { "label": "Wenden verbieten", "description": "Wenn wahr, werden Wendemanöver nicht zugelassen." }, "forbid_left_turns": { "label": "Linksabbiegen verbieten", "description": "Wenn wahr, werden Linksabbiegevorgänge nicht zugelassen." }, "forbid_right_turns": { "label": "Rechtsabbiegen verbieten", "description": "Wenn wahr, werden Rechtsabbiegevorgänge nicht zugelassen." }, "turn_restrictions_csv": { "label": "Abbiegebeschränkungs-CSV", "description": "Optionale CSV mit Abbiegevorgängen mit den Spalten prev_x,prev_y,node_x,node_y,next_x,next_y. Optionale Spalten: forbidden (Standard wahr, wenn keine Spalte turn_cost angegeben ist) und turn_cost (oder penalty/cost/extra_cost) für additive Kosten pro Abbiegevorgang." }, "temporal_cost_profile": { "label": "Zeitliches Kostenprofil", "description": "Optionale CSV, die zeitabhängige Kantenkosten definiert (Spalten: edge_id,dow,start_minute,end_minute,value)." }, "temporal_edge_id_field": { "label": "Zeitliches Kanten-ID-Feld", "description": "Optionales Netzwerkfeld zum Abgleich der edge_id-Werte aus temporal_cost_profile (Standard EDGE_ID)." }, "departure_time": { "label": "Abfahrtszeit", "description": "Optionale Abfahrtszeit im RFC3339-Format für die Suche im Zeitprofil." }, "temporal_mode": { "label": "Zeitlicher Modus", "description": "Optionaler Modus der zeitlichen Interpretation: multiplier oder absolute." }, "temporal_fallback": { "label": "Zeitlicher Rückfall", "description": "Optionales Fallback, wenn die zeitliche Zeile fehlt: static_cost oder error." }, "temporal_profile_report": { "label": "Bericht zum zeitlichen Profil", "description": "Optionaler JSON-Ausgabepfad für Diagnosen des Zeitprofils (Abdeckung, nicht zugeordnete Kanten, Fallback-Nutzung)." }, "snapped_origins_output": { "label": "Ausgabe gefangene Startpunkte", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad für die intern gefangenen Ursprungs-Ankerpunkte, die als Startpunkte der Durchquerung dienen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad des Einzugsbereichs." } } }, "network_topology_audit": { "name": "Prüfung der Netzwerktopologie", "description": "Prüft ein Liniennetz auf Topologieanomalien – nicht verbundene Komponenten, Sackgassen und Gradanomalien –, die zu Routingfehlern führen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Liniennetzwerk-Layer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Knoten-Fangtoleranz für den Graphaufbau." }, "one_way_field": { "label": "Einbahnfeld", "description": "Optionales Linienfeld, das Einbahnkanten markiert (unterstützt FT/TF/B sowie ältere boolesche Werte)." }, "blocked_field": { "label": "Sperrfeld", "description": "Optionales Linienfeld, das gesperrte Kanten markiert, die von der Analyse ausgeschlossen werden." }, "report": { "label": "Bericht", "description": "Optionaler JSON-Ausgabepfad für den zusammenfassenden Prüfbericht." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad für Diagnosen pro Knoten." } } }, "od_sensitivity_analysis": { "name": "OD-Sensitivitätsanalyse", "description": "Berechnet OD-Kosten kürzester Pfade mit Widerstandsstörungen und gibt per Monte-Carlo-Stichproben Sensitivitätsstatistiken aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Liniennetzwerk-Layer." }, "origins": { "label": "Startpunkte", "description": "Ursprungs-Punktlayer." }, "destinations": { "label": "Ziele", "description": "Ziel-Punktlayer." }, "edge_cost_field": { "label": "Kantenkostenfeld", "description": "Erforderliches numerisches Linienfeld, das als Impedanzmultiplikator für die Störungsanalyse verwendet wird." }, "impedance_disturbance_range": { "label": "Impedanz-Störungsbereich", "description": "Bereich der Kostenstörung als 'min_factor,max_factor' (z. 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Kreuzungsverzögerung)." }, "node_cost_field": { "label": "Knotenkostenfeld", "description": "Numerisches Feld in node_cost_points mit nicht-negativen Kosten pro Knoten." }, "node_cost_snap_distance": { "label": "Knotenkosten-Fangdistanz", "description": "Optionale maximale Entfernung von jedem Knotenkostenpunkt zu einem Netzwerkknoten für die Zuordnung." }, "parallel_execution": { "label": "Parallele Ausführung", "description": "Wenn wahr (Standard), werden die Ursprungssuchen für die Basis- und die gestörten OD-Läufe parallel ausgewertet." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-CSV-Pfad mit OD-Paaren und Sensitivitätsstatistiken." } } }, "shortest_path_network": { "name": "Kürzester Weg im Netzwerk", "description": "Findet den kürzesten Pfad zwischen Start- und Endkoordinaten in einem Liniennetz.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Liniennetzwerk-Layer." }, "start_x": { "label": "Start X", "description": "X-Koordinate des Startpunkts." }, "start_y": { "label": "Start Y", "description": "Y-Koordinate des Startpunkts." }, "end_x": { "label": "Ende X", "description": "X-Koordinate des Endpunkts." }, "end_y": { "label": "Ende Y", "description": "Y-Koordinate des Endpunkts." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Knoten-Fangtoleranz für den Graphaufbau." }, "max_snap_distance": { "label": "Maximale Fangdistanz", "description": "Optionale maximale Entfernung von den Start-/Endkoordinaten zum nächsten Netzwerkknoten." }, "edge_cost_field": { "label": "Kantenkostenfeld", "description": "Optionales numerisches Linienfeld, das als Impedanzmultiplikator für die Segmentlänge verwendet wird." }, "one_way_field": { "label": "Einbahnfeld", "description": "Optionales Linienfeld, das Einbahnkanten markiert (unterstützt FT/TF/B sowie ältere boolesche Werte)." }, "blocked_field": { "label": "Sperrfeld", "description": "Optionales Linienfeld, das gesperrte/geschlossene Kanten markiert, die vom Routing ausgeschlossen werden (true/1/yes sperrt)." }, "barriers": { "label": "Barrieren", "description": "Optionaler Barrieren-Punktlayer; die nächstgelegenen Netzwerkknoten werden für die Durchquerung gesperrt." }, "barrier_snap_distance": { "label": "Barrieren-Fangdistanz", "description": "Optionale maximale Entfernung von jedem Barrierenpunkt zu einem Netzwerkknoten für die Sperrung." }, "turn_penalty": { "label": "Abbiegestrafe", "description": "Optionale additive Kosten, die auf nicht geradeaus führende Abbiegevorgänge an Netzwerkknoten angewendet werden." }, "u_turn_penalty": { "label": "Wendestrafe", "description": "Optionale additive Kosten, die auf Wendemanöver angewendet werden." }, "forbid_u_turns": { "label": "Wenden verbieten", "description": "Wenn wahr, werden Wendemanöver nicht zugelassen." }, "forbid_left_turns": { "label": "Linksabbiegen verbieten", "description": "Wenn wahr, werden Linksabbiegevorgänge nicht zugelassen." }, "forbid_right_turns": { "label": "Rechtsabbiegen verbieten", "description": "Wenn wahr, werden Rechtsabbiegevorgänge nicht zugelassen." }, "turn_restrictions_csv": { "label": "Abbiegebeschränkungs-CSV", "description": "Optionale CSV mit Abbiegevorgängen mit den Spalten prev_x,prev_y,node_x,node_y,next_x,next_y. 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Ermittelt für eine Menge von Punktpositionen die kürzeste Route, die alle Punkte verbindet.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "duration": { "label": "Dauer", "description": "Maximale Optimierungsdauer in Sekunden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad der Polylinie." } } }, "vehicle_routing_cvrp": { "name": "Tourenplanung CVRP", "description": "Erstellt kapazitätsbeschränkte Lieferrouten mit mehreren Depots, mit Steuerung heterogener Flotten, Zielfunktionsmodi und optionaler lokaler Optimierung.", "params": { "network": { "label": "Netzwerk", "description": "Eingabe-Liniennetzwerk-Layer (zur Vertragsparität validiert)." }, "depot_points": { "label": "Depotpunkte", "description": "Depot-Punktlayer; jeder Punkt kann ein oder mehrere Fahrzeuge beisteuern." }, "stop_points": { "label": "Haltepunkte", "description": "Punktlayer der Lieferhalte." }, "demand_field": { "label": "Nachfragefeld", "description": "Numerisches Nachfragefeld in stop_points (Standard: demand)." }, "priority_field": { "label": "Prioritätsfeld", "description": "Optionales Haltprioritätsfeld mit Werten wie required/high/normal/low oder numerischen Rängen." }, "allowed_vehicle_profiles_field": { "label": "Feld erlaubte Fahrzeugprofile", "description": "Optionales Haltfeld, das kompatible Fahrzeugprofile auflistet (durch Komma/Semikolon/Pipe getrennt)." }, "allowed_route_classes_field": { "label": "Feld erlaubte Routenklassen", "description": "Optionaler Alias von allowed_vehicle_profiles_field für Routenklassen-Kompatibilitätsregeln." }, "depot_id_field": { "label": "Depot-ID-Feld", "description": "Optionales Depot-ID-Feld für Routen-/Zuordnungsausgaben." }, "vehicle_count_field": { "label": "Fahrzeuganzahlfeld", "description": "Optionales Depotfeld für die Anzahl der an jedem Depot bereitgestellten Fahrzeuge." }, "vehicle_capacity_field": { "label": "Fahrzeugkapazitätsfeld", "description": "Optionales Depotfeld, das vehicle_capacity je Depot-/Fahrzeugvorlage überschreibt." }, "vehicle_fixed_cost_field": { "label": "Fahrzeug-Fixkostenfeld", "description": "Optionales Depotfeld, das vehicle_fixed_cost je Depot-/Fahrzeugvorlage überschreibt." }, "travel_speed_field": { "label": "Reisegeschwindigkeitsfeld", "description": "Optionales Depotfeld, das travel_speed je Depot-/Fahrzeugvorlage überschreibt." }, "max_route_distance_field": { "label": "Feld maximale Routendistanz", "description": "Optionales Depotfeld, das max_route_distance je Depot-/Fahrzeugvorlage überschreibt." }, "max_route_time_field": { "label": "Feld maximale Routenzeit", "description": "Optionales Depotfeld, das max_route_time je Depot-/Fahrzeugvorlage überschreibt." }, "vehicle_profile_field": { "label": "Fahrzeugprofilfeld", "description": "Optionales Depotfeld, das das Fahrzeugprofil-/Kategorie-Token für die Haltkompatibilität definiert." }, "vehicle_route_class_field": { "label": "Fahrzeug-Routenklassenfeld", "description": "Optionaler Alias von vehicle_profile_field für Routenklassen-Kompatibilitätsregeln." }, "vehicle_capacity": { "label": "Fahrzeugkapazität", "description": "Kapazität pro Fahrzeug (> 0)." }, "vehicle_fixed_cost": { "label": "Fahrzeug-Fixkosten", "description": "Optionale Fixkosten pro eingesetztem Fahrzeug/Route (Standard: 0)." }, "max_vehicles": { "label": "Maximale Fahrzeuge", "description": "Optionale maximale Anzahl der zu erstellenden Fahrzeuge/Routen." }, "max_route_distance": { "label": "Maximale Routendistanz", "description": "Optionale maximale Fahrtstrecke pro Route, einschließlich Rückkehr zum Depot." }, "travel_speed": { "label": "Reisegeschwindigkeit", "description": "Fahrgeschwindigkeit in Koordinateneinheiten pro Zeiteinheit (Standard: 1)." }, "max_route_time": { "label": "Maximale Routenzeit", "description": "Optionale maximale Routendauer in Modellzeiteinheiten, einschließlich Rückkehr zum Depot." }, "max_stops_per_vehicle": { "label": "Maximale Halte pro Fahrzeug", "description": "Optionale maximale Anzahl der jeder Fahrzeugroute zugewiesenen Halte." }, "objective_mode": { "label": "Zielfunktionsmodus", "description": "Ziel der Routenkonstruktion: minimize_distance, minimize_vehicles oder minimize_cost." }, "apply_local_optimization": { "label": "Lokale Optimierung anwenden", "description": "Wenn wahr, wird auf jede konstruierte Route ein deterministischer 2-opt-Verbesserungsdurchlauf angewendet (Standard: true)." }, "apply_simulated_annealing": { "label": "Simulated Annealing anwenden", "description": "Wenn wahr, wird nach der Greedy-/lokalen Optimierung je Route ein Simulated-Annealing-Verfeinerungsdurchlauf mit festem Seed angewendet (Standard: false)." }, "sa_iterations": { "label": "SA-Iterationen", "description": "Maximale Simulated-Annealing-Iterationen pro Route bei apply_simulated_annealing=true (Standard: 1500)." }, "sa_initial_temperature": { "label": "SA-Anfangstemperatur", "description": "Anfangstemperatur des Simulated Annealing (> 0, Standard: 1.0)." }, "sa_cooling_rate": { "label": "SA-Abkühlrate", "description": "Abkühlungsmultiplikator des Simulated Annealing in (0, 1); Standard 0.995." }, "sa_seed": { "label": "SA-Seed", "description": "Optionaler deterministischer Zufalls-Seed für das Simulated Annealing (Standard: 42)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad der Routenlinien." }, "assignment_output": { "label": "Zuweisungsausgabe", "description": "Optionale Punktausgabe der Haltzuordnung mit Diagnosen zu Besuchsreihenfolge/Beladung." } } }, "vehicle_routing_pickup_delivery": { "name": "Tourenplanung mit Abholung und Zustellung", "description": "Erstellt gepaarte Abhol- und Lieferrouten mit Reihenfolge- und Kapazitätsbedingungen auf Basis einer deterministischen Nächster-Nachbar-Ausgangslösung.", "params": { "network": { "label": "Netzwerk", "description": "Eingabe-Liniennetzwerk-Layer (zur Vertragsparität validiert)." }, "depot_points": { "label": "Depotpunkte", "description": "Depot-Punktlayer; in dieser Basisimplementierung wird der erste Punkt als aktives Depot verwendet." }, "stop_points": { "label": "Haltepunkte", "description": "Halt-Punktlayer mit gepaarten Abhol- und Lieferdatensätzen." }, "request_id_field": { "label": "Anfrage-ID-Feld", "description": "Anfrage-ID-Feld in stop_points zum Paaren von Abhol- und Lieferdatensätzen (Standard: request_id)." }, "stop_type_field": { "label": "Halttypfeld", "description": "Halttypfeld in stop_points mit den Bezeichnungen pickup/delivery (Standard: stop_type)." }, "demand_field": { "label": "Nachfragefeld", "description": "Numerisches Nachfragefeld in stop_points; die Abholnachfrage wird geladen, die Liefernachfrage wird ignoriert (Standard: demand)." }, "vehicle_capacity": { "label": "Fahrzeugkapazität", "description": "Kapazität pro Fahrzeug (> 0)." }, "max_vehicles": { "label": "Maximale Fahrzeuge", "description": "Optionale maximale Anzahl der zu erstellenden Fahrzeuge/Routen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad der Routenlinien." }, "assignment_output": { "label": "Zuweisungsausgabe", "description": "Optionale Punktausgabe der Haltzuordnung mit Anfrage- und Reihenfolgediagnosen." } } }, "vehicle_routing_vrptw": { "name": "Tourenplanung VRPTW", "description": "Erstellt kapazitätsbeschränkte VRPTW-Routen mit mehreren Depots, mit Einstellungen für heterogene Flotten, Pausenfenstern und Steuerung des Zielfunktionsmodus.", "params": { "network": { "label": "Netzwerk", "description": "Eingabe-Liniennetzwerk-Layer (zur Vertragsparität validiert)." }, "depot_points": { "label": "Depotpunkte", "description": "Depot-Punktlayer; jeder Punkt kann ein oder mehrere Fahrzeuge beisteuern." }, "stop_points": { "label": "Haltepunkte", "description": "Punktlayer der Lieferhalte mit Nachfrage- und Zeitfensterfeldern." }, "demand_field": { "label": "Nachfragefeld", "description": "Numerisches Nachfragefeld in stop_points (Standard: demand)." }, "priority_field": { "label": "Prioritätsfeld", "description": "Optionales Haltprioritätsfeld mit Werten wie required/high/normal/low oder numerischen Rängen." }, "allowed_vehicle_profiles_field": { "label": "Feld erlaubte Fahrzeugprofile", "description": "Optionales Haltfeld, das kompatible Fahrzeugprofile auflistet (durch Komma/Semikolon/Pipe getrennt)." }, "allowed_route_classes_field": { "label": "Feld erlaubte Routenklassen", "description": "Optionaler Alias von allowed_vehicle_profiles_field für Routenklassen-Kompatibilitätsregeln." }, "tw_start_field": { "label": "Feld Zeitfensterbeginn", "description": "Numerisches Feld für den Zeitfensterbeginn in stop_points (Standard: tw_start)." }, "tw_end_field": { "label": "Feld Zeitfensterende", "description": "Numerisches Feld für das Zeitfensterende in stop_points (Standard: tw_end)." }, "service_time_field": { "label": "Servicezeitfeld", "description": "Numerisches Feld für die Servicezeit pro Halt in stop_points (Standard: service_time)." }, "depot_id_field": { "label": "Depot-ID-Feld", "description": "Optionales Depot-ID-Feld für Routen-/Zuordnungsausgaben." }, "vehicle_count_field": { "label": "Fahrzeuganzahlfeld", "description": "Optionales Depotfeld für die Anzahl der an jedem Depot bereitgestellten Fahrzeuge." }, "vehicle_capacity_field": { "label": "Fahrzeugkapazitätsfeld", "description": "Optionales Depotfeld, das vehicle_capacity je Depot-/Fahrzeugvorlage überschreibt." }, "vehicle_fixed_cost_field": { "label": "Fahrzeug-Fixkostenfeld", "description": "Optionales Depotfeld, das vehicle_fixed_cost je Depot-/Fahrzeugvorlage überschreibt." }, "travel_speed_field": { "label": "Reisegeschwindigkeitsfeld", "description": "Optionales Depotfeld, das travel_speed je Depot-/Fahrzeugvorlage überschreibt." }, "max_route_distance_field": { "label": "Feld maximale Routendistanz", "description": "Optionales Depotfeld, das max_route_distance je Depot-/Fahrzeugvorlage überschreibt." }, 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"break_duration_field": { "label": "Pausendauerfeld", "description": "Optionales Depotfeld, das break_duration je Depot-/Fahrzeugvorlage überschreibt." }, "vehicle_capacity": { "label": "Fahrzeugkapazität", "description": "Kapazität pro Fahrzeug (> 0)." }, "vehicle_fixed_cost": { "label": "Fahrzeug-Fixkosten", "description": "Optionale Fixkosten pro eingesetztem Fahrzeug/Route (Standard: 0)." }, "start_time": { "label": "Startzeit", "description": "Startzeit der Route in Modellzeiteinheiten (Standard: 0)." }, "travel_speed": { "label": "Reisegeschwindigkeit", "description": "Fahrgeschwindigkeit in Koordinateneinheiten pro Zeiteinheit (Standard: 1)." }, "enforce_time_windows": { "label": "Zeitfenster erzwingen", "description": "Wenn wahr, kommen nur Halte mit einer Verspätung <= allowed_lateness für die Zuordnung in Frage (Standard: false)." }, "allowed_lateness": { "label": "Erlaubte Verspätung", "description": "Maximal tolerierte Verspätung bei enforce_time_windows=true (Standard: 0)." }, "depot_close_time": { "label": "Depot-Schließzeit", "description": "Optionale harte Schließzeit, bis zu der jede Route zum Depot zurückkehren muss." }, "break_start_time": { "label": "Pausenbeginn", "description": "Optionaler globaler Beginn des Pausenfensters für alle Fahrzeuge." }, "break_end_time": { "label": "Pausenende", "description": "Optionales globales Ende des Pausenfensters für alle Fahrzeuge." }, "break_duration": { "label": "Pausendauer", "description": "Optionale globale Pausendauer, die einmal pro Route angewendet wird, wenn das Pausenfenster geschnitten wird." }, "use_priority_scoring": { "label": "Prioritätsbewertung verwenden", "description": "Wenn wahr, werden zulässige Kandidaten zuerst nach prognostizierter Verspätung/Pufferzeit und dann nach Fahrtstrecke gereiht; wenn falsch, wird die Nächster-Nachbar-Basislösung verwendet (Standard: true)." }, "max_vehicles": { "label": "Maximale Fahrzeuge", "description": "Optionale maximale Anzahl der zu erstellenden Fahrzeuge/Routen." }, "max_route_distance": { "label": "Maximale Routendistanz", "description": "Optionale maximale Fahrtstrecke der Route, einschließlich Rückkehr zum Depot." }, "max_route_time": { "label": "Maximale Routenzeit", "description": "Optionale maximale Routendauer in Modellzeiteinheiten, einschließlich Rückkehr zum Depot." }, "max_stops_per_vehicle": { "label": "Maximale Halte pro Fahrzeug", "description": "Optionale maximale Anzahl der jeder Fahrzeugroute zugewiesenen Halte." }, "objective_mode": { "label": "Zielfunktionsmodus", "description": "Ziel der Routenkonstruktion: minimize_lateness, minimize_distance, minimize_vehicles oder minimize_cost." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad der Routenlinien." }, "assignment_output": { "label": "Zuweisungsausgabe", "description": "Optionale Punktausgabe der Haltzuordnung mit Zeitfensterdiagnosen." } } }, "clip": { "name": "Zuschneiden", "description": "Schneidet Eingabepolygone mittels topologiebasierter Verschneidung auf die Grenzen der Overlay-Polygone zu.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "overlay": { "label": "Overlay", "description": "Overlay-Polygonlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für Topologieoperationen; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "difference": { "name": "Differenz", "description": "Entfernt Flächen der Overlay-Polygone mittels topologiebasierter Differenz aus den Eingabepolygonen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "overlay": { "label": "Overlay", "description": "Overlay-Polygonlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für Topologieoperationen; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "dissolve": { "name": "Auflösen", "description": "Entfernt gemeinsame Polygongrenzen global oder nach einem Attributfeld für die Zusammenführung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "dissolve_field": { "label": "Zusammenführungsfeld", "description": "Optionales Attributfeld zum Zusammenführen der Polygone innerhalb von Gruppen; wenn nicht angegeben, werden alle Polygone zusammengeführt." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz, die bei Topologieoperationen verwendet wird." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors." } } }, "erase": { "name": "Löschen", "description": "Löscht Flächen der Overlay-Polygone aus den Eingabepolygonen und bewahrt die Eingabeattribute.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "overlay": { "label": "Overlay", "description": "Overlay-Polygonlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für Topologieoperationen; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "identity": { "name": "Identität", "description": "Bewahrt alle Eingabeobjekte; Teile, die sich mit dem Identity-Layer überlappen, erhalten zusätzlich dessen Attribute.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "overlay": { "label": "Overlay", "description": "Overlay-Polygonlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für Topologieoperationen; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "intersect": { "name": "Verschneiden", "description": "Verschneidet Eingabe- und Overlay-Polygone mittels topologiebasierter Überlagerung und verfolgt die IDs der Quellobjekte.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "overlay": { "label": "Overlay", "description": "Overlay-Polygonlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für Topologieoperationen; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "line_intersections": { "name": "Linienschnittpunkte", "description": "Findet Schnittpunkte von Linien zwischen Eingabe- und Overlay-Layer und fügt die IDs der Ausgangsobjekte mit zusammengeführten Attributen an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Linien- oder Polygonlayer." }, "overlay": { "label": "Overlay", "description": "Overlay-Linien- oder Polygonlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für Geometrieoperationen; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "line_polygon_clip": { "name": "Linien an Polygon zuschneiden", "description": "Schneidet Linienobjekte auf das Innere von Polygonen zu und gibt die zugeschnittenen Liniensegmente aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Linienlayer." }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Polygonlayer zum Zuschneiden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "near": { "name": "Nähe", "description": "Fügt die Attribute NEAR_FID und NEAR_DIST hinzu, die mithilfe räumlicher Indizierung die nächstgelegenen Objekte und deren Distanzen angeben.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "near": { "label": "Nähe", "description": "Vektorlayer der Nachbarobjekte." }, "max_distance": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Optionale maximale Suchdistanz." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "select_by_location": { "name": "Nach Lage auswählen", "description": "Filtert Zielobjekte nach räumlichen Prädikaten (schneidet, innerhalb, enthält, berührt, überlappt usw.) in Bezug auf Abfrageobjekte.", "params": { "target": { "label": "Ziel", "description": "Zu filternder Zielobjektlayer." }, "query": { "label": "Abfrage", "description": "Abfrageobjektlayer." }, "predicate": { "label": "Prädikat", "description": "Räumliches Prädikat: intersects, within, contains, touches, crosses, overlaps, disjoint, within_distance." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert für das Prädikat within_distance." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "spatial_join": { "name": "Räumlicher Join", "description": "Überträgt Attribute von Objekten des Join-Layers mithilfe räumlicher Prädikate auf Ziele; unterstützt Aggregationsstrategien (count, sum, mean, min, max) für mehrere Treffer.", "params": { "target": { "label": "Ziel", "description": "Ziellayer, der die verknüpften Attribute erhält." }, "join": { "label": "Verknüpfen", "description": "Verknüpfungslayer, der die Attribute bereitstellt." }, "predicate": { "label": "Prädikat", "description": "Räumliches Prädikat: intersects, within, contains, touches, crosses, overlaps, within_distance." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert für das Prädikat within_distance." }, "strategy": { "label": "Strategie", "description": "Verknüpfungsstrategie: first, last, count, sum, mean, min, max." }, "prefix": { "label": "Präfix", "description": "Präfix für verknüpfte Feldnamen (Standard JOIN_)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "symmetrical_difference": { "name": "Symmetrische Differenz", "description": "Berechnet nicht überlappende Polygonbereiche aus Eingabe- und Overlay-Layer.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "overlay": { "label": "Overlay", "description": "Overlay-Polygonlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für Topologieoperationen; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "union": { "name": "Vereinigung", "description": "Führt kombinierte Eingabe- und Overlay-Polygone zu einer einheitlichen Polygonabdeckung zusammen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "overlay": { "label": "Overlay", "description": "Overlay-Polygonlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für Topologieoperationen; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "update": { "name": "Aktualisieren", "description": "Ersetzt Eingabeobjekte dort, wo sie sich überlappen, durch Aktualisierungsobjekte; Eingabeobjekte außerhalb des Aktualisierungslayers bleiben erhalten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "overlay": { "label": "Overlay", "description": "Overlay-Polygonlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für Topologieoperationen; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "centroid_vector": { "name": "Vektorschwerpunkt", "description": "Berechnet das geografische Zentrum (mittlere Koordinate des Schwerpunkts) für jedes Vektorobjekt und erzeugt einen Punktlayer für Beschriftungsplatzierung, Clustering und räumliche Analysen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad." } } }, "concave_hull": { "name": "Konkave Hülle", "description": "Erstellt konkave Hüllpolygone um die Koordinaten der Eingabeobjekte mit dem concaveman-Algorithmus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "concavity": { "label": "Konkavität", "description": "Konkavitätsverhältnis (Standard 2.0). Höhere Werte erzeugen eine weniger konkave Hülle, die näher an der konvexen Hülle liegt. Niedrigere Werte erlauben engere Konkavitäten." }, "max_edge_length": { "label": "Maximale Kantenlänge", "description": "Längenschwellenwert: Hüllenkanten, die kürzer als dieser Wert sind, werden nicht weiter verfeinert. Standardmäßig unbegrenzt (unendlich)." }, "epsilon": { "label": "Epsilon", "description": "Robustheits-Epsilon (Standard 1e-9)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "densify_features": { "name": "Objekte verdichten", "description": "Fügt entlang von Linien- und Polygongrenzen Stützpunkte in einem festgelegten Abstand hinzu.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "spacing": { "label": "Abstand", "description": "Maximaler Abstand zwischen benachbarten Stützpunkten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "eliminate_coincident_points": { "name": "Deckungsgleiche Punkte entfernen", "description": "Entfernt zusammenfallende oder nahezu zusammenfallende Punkte innerhalb eines Toleranzabstands.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "tolerance_dist": { "label": "Toleranzdistanz", "description": "Entfernungsschwellenwert, ab dem Punkte als deckungsgleich gelten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad." } } }, "extend_vector_lines": { "name": "Vektorlinien verlängern", "description": "Verlängert Polylinien-Endpunkte am Anfang, am Ende oder an beiden Enden um einen festgelegten Abstand.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polylinienvektorlayer." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Strecke, um die die Endpunkte der Polylinie verlängert werden." }, "extend_direction": { "label": "Verlängerungsrichtung", "description": "Richtung der Endpunktverlängerung: both, start oder end." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "merge_line_segments": { "name": "Liniensegmente zusammenführen", "description": "Führt verbundene Liniensegmente zusammen, die an nicht verzweigenden Endpunkten aufeinandertreffen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polylinienvektorlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Endpunkt-Fangtoleranz zum Abgleich von Linienendpunkten; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "minimum_bounding_box": { "name": "Minimales umschließendes Rechteck", "description": "Berechnet orientierte minimale Begrenzungsrahmen um einzelne Objekte oder den gesamten Layer.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "min_criteria": { "label": "Mindestkriterien", "description": "Minimierungskriterium: area, perimeter, length oder width. Standardmäßig area." }, "individual_feature_hulls": { "label": "Hüllen je Einzelobjekt", "description": "Wenn wahr, wird ein Rechteck pro Objekt ausgegeben; andernfalls ein Rechteck für den gesamten Layer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors." } } }, "minimum_bounding_circle": { "name": "Minimaler umschließender Kreis", "description": "Berechnet minimale umschließende Kreise um einzelne Objekte oder den gesamten Layer.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "individual_feature_hulls": { "label": "Hüllen je Einzelobjekt", "description": "Wenn wahr, wird ein Kreis pro Objekt ausgegeben; andernfalls ein Kreis für den gesamten Layer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors." } } }, "minimum_bounding_envelope": { "name": "Minimale umschließende Hüllbox", "description": "Berechnet achsenparallele minimale Begrenzungsrechtecke um einzelne Objekte oder den gesamten Layer.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "individual_feature_hulls": { "label": "Hüllen je Einzelobjekt", "description": "Wenn wahr, wird eine Hüllbox pro Objekt ausgegeben; andernfalls eine Hüllbox für den gesamten Layer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors." } } }, "minimum_convex_hull": { "name": "Minimale konvexe Hülle", "description": "Erstellt konvexe Hüllpolygone um einzelne Objekte oder den gesamten Eingabelayer.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "individual_feature_hulls": { "label": "Hüllen je Einzelobjekt", "description": "Wenn wahr, wird eine Hülle pro Eingabeobjekt ausgegeben; andernfalls eine Hülle für den gesamten Layer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors." } } }, "polygonize": { "name": "Polygonisieren", "description": "Erstellt Polygone aus Eingabelinien, einschließlich sich schneidender/offener Segmente, sofern sich geschlossene Flächen bilden lassen.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-Linienvektorlayer als Array oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette. Wenn nicht angegeben, wird 'input' verwendet." }, "input": { "label": "Eingabe", "description": "Optionaler Pfad eines einzelnen Eingabe-Linienvektorlayers." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für die Polygonisierung; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "representative_point_vector": { "name": "Repräsentativer Vektorpunkt", "description": "Erzeugt mithilfe des Pols der Unzugänglichkeit einen inneren Punkt, der garantiert innerhalb oder auf jeder Geometrie liegt – ideal zur Beschriftungsplatzierung in konkaven Polygonen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad." } } }, "simplify_features": { "name": "Objekte vereinfachen", "description": "Verringert die Geometriekomplexität mit dem Douglas-Peucker-Algorithmus, um die Dateigröße zu minimieren, GPS-Rauschen zu entfernen und die Darstellungsleistung zu optimieren, während die Form erhalten bleibt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Vereinfachungstoleranz in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "smooth_vectors": { "name": "Vektoren glätten", "description": "Glättet Polylinien- oder Polygongeometrien mit einem gleitenden Mittelwertfilter, um Digitalisierungsrauschen und Zittern in GPS-Tracks zu verringern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Linien- oder Polygonvektorlayer." }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Ungerade Fenstergröße des gleitenden Mittels (>= 3). Gerade Werte werden auf den nächsten ungeraden Wert erhöht." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "snap_endnodes": { "name": "Endknoten fangen", "description": "Fängt nahe beieinanderliegende Polylinien-Endpunkte innerhalb einer Toleranz auf eine gemeinsame Position.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polylinienvektorlayer." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Endpunkt-Fangtoleranz in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad der gefangenen Polylinien." } } }, "split_vector_lines": { "name": "Vektorlinien teilen", "description": "Teilt jedes Polylinienobjekt in Segmente mit einer festgelegten Maximallänge.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polylinienvektorlayer." }, "segment_length": { "label": "Segmentlänge", "description": "Maximale Segmentlänge in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polylinienvektorpfad." } } }, "split_with_lines": { "name": "Mit Linien teilen", "description": "Teilt Eingabe-Polylinien an den Schnittpunkten mit einem Layer von Trennlinien.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Zu teilender Eingabe-Linienlayer." }, "split": { "label": "Aufteilen", "description": "Trennlinienlayer zum Erzeugen der Trennpunkte." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Optionale Fangtoleranz für Teilungsoperationen; standardmäßig das Maschinen-Epsilon." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "compactness_ratio": { "name": "Kompaktheitsverhältnis", "description": "Berechnet das Kompaktheitsverhältnis (Fläche / Umfang) für Polygonobjekte.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabevektor mit angehängtem Kompaktheitsfeld." } } }, "deviation_from_regional_direction": { "name": "Abweichung von der regionalen Richtung", "description": "Berechnet die Richtungsabweichung von Polygonen gegenüber der gewichteten regionalen mittleren Ausrichtung und fügt DEV_DIR an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "elongation_threshold": { "label": "Elongationsschwellenwert", "description": "Minimale Elongation, ab der Polygone in die regionale Richtungsschätzung einbezogen werden; Standard 0.75." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "elongation_ratio": { "name": "Streckungsverhältnis", "description": "Berechnet das Elongationsverhältnis (kurze Achse / lange Achse des Begrenzungsrechtecks) für Polygonobjekte.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabevektor mit angehängtem Elongationsfeld." } } }, "hole_proportion": { "name": "Lochanteil", "description": "Berechnet die Fläche der Polygonlöcher geteilt durch die Fläche der Hülle und fügt HOLE_PROP an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "linearity_index": { "name": "Linearitätsindex", "description": "Berechnet den Linearitätsindex (Bestimmtheitsmaß der Regression) für Polygonobjekte.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabevektor mit angehängtem Linearitätsfeld." } } }, "narrowness_index_vector": { "name": "Schmalheitsindex (Vektor)", "description": "Berechnet den Schmalheitsindex (Umfang / sqrt(Fläche)) für Polygonobjekte.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabevektor mit angehängtem Schmalheitsfeld." } } }, "patch_orientation": { "name": "Ausrichtung der Fläche", "description": "Berechnet die Ausrichtung von Polygonen (Grad ab Norden) mittels Reduced-Major-Axis-Regression und fügt ORIENT an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "perimeter_area_ratio": { "name": "Umfang-Flächen-Verhältnis", "description": "Berechnet das Verhältnis von Umfang zu Fläche von Polygonen und fügt P_A_RATIO an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "polygon_area": { "name": "Polygonfläche", "description": "Berechnet die Polygonfläche und fügt ein Attributfeld AREA an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "polygon_long_axis": { "name": "Lange Polygonachse", "description": "Bildet die lange Achse des minimalen Begrenzungsrahmens jedes Polygonobjekts als Linienausgabe ab.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polylinienvektorpfad." } } }, "polygon_perimeter": { "name": "Polygonumfang", "description": "Berechnet den Polygonumfang und fügt ein Attributfeld PERIMETER an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "polygon_short_axis": { "name": "Kurze Polygonachse", "description": "Bildet die kurze Achse des minimalen Begrenzungsrahmens jedes Polygonobjekts als Linienausgabe ab.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polylinienvektorpfad." } } }, "related_circumscribing_circle": { "name": "Zugehöriger Umkreis", "description": "Berechnet 1 - (Polygonfläche / Fläche des kleinsten umschreibenden Kreises) und fügt RC_CIRCLE an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "shape_complexity_index_vector": { "name": "Formkomplexitätsindex (Vektor)", "description": "Berechnet einen Formkomplexitätsindex für Vektor-Polygonobjekte anhand des normierten Formfaktors.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabevektor mit angehängtem Komplexitätsindexfeld." } } }, "global_morans_i": { "name": "Globales Morans I", "description": "Berechnet Global Moran's I zur Prüfung der räumlichen Autokorrelation: ob sich ähnliche Werte räumlich häufen. Unverzichtbare Grundlage für geostatistische Analysen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Zu analysierendes numerisches Attributfeld." }, "weights_mode": { "label": "Gewichtungsmodus", "description": "Nachbarschaftsmodus: queen, rook, k_nearest, distance_band." }, "k": { "label": "K", "description": "k-Wert für den Modus k_nearest." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert für den Modus distance_band." }, "row_standardize": { "label": "Zeilenstandardisierung", "description": "Zeilenstandardisierung auf die Gewichte anwenden (Standard true)." }, "inference": { "label": "Inferenz", "description": "Inferenzmodus: asymptotic oder permutation (Standard: asymptotic)." }, "num_simulations": { "label": "Anzahl Simulationen", "description": "Anzahl der Permutationen für den Permutationstest (Standard: 999)." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Zufalls-Seed für reproduzierbare Permutationstests." }, "island_policy": { "label": "Inselregel", "description": "Behandlung von Inseln: drop_with_warning, keep_zero_weight, error." }, "output_json": { "label": "JSON-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des JSON-Berichts." }, "output_html": { "label": "HTML-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts." }, "output_csv": { "label": "CSV-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad der CSV-Zusammenfassung." }, "output_distribution": { "label": "Verteilung ausgeben", "description": "Optionaler Pfad zum Speichern der Permutationsverteilung als JSON." } } }, "getis_ord_gi_star": { "name": "Getis-Ord Gi*", "description": "Berechnet z-Werte nach Getis-Ord Gi/Gi* zur Identifikation lokaler Hotspots/Coldspots. Direktes Maß für die Konzentration hoher/niedriger Werte.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Zu analysierendes numerisches Attributfeld." }, "weights_mode": { "label": "Gewichtungsmodus", "description": "Nachbarschaftsmodus: queen, rook, k_nearest, distance_band." }, "k": { "label": "K", "description": "k-Wert für den Modus k_nearest." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert für den Modus distance_band." }, "row_standardize": { "label": "Zeilenstandardisierung", "description": "Zeilenstandardisierung auf die Gewichte anwenden (Standard true)." }, "variant": { "label": "Variante", "description": "Variante: gi oder gi_star (Standard gi_star)." }, "inference": { "label": "Inferenz", "description": "Inferenzmodus: asymptotic oder permutation (Standard: asymptotic)." }, "num_simulations": { "label": "Anzahl Simulationen", "description": "Anzahl der Permutationen für den Permutationstest (Standard: 999)." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Zufalls-Seed für reproduzierbare Permutationstests." }, "island_policy": { "label": "Inselregel", "description": "Behandlung von Inseln: drop_with_warning, keep_zero_weight, error." }, "alpha": { "label": "Alpha", "description": "Signifikanzschwellenwert in [0, 1]; Standard 0.05." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad mit GI-Feldern." }, "output_html": { "label": "HTML-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts." } } }, "local_morans_i_lisa": { "name": "Lokales Morans I (LISA)", "description": "Berechnet Local Moran's I für jedes Objekt, um lokale räumliche Cluster und Ausreißer mit statistischer Signifikanzprüfung zu identifizieren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Zu analysierendes numerisches Attributfeld." }, "weights_mode": { "label": "Gewichtungsmodus", "description": "Nachbarschaftsmodus: queen, rook, k_nearest, distance_band." }, "k": { "label": "K", "description": "k-Wert für den Modus k_nearest." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert für den Modus distance_band." }, "row_standardize": { "label": "Zeilenstandardisierung", "description": "Zeilenstandardisierung auf die Gewichte anwenden (Standard true)." }, "inference": { "label": "Inferenz", "description": "Inferenzmodus: asymptotic oder permutation (Standard: asymptotic)." }, "num_simulations": { "label": "Anzahl Simulationen", "description": "Anzahl der Permutationen für den Permutationstest (Standard: 999)." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Zufalls-Seed für reproduzierbare Permutationstests." }, "island_policy": { "label": "Inselregel", "description": "Behandlung von Inseln: drop_with_warning, keep_zero_weight, error." }, "alpha": { "label": "Alpha", "description": "Signifikanzschwellenwert in [0, 1]; Standard 0.05." }, "fdr_correction": { "label": "FDR-Korrektur", "description": "FDR-BH-Korrektur anwenden (Standard true bei Permutation)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad mit LISA-Feldern." }, "output_html": { "label": "HTML-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts." } } }, "nearest_neighbour_index": { "name": "Nächster-Nachbar-Index", "description": "Berechnet den Clark-Evans-Index des nächsten Nachbarn zur Prüfung auf vollständige räumliche Zufälligkeit. Erkennt Clusterbildung gegenüber Streuung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "study_area_mode": { "label": "Untersuchungsgebietsmodus", "description": "Untersuchungsgebietsmodus: hull, envelope, polygon_layer." }, "study_area_polygon": { "label": "Untersuchungsgebietspolygon", "description": "Polygonlayer, der bei study_area_mode=polygon_layer verwendet wird." }, "output_json": { "label": "JSON-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des JSON-Berichts." }, "output_html": { "label": "HTML-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts." }, "output_csv": { "label": "CSV-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad der CSV-Zusammenfassung." } } }, "quadrat_count_test": { "name": "Quadratzähltest", "description": "Führt einen Chi-Quadrat-Test der Zufälligkeit eines Punktmusters anhand von Quadratzählungen durch. Prüft auf Clusterbildung gegenüber Streuung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "grid_mode": { "label": "Gittermodus", "description": "Gittermodus: rows_cols oder cell_size." }, "rows": { "label": "Zeilen", "description": "Zeilen bei grid_mode=rows_cols." }, "cols": { "label": "Spalten", "description": "Spalten bei grid_mode=rows_cols." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße bei grid_mode=cell_size." }, "study_area_mode": { "label": "Untersuchungsgebietsmodus", "description": "Untersuchungsgebietsmodus: hull, envelope, polygon_layer." }, "study_area_polygon": { "label": "Untersuchungsgebietspolygon", "description": "Polygonlayer, der bei study_area_mode=polygon_layer verwendet wird." }, "output_grid": { "label": "Gitter ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Quadrat-Polygongitters." }, "output_json": { "label": "JSON-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des JSON-Berichts." }, "output_html": { "label": "HTML-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts." }, "output_csv": { "label": "CSV-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad der CSV-Zusammenfassung." } } }, "spatial_lag_regression": { "name": "Regression mit räumlicher Verzögerung", "description": "Schätzt ein räumliches autoregressives Modell, das endogene Übertragungseffekte erfasst, bei denen die abhängige Variable von räumlichen Nachbarn beeinflusst wird.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "response_field": { "label": "Antwortfeld", "description": "Antwortvariable (abhängige Variable)." }, "predictor_fields": { "label": "Prädiktorfelder", "description": "Kommagetrennte Namen der Prädiktorfelder." }, "weights_mode": { "label": "Gewichtungsmodus", "description": "Räumlicher Nachbarschaftsmodus." }, "k": { "label": "K", "description": "k-Wert für k_nearest." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert." }, "row_standardize": { "label": "Zeilenstandardisierung", "description": "Gewichte zeilenstandardisieren." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorlayer." } } }, "spatial_error_regression": { "name": "Regression mit räumlichem Fehler", "description": "Schätzt ein räumliches Fehlermodell, das exogene räumliche Abhängigkeiten in den Residuen infolge ausgelassener Variablen oder Messfehler berücksichtigt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "response_field": { "label": "Antwortfeld", "description": "Antwortvariable." }, "predictor_fields": { "label": "Prädiktorfelder", "description": "Kommagetrennte Prädiktorfelder." }, "weights_mode": { "label": "Gewichtungsmodus", "description": "Räumlicher Nachbarschaftsmodus." }, "k": { "label": "K", "description": "k für k_nearest." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert." }, "row_standardize": { "label": "Zeilenstandardisierung", "description": "Gewichte zeilenstandardisieren." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorlayer." } } }, "geographically_weighted_regression": { "name": "Geographisch gewichtete Regression", "description": "Lokale lineare Regression mit distanzabhängig abklingenden Kernelgewichten (GWR): Koeffizienten, lokales R², Residuen und Vorhersagen je Objekt sowie globale Diagnosen zu AICc / R²; feste oder adaptive Bandbreite, optional per AICc optimiert.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Objektlayer (Punkte oder andere Geometrien über ihren repräsentativen Punkt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "y_field": { "label": "Y-Feld", "description": "Abhängiges numerisches Feld (Antwortvariable)." }, "x_fields": { "label": "X-Felder", "description": "Kommagetrennte erklärende numerische Felder." }, "kernel": { "label": "Kernel", "description": "Entfernungsabkling-Kernel: 'gaussian' (Standard) oder 'bisquare'." }, "bandwidth_type": { "label": "Bandbreitentyp", "description": "'adaptive' (Standard; Bandbreite = k nächste Nachbarn) oder 'fixed' (Bandbreite = eine Entfernung)." }, "bandwidth": { "label": "Bandbreite", "description": "Bandbreite: Anzahl der Nachbarn bei adaptive oder Entfernung bei fixed. Weglassen, um sie durch Minimierung des AICc zu wählen." } } }, "ripleys_k_test": { "name": "Ripleys-K-Test", "description": "Berechnet die mehrskalige Clusterstatistik Ripley's K. Zeigt maßstabsabhängige Clusterbildung/Streuung über Distanzbereiche.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "max_distance": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale Analyseentfernung." }, "step_size": { "label": "Schrittweite", "description": "Schrittweite der Entfernung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabevektor mit K-Statistiken." } } }, "envelope_test": { "name": "Hüllkurventest", "description": "Führt einen Monte-Carlo-Hüllkurventest durch, der das beobachtete Muster mit der CSR-Nullverteilung vergleicht. Bestimmt die Signifikanz von Clusterbildung/Streuung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "num_simulations": { "label": "Anzahl Simulationen", "description": "Anzahl der Monte-Carlo-Simulationen." }, "max_distance": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale Analyseentfernung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabevektor mit Hüllkurvengrenzen." } } }, "point_process_residuals": { "name": "Residuen des Punktprozesses", "description": "Berechnet Residuen aus einem angepassten Poisson-Punktprozessmodell für Diagnosezwecke. Erkennt nicht modellierte räumliche Strukturen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "intensity_field": { "label": "Intensitätsfeld", "description": "Feld der angepassten Intensität." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabevektor mit Residuen." } } }, "ripleys_k_function": { "name": "Ripleys K-Funktion", "description": "Berechnet K(t) und L(t) zur Charakterisierung räumlicher Clustermuster.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Punktvektorlayer." }, "max_distance": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximaler Entfernungsschwellenwert." }, "num_distances": { "label": "Anzahl Distanzen", "description": "Anzahl der Entfernungsschritte." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-CSV." } } }, "point_pattern_envelope": { "name": "Hüllkurve des Punktmusters", "description": "Erzeugt Hüllkurven kritischer Bänder für Hypothesentests gegen CSR.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Punktvektorlayer." }, "max_distance": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale Entfernung." }, "num_distances": { "label": "Anzahl Distanzen", "description": "Entfernungsklassen." }, "num_simulations": { "label": "Anzahl Simulationen", "description": "Monte-Carlo-Wiederholungen." }, "alpha": { "label": "Alpha", "description": "Signifikanzniveau." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-CSV." } } }, "inhomogeneous_baseline": { "name": "Inhomogene Grundlinie", "description": "Schätzt eine Intensitätsoberfläche und berechnet eine intensitätskorrigierte K-Funktion.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Punktvektorlayer." }, "max_distance": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale Entfernung." }, "num_distances": { "label": "Anzahl Distanzen", "description": "Entfernungsklassen." }, "bandwidth": { "label": "Bandbreite", "description": "KDE-Bandbreite (automatische Wahl, wenn nicht angegeben)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-CSV." } } }, "hotspot_vs_process": { "name": "Hotspot gegen Prozess", "description": "Vergleicht Hotspot-Muster mit der zugrunde liegenden Intensität des Punktprozesses.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Punktvektorlayer." }, "hotspot_field": { "label": "Hotspot-Feld", "description": "Feld der Hotspot-Klassifikation." }, "intensity_field": { "label": "Intensitätsfeld", "description": "Intensitätsfeld." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-CSV." } } }, "point_process_residuals_comparison": { "name": "Vergleich der Punktprozessresiduen", "description": "Berechnet Residuendiagnosen zur Prüfung der Modelladäquanz.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Punktvektorlayer." }, "observed_field": { "label": "Beobachtungsfeld", "description": "Feld der beobachteten Werte." }, "predicted_field": { "label": "Vorhersagefeld", "description": "Feld der 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}, "contours_from_points": { "name": "Höhenlinien aus Punkten", "description": "Erstellt Höhenlinien als Polylinien aus Punkthöhen mithilfe eines Delaunay-TIN.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punkt- oder Multipunkt-Vektorpfad." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Basishöhe der Höhenlinien (Standard 0.0)." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Numerisches Attributfeld mit Höhenwerten (ignoriert bei use_z_values=true)." }, "interval": { "label": "Intervall", "description": "Äquidistanz der Höhenlinien (Standard 10.0)." }, "max_triangle_edge_length": { "label": "Maximale Dreieckskantenlänge", "description": "Maximale Dreieckskantenlänge für die Höhenlinienberechnung (Karteneinheiten)." }, "smooth": { "label": "Glätten", "description": "Größe des Glättungsfilters (ungerade ganze Zahl, Standard 9)." }, "use_z_values": { "label": "Z-Werte verwenden", "description": "Z-Werte der Geometrie als Höhen verwenden (Standard false)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "contours_from_raster": { "name": "Höhenlinien aus Raster", "description": "Erstellt Höhenlinien als Polylinien aus einem Raster-Oberflächenmodell.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasteroberfläche oder typisiertes Rasterobjekt." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Basishöhe der Höhenlinien (Standard 0.0)." }, "interval": { "label": "Intervall", "description": "Äquidistanz der Höhenlinien (Standard 10.0)." }, "smooth": { "label": "Glätten", "description": "Größe des Glättungsfilters (ungerade ganze Zahl, Standard 9)." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Minimaler Linienablenkungswinkel in Grad für die Vereinfachung (Standard 10.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "extract_nodes": { "name": "Knoten extrahieren", "description": "Wandelt Stützpunkte von Polylinien und Polygonen in Punktobjekte um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polylinien- oder Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad." } } }, "extract_raster_values_at_points": { "name": "Rasterwerte an Punkten extrahieren", "description": "Tastet ein oder mehrere Raster an Punktpositionen ab und schreibt die Werte in Punktattribute.", "params": { "rasters": { "label": "Raster", "description": "Eingabe-Rasterpfade als Array oder getrennte Zeichenkette." }, "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad." } } }, "find_lowest_or_highest_points": { "name": "Tiefste oder höchste Punkte finden", "description": "Ermittelt die niedrigsten und/oder höchsten Rasterzellen und gibt ihre Positionen als Punkte aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster." }, "out_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Ausgabetyp: lowest, highest oder both." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad." } } }, "hexagonal_grid_from_raster_base": { "name": "Hexagonalgitter auf Rasterbasis", "description": "Erstellt ein hexagonales Polygongitter mit einstellbarer Breite und Ausrichtung, das eine unverzerrte Parkettierung für Heatmaps und Aggregationen bietet.", "params": { "base": { "label": "Basis", "description": "Basisraster, das die Gitterausdehnung bestimmt." }, "width": { "label": "Breite", "description": "Sechseckbreite in Karteneinheiten." }, "orientation": { "label": "Orientierung", "description": "Sechseckausrichtung: horizontal oder vertical." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors." } } }, "hexagonal_grid_from_vector_base": { "name": "Hexagonalgitter auf Vektorbasis", "description": "Erstellt ein an der Ausdehnung eines Vektorlayers ausgerichtetes hexagonales Polygongitter, das eine unverzerrte räumliche Aggregation und Dichtevisualisierung ermöglicht.", "params": { "base": { "label": "Basis", "description": "Basis-Vektorlayer, der die Gitterausdehnung bestimmt." }, "width": { "label": "Breite", "description": "Sechseckbreite in Karteneinheiten." }, "orientation": { "label": "Orientierung", "description": "Sechseckausrichtung: horizontal oder vertical." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors." } } }, "layer_footprint_raster": { "name": "Umriss des Rasterlayers", "description": "Erstellt einen Polygonumriss, der die gesamte Ausdehnung eines Eingaberasters darstellt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors." } } }, "layer_footprint_vector": { "name": "Umriss des Vektorlayers", "description": "Erstellt einen Polygonumriss, der die gesamte umschließende Ausdehnung eines Eingabe-Vektorlayers darstellt.", "params": { 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"description": "Berechnet zusammenfassende Streudiagrammstatistiken zwischen zwei numerischen Vektorfeldern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorpfad." }, "fieldx": { "label": "Feld X", "description": "Name des numerischen X-Achsenfelds." }, "fieldy": { "label": "Feld Y", "description": "Name des numerischen Y-Achsenfelds." }, "trendline": { "label": "Trendlinie", "description": "Trendlinien-Zusammenfassung einbeziehen (Standard false)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts (Alias: output_html_file)." } } }, "delete_field": { "name": "Feld löschen", "description": "Löscht ein oder mehrere Attributfelder aus einem Vektorlayer.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "fields": { "label": "Felder", "description": "Kommagetrennte Namen der zu löschenden Felder." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "extract_by_attribute": { "name": "Nach Attribut extrahieren", "description": "Extrahiert Vektorobjekte, die einen Attributausdruck erfüllen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "statement": { "label": "Anweisung", "description": "Boolescher Ausdruck, der gegen die Attributfelder ausgewertet wird; akzeptiert SQL-artige Aliasse AND/OR/NOT/XOR." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "field_calculator": { "name": "Feldrechner", "description": "Berechnet einen Feldwert aus einem Ausdruck mit Objektattributen und Geometrievariablen; unterstützt SQL-artige CASE-, CAST- und Null-Prüfungen sowie UPDATE ... SET ... [WHERE ...]-Hüllen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Name des Ausgabefelds." }, "field_type": { "label": "Feldtyp", "description": "Typ des Ausgabefelds: float, integer, text." }, "expression": { "label": "Ausdruck", "description": "Ausdruck, der pro Objekt ausgewertet wird. Unterstützt SQL-artiges CASE, CAST(... AS type), IS NULL/IS NOT NULL sowie UPDATE ... SET FIELD = ... [WHERE ...]-Umhüllungen." }, "overwrite": { "label": "Überschreiben", "description": "Vorhandenes Feld überschreiben, falls vorhanden (Standard true)." }, "preview_rows": { "label": "Vorschauzeilen", "description": "Optionale Anzahl der Vorschauzeilen, die in der Ergebnisnutzlast zurückgegeben werden. Wenn > 0, kann die Ausgabe bei einer reinen Vorschauauswertung entfallen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad. Optional, wenn preview_rows > 0." } } }, "filter_vector_features_by_area": { "name": "Vektorobjekte nach Fläche filtern", "description": "Filtert Polygonobjekte unterhalb eines Mindestflächen-Schwellenwerts.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Minimale beizubehaltende Polygonfläche in quadrierten Koordinateneinheiten des Layers." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "list_unique_values": { "name": "Eindeutige Werte auflisten", "description": "Listet eindeutige Werte und deren Häufigkeiten in einem Vektor-Attributfeld auf.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorpfad." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Name des Attributfelds." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-CSV-Pfad." } } }, "rename_field": { "name": "Feld umbenennen", "description": "Benennt ein Attributfeld in einem Vektorlayer um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Name des vorhandenen Felds." }, "new_field": { "label": "Neues Feld", "description": "Name des Ersatzfelds." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "download_osm_vector": { "name": "OSM-Vektordaten herunterladen", "description": "Lädt OpenStreetMap-Objekte für einen Begrenzungsrahmen über die Overpass API herunter und schreibt das Ergebnis als Vektorlayer.", "params": { "west": { "label": "West", "description": "Längengrad der Westgrenze (EPSG:4326)." }, "south": { "label": "Süd", "description": "Breitengrad der Südgrenze (EPSG:4326)." }, "east": { "label": "Ost", "description": "Längengrad der Ostgrenze (EPSG:4326)." }, "north": { "label": "Nord", "description": "Breitengrad der Nordgrenze (EPSG:4326)." }, "input_extent_epsg": { "label": "EPSG der Eingabeausdehnung", "description": "EPSG-Code der Eingabeausdehnung west/south/east/north (Standard 4326)." }, "filter_preset": { "label": "Filtervoreinstellung", "description": "Voreinstellung der Objektklasse: all, roads, buildings, water, landuse, trails, parks, rail, amenities, boundaries, transit, poi (Standard all)." }, "include_tags": { "label": "Tags einschließen", "description": "Durch Semikolon getrennte Filterliste von Tag-Schlüsseln, z. B. amenity;shop." }, "include_key_values": { "label": "Schlüssel-Wert-Paare einschließen", "description": "Durch Semikolon getrennte Filterliste von key=value-Paaren, z. B. amenity=school;building=yes." }, "filter_key": { "label": "Filterschlüssel", "description": "Veralteter einzelner Tag-Schlüsselfilter (veraltet; include_tags verwenden)." }, "filter_key_value": { "label": "Filterschlüsselwert", "description": "Veralteter einzelner key=value-Filter (veraltet; include_key_values verwenden)." }, "include_points": { "label": "Punkte einschließen", "description": "OSM-Knotenobjekte mit Tags als Punktgeometrien einbeziehen (Standard wahr)." }, "include_lines": { "label": "Linien einschließen", "description": "OSM-Way-Objekte als LineString-Geometrien einbeziehen (Standard wahr)." }, "include_polygons": { "label": "Polygone einschließen", "description": "Geschlossene OSM-Ways mit Flächen-Tags als Polygongeometrien einbeziehen (Standard wahr)." }, "clip_to_extent": { "label": "Auf Ausdehnung zuschneiden", "description": "Ausgabegeometrien auf die Begrenzungsrahmen-Ausdehnung der Abfrage zuschneiden (Standard wahr)." }, "split_output_by_geometry": { "label": "Ausgabe nach Geometrie aufteilen", "description": "Separate Ausgaben je Geometrietyp schreiben (_points|lines|polygons.ext)." }, "output_epsg": { "label": "Ausgabe-EPSG", "description": "Ausgabe auf diesen EPSG-Code umprojizieren; auslassen, um EPSG:4326 beizubehalten." }, "overpass_profile": { "label": "Overpass-Profil", "description": "Overpass-Endpunktprofil: main, kumi, fr oder custom (Standard main)." }, "overpass_url": { "label": "Overpass-URL", "description": "URL des Overpass-API-Endpunkts (Standard https://overpass-api.de/api/interpreter)." }, "timeout_seconds": { "label": "Zeitlimit (Sekunden)", "description": "Abfrage-Timeout in Sekunden (Standard 25)." }, "max_elements": { "label": "Maximale Elemente", "description": "Maximale Anzahl zurückgegebener Overpass-Elemente, bevor ein Fehler ausgelöst wird (Standard 50 000)." }, "chunk_large_aoi": { "label": "Großes Untersuchungsgebiet aufteilen", "description": "Größere Untersuchungsgebiete automatisch in mehrere Overpass-Anfragen aufteilen (Standard wahr)." }, "chunk_max_area_deg2": { "label": "Maximale Teilfläche (Grad²)", "description": "Maximale Fläche je Teil in Quadratgrad beim Aufteilen (Standard 4.0)." }, "max_chunk_count": { "label": "Maximale Teilanzahl", "description": "Harte Obergrenze der Teilanzahl beim Aufteilen großer Untersuchungsgebiete (Standard 64)." }, "chunk_parallel_requests": { "label": "Parallele Teilanfragen", "description": "Maximale parallele Teilanfragen für große Untersuchungsgebiete (Standard 1 = sequenziell)." }, "cache_dir": { "label": "Cache-Verzeichnis", "description": "Optionales Verzeichnis zum Zwischenspeichern der Overpass-JSON-Antworten nach Endpunkt+Abfrage-Hash." }, "cache_ttl_hours": { "label": "Cache-Lebensdauer (Stunden)", "description": "Lebensdauer des Caches in Stunden (Standard 24; 0 bedeutet keine Ablaufprüfung)." }, "provenance_output": { "label": "Provenienz-Ausgabe", "description": "Optionaler JSON-Pfad zum Schreiben einer Sidecar-Datei mit Abfrage-/Provenienzmetadaten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Vektors; wenn ausgelassen, wird eine temporäre Ausgabe verwendet." } } }, "assign_projection_lidar": { "name": "Projektion für LiDAR zuweisen", "description": "Weist einer LiDAR-Punktwolke ein Koordinatenbezugssystem zu, ohne ihre Punkte umzuprojizieren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der LiDAR-Eingabedatei (LAS/LAZ/COPC oder In-Memory-Handle)." }, "epsg": { "label": "EPSG", "description": "EPSG-Code des zuzuweisenden KBS, z. B. 4326 (WGS84) oder 3857 (Web Mercator). Koordinaten werden nicht transformiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad der LiDAR-Datei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "assign_projection_raster": { "name": "Projektion für Raster zuweisen", "description": "Weist einem Raster ein Koordinatenbezugssystem zu, ohne seine Zellen zu verzerren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei (oder In-Memory-Handle)." }, "epsg": { "label": "EPSG", "description": "EPSG-Code des zuzuweisenden KBS, z. B. 4326 (WGS84) oder 3857 (Web Mercator). Koordinaten werden nicht transformiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "assign_projection_vector": { "name": "Projektion für Vektor zuweisen", "description": "Weist einem Vektorlayer ein Koordinatenbezugssystem zu, ohne seine Geometrien umzuprojizieren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Vektordatei, Format wird automatisch erkannt (oder In-Memory-Handle)." }, "epsg": { "label": "EPSG", "description": "EPSG-Code des zuzuweisenden KBS, z. B. 4326 (WGS84) oder 3857 (Web Mercator). Koordinaten werden nicht transformiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). 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Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "reproject_vector": { "name": "Vektor umprojizieren", "description": "Projiziert Vektorgeometrien in die Ziel-EPSG-Projektion um und bewahrt dabei Topologie und Attribute, was die Integration mehrerer Quellen ermöglicht.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "epsg": { "label": "EPSG", "description": "Ziel-EPSG-Code." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "orthorectification": { "name": "Orthorektifizierung", "description": "DEM-basierte geometrische Korrektur von Rohbildern mithilfe des RPC-Kameramodells. Entfernt reliefbedingte Lageversätze für eine georeferenzierte Orthobildausgabe.", "params": { "input_raster": { "label": "Eingaberaster", "description": "Pfad des rohen (unkorrigierten) Eingabebildrasters. RPC-Metadaten müssen in der Datei eingebettet oder in einer benachbarten .RPB-Sidecar-Datei vorhanden sein." }, "input_dem": { "label": "Eingabe-DEM", "description": "DEM-Raster zur Ermittlung der Geländehöhe für jedes Ausgabepixel. Sollte die gesamte Szenenausdehnung abdecken. Falls nicht in geografischen Koordinaten, projiziert das Werkzeug bei Bedarf um." }, "output_epsg": { "label": "Ausgabe-EPSG", "description": "EPSG-Code des Ausgabe-Koordinatenbezugssystems (Standard 4326 geografisch; für UTM-Zone 17N ein projiziertes KBS wie 32617 angeben)." }, "output_resolution": { "label": "Ausgabeauflösung", "description": "Pixelauflösung der Ausgabe in den Einheiten des Ausgabe-KBS (z. B. Grad bei geografisch, Meter bei projiziert). Standard ist die näherungsweise GSD des Eingabebildes." }, "resample_method": { "label": "Resampling-Methode", "description": "Resampling-Methode für die Ausgabe: nearest, bilinear (Standard), cubic." }, "nodata_value": { "label": "NoData-Wert", "description": "NoData-Wert für Pixel ohne gültige Quellabdeckung (Standard wie Eingabe)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Orthobildrasters." } } }, "average_flowpath_slope": { "name": "Mittleres Gefälle des Fließwegs", "description": "Berechnet das mittlere Gefälle der Fließwege, die durch jede DEM-Zelle verlaufen.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Senkenfreies Eingabe-DEM-Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "average_upslope_flowpath_length": { "name": "Mittlere Länge des oberliegenden Fließwegs", "description": "Berechnet die mittlere Länge der oberliegenden Fließwege, die durch jede DEM-Zelle verlaufen.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Senkenfreies Eingabe-DEM-Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "d8_flow_accum": { "name": "D8-Abflussakkumulation", "description": "Berechnet die D8-Abflussakkumulation aus einem DEM oder einem D8-Fließrichtungsraster.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-DEM oder D8-Fließrichtungsraster" }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Maximum der Anzeigebeschneidung (aus Kompatibilitätsgründen akzeptiert)" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "ESRI-Fließrichtungscodierung für Fließrichtungseingaben verwenden" }, "input_is_pointer": { "label": "Eingabe ist Fließrichtung", "description": "Eingabe als D8-Fließrichtungsraster behandeln" }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Ausgabe logarithmisch transformieren" }, "out_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Ausgabetyp: cells, ca oder sca" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "d8_mass_flux": { "name": "D8-Massenfluss", "description": "Führt eine D8-basierte Massenflussakkumulation mithilfe von Raster für Eintrag, Effizienz und Absorption durch.", "params": { "absorption": { "label": "Absorption", "description": "Raster der Massenverluste je Zelle in Beladungseinheiten." }, "dem": { "label": "DEM", "description": "Senkenfreies Eingabe-DEM-Raster zur Ableitung der D8-Fließrichtungen." }, "efficiency": { "label": "Effizienz", "description": "Raster der Übertragungseffizienzwerte, entweder in `[0, 1]` oder in Prozent." }, "loading": { "label": "Fracht", "description": "Raster der anfänglichen Massenbeladungswerte." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "d8_pointer": { "name": "D8-Zeiger", "description": "Fließrichtung des steilsten Abstiegs über 8 Nachbarn (N/NO/O/SO/S/SW/W/NW). Grundlage für hydrologische D8-Analysen und die Abgrenzung von Einzugsgebieten.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "ESRI-Fließrichtungscodierung verwenden" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "dinf_flow_accum": { "name": "D-Infinity-Abflussakkumulation", "description": "Berechnet die D-Infinity-Abflussakkumulation aus einem DEM oder einem D-Infinity-Fließrichtungsraster.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-DEM oder D-Infinity-Fließrichtungsraster" }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Maximum der Anzeigebeschneidung (aus Kompatibilitätsgründen akzeptiert)" }, "convergence_threshold": { "label": "Konvergenzschwellenwert", "description": "Schwellenwert, oberhalb dessen der Abfluss nicht verteilt wird" }, "input_is_pointer": { "label": "Eingabe ist Fließrichtung", "description": "Eingabe als D-Infinity-Fließrichtungsraster behandeln" }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Ausgabe logarithmisch transformieren" }, "out_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Ausgabetyp: cells, ca oder sca" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "dinf_mass_flux": { "name": "D-Infinity-Massenfluss", "description": "Führt eine D-Infinity-Massenflussakkumulation mithilfe von Raster für Eintrag, Effizienz und Absorption durch.", "params": { "absorption": { "label": "Absorption", "description": "Eingabe-Absorptionsraster in Beladungseinheiten." }, "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "efficiency": { "label": "Effizienz", "description": "Eingabe-Effizienzraster (Werte `0-1` oder Prozent)." }, "loading": { "label": "Fracht", "description": "Eingabe-Beladungsraster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "dinf_pointer": { "name": "D-Infinity-Zeiger", "description": "Kontinuierliche Fließrichtungen (0-2π Radiant), die die diagonale Verzerrung von D8 beseitigen. Besser für Sedimenttransport und die Modellierung divergenter Abflüsse.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "downslope_flowpath_length": { "name": "Länge des unterliegenden Fließwegs", "description": "Berechnet die Länge des unterliegenden Fließwegs von jeder Zelle bis zu einem Auslass in einem D8-Fließrichtungsraster.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "Eingabe-D8-Fließrichtungsraster" }, "watersheds": { "label": "Einzugsgebiete", "description": "Optionales Einzugsgebietsraster" }, "weights": { "label": "Gewichte", "description": "Optionales Raster der Distanzgewichtung je Zelle" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "ESRI-Fließrichtungscodierung verwenden" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "fd8_flow_accum": { "name": "FD8-Abflussakkumulation", "description": "Berechnet die FD8-Abflussakkumulation aus einem DEM.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Maximum der Anzeigebeschneidung (aus Kompatibilitätsgründen akzeptiert)" }, "exponent": { "label": "Exponent", "description": "Neigungsgewichtungsexponent" }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Ausgabe logarithmisch transformieren" }, "out_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Ausgabetyp: cells, ca oder sca" }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Schwellenwert" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "fd8_pointer": { "name": "FD8-Zeiger", "description": "Anteiliger Abfluss zu mehreren unterliegenden Nachbarn, gewichtet nach dem Gefälle. Besser als D8 für dispersive, diffusive Prozesse und die Massenerhaltung.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "flow_accum_full_workflow": { "name": "Vollständiger Workflow zur Abflussakkumulation", "description": "Führt einen vollständigen Ablauf der nicht divergenten Abflussakkumulation aus und gibt das durchbrochene DEM, das Fließrichtungsraster und die Akkumulation zurück.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Wenn wahr, wird das Anzeigemaximum der Akkumulation beschnitten (Kompatibilitätsverhalten)." }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Wenn wahr, wird die Fließrichtungsausgabe im Esri-Fließrichtungsstil codiert." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Wenn wahr, werden die Akkumulationswerte logarithmisch transformiert." }, "out_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Einer von `\"cells\"`, `\"ca\"`, `\"sca\"` (Standard)." }, "breached_dem_output": { "label": "Ausgabe durchbrochenes DEM", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das senkenfreie DEM-Raster." }, "flow_dir_output": { "label": "Fließrichtungsausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Fließrichtungsraster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Abflussakkumulationsraster." }, "output_pointer": { "label": "Fließrichtung ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das D8-Fließrichtungsraster (Alias von flow_dir_output; ESRI-codiert, wenn esri_pntr gesetzt ist)" } } }, "flow_length_diff": { "name": "Differenz der Fließlänge", "description": "Berechnet lokale maximale absolute Differenzen der unterliegenden Fließweglänge aus einem D8-Fließrichtungsraster.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "Eingabe-D8-Fließrichtungsraster." }, "weights": { "label": "Gewichte", "description": "Gewichte" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Wenn wahr, werden die Fließrichtungswerte mit der ESRI-D8-Codierung interpretiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "max_upslope_flowpath_length": { "name": "Maximale Länge des oberliegenden Fließwegs", "description": "Berechnet die maximale Länge der oberliegenden Fließwege, die durch jede DEM-Zelle verlaufen.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Senkenfreies Eingabe-DEM-Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "max_upslope_value": { "name": "Maximaler oberliegender Wert", "description": "Überträgt den maximalen oberliegenden Wert entlang der D8-Fließwege über ein DEM.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "values": { "label": "Werte", "description": "Eingabe-Werteraster" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "mdinf_flow_accum": { "name": "MD-Infinity-Abflussakkumulation", "description": "Mehrfachabflussakkumulation mit Gewichtung nach dem Gefälle (Exponent 1.1). Wägt eine realistische Verteilung gegen die Identifikation konzentrierter Hauptabflüsse ab. Ausgaben: Zellen, CA oder SCA.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Von der API akzeptiertes Kompatibilitätsflag." }, "convergence_threshold": { "label": "Konvergenzschwellenwert", "description": "Schwellenwert, oberhalb dessen der Abfluss nicht verteilt wird" }, "exponent": { "label": "Exponent", "description": "Neigungsgewichtungsexponent (Standard `1.1`)." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Ausgabe logarithmisch transformieren" }, "out_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Einer von `\"cells\"`, `\"ca\"`, `\"sca\"` (Standard)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "minimal_dispersion_flow_algorithm": { "name": "Fließalgorithmus minimaler Dispersion", "description": "Erzeugt MDFA-Raster für Fließrichtung und Abflussakkumulation aus einem DEM.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Von der API akzeptiertes Kompatibilitätsflag." }, "debug_stats": { "label": "Debug-Statistiken", "description": "Einzeilige MDFA-Diagnose ausgeben (Anzahlen und Rohmaximum)" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Wenn wahr, wird die Fließrichtungsausgabe im Esri-Fließrichtungsstil codiert." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Wenn wahr, werden die Akkumulationswerte logarithmisch transformiert." }, "out_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Einer von `\"cells\"`, `\"ca\"`, `\"sca\"` (Standard)." }, "path_corrected_direction_preference": { "label": "Pfadkorrigierte Richtungspräferenz", "description": "Präferenzparameter `p` in `[0, 1]`; `1.0` ist vollständig nicht-dispersiv." }, "flow_dir_output": { "label": "Fließrichtungsausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Fließrichtungsraster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Abflussakkumulationsraster." } } }, "num_inflowing_neighbours": { "name": "Anzahl einströmender Nachbarn", "description": "Zählt für jede DEM-Zelle die Anzahl der zufließenden D8-Nachbarn.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "qin_flow_accumulation": { "name": "Qin-Abflussakkumulation", "description": "Berechnet die Qin-MFD-Abflussakkumulation aus einem DEM.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Von der API akzeptiertes Kompatibilitätsflag." }, "convergence_threshold": { "label": "Konvergenzschwellenwert", "description": "Schwellenwert, oberhalb dessen der Abfluss nicht verteilt wird" }, "exponent": { "label": "Exponent", "description": "Exponentenparameter der Obergrenze (Standard `10.0`)." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Ausgabe logarithmisch transformieren" }, "max_slope": { "label": "Maximale Neigung", "description": "Obergrenze der Neigung in Grad für die dynamische Exponentenfunktion (Standard `45.0`)." }, "out_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Einer von `\"cells\"`, `\"ca\"`, `\"sca\"` (Standard)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "quinn_flow_accumulation": { "name": "Quinn-Abflussakkumulation", "description": "Berechnet die Quinn-MFD-Abflussakkumulation aus einem DEM.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Von der API akzeptiertes Kompatibilitätsflag." }, "convergence_threshold": { "label": "Konvergenzschwellenwert", "description": "Schwellenwert, oberhalb dessen der Abfluss nicht verteilt wird" }, "exponent": { "label": "Exponent", "description": "Exponentenparameter (Standard `1.1`)." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Ausgabe logarithmisch transformieren" }, "out_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Einer von `\"cells\"`, `\"ca\"`, `\"sca\"` (Standard)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "rho8_flow_accum": { "name": "Rho8-Abflussakkumulation", "description": "Berechnet die Rho8-Abflussakkumulation aus einem DEM oder einem Rho8-Fließrichtungsraster.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "DEM" }, "clip": { "label": "Zuschneiden", "description": "Maximum der Anzeigebeschneidung (aus Kompatibilitätsgründen akzeptiert)" }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Ausgabe logarithmisch transformieren" }, "out_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Ausgabetyp: cells, ca oder sca" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "rho8_pointer": { "name": "Rho8-Zeiger", "description": "Stochastische Einzelfließrichtung, gewichtet nach dem Gefälle. Mehrfach ausführen für eine Ensemble-Analyse, die Kanalisierungsartefakte von D8 verringert.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "trace_downslope_flowpaths": { "name": "Unterliegende Fließwege verfolgen", "description": "Markiert D8-Fließwege, die an Saatpunkten beginnen, bis kein Abfluss mehr erfolgt oder der Gitterrand erreicht ist.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "Eingabe-D8-Fließrichtungsraster." }, "seed_points": { "label": "Startpunkte", "description": "Eingabe-Punktvektor der Startpunkte." }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Wenn wahr, werden D8-Fließrichtungen mit ESRI-Codierung interpretiert." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, ist der Hintergrund `0`; andernfalls ist der Hintergrund NoData." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "breach_depressions_least_cost": { "name": "Senken kostenminimal durchbrechen", "description": "Durchbricht Senken in einem DEM mithilfe einer beschränkten Suche nach kostenminimalen Pfaden.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "fill_deps": { "label": "Senken füllen", "description": "Wenn wahr, werden nach dem Durchbrechen verbleibende Senken gefüllt." }, "flat_increment": { "label": "Ebenen-Inkrement", "description": "Optionales monotones Dekrement." }, "max_cost": { "label": "Maximale Kosten", "description": "Maximal zulässige Durchbruchkosten." }, "max_dist": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale Suchdistanz in Zellen." }, "minimize_dist": { "label": "Distanz minimieren", "description": "Wenn wahr, werden die Durchbruchkosten distanzgewichtet." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "breach_single_cell_pits": { "name": "Einzelzellen-Senken durchbrechen", "description": "Durchbricht Einzelzellsenken in einem DEM, indem ein Zelle breite Rinnen eingeschnitten werden.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis, sofern unterstützt, im Speicher zurückgegeben." } } }, "burn_streams": { "name": "Gewässer einbrennen", "description": "Brennt ein Gewässernetz in ein DEM ein, indem die Höhen der Gewässerzellen abgesenkt werden.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Eingabe-Gewässervektor." }, "decrement_value": { "label": "Dekrementwert", "description": "Auf Gewässerzellen angewendetes Höhendekrement (Standard 5.0)." }, "gradient_distance": { "label": "Gradientendistanz", "description": "Gradientendistanz in Gitterzellen (0 = nur flaches Dekrement; Standard 5)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des eingebrannten DEM." } } }, "burn_streams_at_roads": { "name": "Gewässer an Straßen einbrennen", "description": "Senkt Gewässerhöhen nahe Kreuzungen von Gewässern und Straßen ab, um Straßendämme in einem DEM zu durchbrechen.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "roads": { "label": "Straßen", "description": "Straßen-Vektorlayer." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässer-Vektorlayer." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Methode" }, "road_width": { "label": "Straßenbreite", "description": "Maximale Dammbreite in Karteneinheiten zur Festlegung der Einbrennreichweite entlang des Gewässers." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "depth_in_sink": { "name": "Tiefe in der Senke", "description": "Misst die Tiefe, um die jede DEM-Zelle unter einer senkengefüllten Oberfläche liegt.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, wird Zellen außerhalb von Senken `0.0` zugewiesen; andernfalls NoData." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "fill_burn": { "name": "Füllen und einbrennen", "description": "Erzwingt hydrologische Konsistenz eines DEM, indem Gewässer eingebrannt und anschließend Senken gefüllt werden.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Eingabe-Gewässer-Vektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "fill_depressions": { "name": "Senken füllen", "description": "Füllt Senken in einem DEM mit einer Priority-Flood-Strategie, standardmäßig mit Garbrecht-Martz-Auflösung von Flachbereichen und optional mit der früheren Flachbereichsauflösung über natürliche Pfade.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "fix_flats": { "label": "Ebene Flächen korrigieren", "description": "Wenn wahr, wird über gefüllte Ebenen ein geringes Gefälle aufgeprägt." }, "flat_increment": { "label": "Ebenen-Inkrement", "description": "Ebenen-Inkrement (Standard `0.0001`)." }, "flat_resolution": { "label": "Ebenen-Auflösung", "description": "Modus der Ebenenauflösung. Einer von `\"garbrecht_martz\"` oder `\"natural\"`." }, "max_depth": { "label": "Maximale Tiefe", "description": "Maximal zulässige Fülltiefe." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "fill_depressions_planchon_and_darboux": { "name": "Senken füllen (Planchon und Darboux)", "description": "Füllt Senken in einem DEM über eine mit Planchon und Darboux kompatible Schnittstelle.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "fix_flats": { "label": "Ebene Flächen korrigieren", "description": "Wenn wahr, wird über gefüllte Ebenen ein geringes Gefälle aufgeprägt." }, "flat_increment": { "label": "Ebenen-Inkrement", "description": "Ebenen-Inkrement (Standard `0.0001`)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "fill_depressions_wang_and_liu": { "name": "Senken füllen (Wang und Liu)", "description": "Füllt Senken in einem DEM über eine mit Wang und Liu kompatible Schnittstelle.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "fix_flats": { "label": "Ebene Flächen korrigieren", "description": "Wenn wahr, wird über gefüllte Ebenen ein geringes Gefälle aufgeprägt." }, "flat_increment": { "label": "Ebenen-Inkrement", "description": "Ebenen-Inkrement (Standard `0.0001`)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "fill_pits": { "name": "Löcher füllen", "description": "Füllt Einzelzellsenken in einem DEM.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis, sofern unterstützt, im Speicher zurückgegeben." } } }, "flatten_lakes": { "name": "Seen einebnen", "description": "Ebnet Seehöhen ein, indem für jedes Polygon die minimale Höhe des Umfangs verwendet wird.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "lakes": { "label": "Seen", "description": "Eingabe-Polygonvektor der Seeobjekte." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "impoundment_size_index": { "name": "Stauraumgrößenindex", "description": "Berechnet Kennzahlen des Aufstaus: mittlere/maximale Tiefe, Volumen, Fläche und Dammhöhe.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "max_dam_length": { "label": "Maximale Dammlänge", "description": "Maximale Dammlänge in Karteneinheiten." }, "output_area": { "label": "Fläche ausgeben", "description": "Raster der überfluteten Fläche in das Ausgabetupel aufnehmen." }, "output_height": { "label": "Höhe ausgeben", "description": "Raster der Dammhöhe in das Ausgabetupel aufnehmen." }, "output_max": { "label": "Maximum ausgeben", "description": "Raster der maximalen Überflutungstiefe in das Ausgabetupel aufnehmen." }, "output_mean": { "label": "Mittelwert ausgeben", "description": "Raster der mittleren Überflutungstiefe in das Ausgabetupel aufnehmen." }, "output_volume": { "label": "Volumen ausgeben", "description": "Raster des Überflutungsvolumens in das Ausgabetupel aufnehmen." }, "out_area": { "label": "Ausgabe Fläche", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Flächenraster" }, "out_dam_height": { "label": "Ausgabe Dammhöhe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Dammhöhenraster" }, "out_max": { "label": "Ausgabe Maximum", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster der maximalen Tiefe" }, "out_mean": { "label": "Ausgabe Mittelwert", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster der mittleren Tiefe" }, "out_volume": { "label": "Ausgabe Volumen", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Volumenraster" } } }, "insert_dams": { "name": "Dämme einfügen", "description": "Fügt an festgelegten Punkten lokale Dammschüttungen hinzu und wählt dabei die Dammkrone profilbasiert aus.", "params": { "dam_points": { "label": "Dammpunkte", "description": "Eingabe-Punktvektor der Dammstandorte." }, "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "dam_length": { "label": "Dammlänge", "description": "Maximale Dammlänge in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "raise_walls": { "name": "Wände anheben", "description": "Erhöht DEM-Höhen entlang von Mauervektoren und durchbricht optional ausgewählte Querungen.", "params": { "breach_lines": { "label": "Durchbruchslinien", "description": "Optionaler Vektor zur Festlegung der Durchbruchstellen." }, "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "walls": { "label": "Wände", "description": "Eingabe-Linien- oder Polygonvektor zur Festlegung der Mauersegmente." }, "wall_height": { "label": "Wandhöhe", "description": "Auf Mauerzellen angewendetes Höheninkrement." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "sink": { "name": "Senke", "description": "Identifiziert Zellen, die zu topografischen Senken in einem DEM gehören.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, wird Zellen außerhalb von Senken `0.0` zugewiesen; andernfalls NoData." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "stochastic_depression_analysis": { "name": "Stochastische Senkenanalyse", "description": "Führt Monte-Carlo-Störungen des DEM durch und schätzt die Wahrscheinlichkeit der Senkenzugehörigkeit.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "iterations": { "label": "Iterationen", "description": "Anzahl der Monte-Carlo-Iterationen." }, "range": { "label": "Bereich", "description": "Autokorrelationsreichweite des Fehlers in Karteneinheiten." }, "rmse": { "label": "RMSE", "description": "Höhen-RMSE für die Gauß'sche Störung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "topological_breach_burn": { "name": "Topologisches Durchbrechen und Einbrennen", "description": "Brennt Gewässer in ein DEM ein, bereitet die Oberfläche auf und gibt Raster für Gewässer, DEM, Fließrichtung und Akkumulation zurück.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Eingabe-Gewässernetzvektor." }, "snap_distance": { "label": "Fangdistanz", "description": "Optionale Gewässer-Fangdistanz für die Skalierung der Einbrenntiefe." }, "out_dem": { "label": "Ausgabe-DEM", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das eingebrannte/konditionierte DEM." }, "out_dir": { "label": "Ausgabe-Fließrichtung", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das D8-Fließrichtungsraster." }, "out_fa": { "label": "Ausgabe-Abflussakkumulation", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Abflussakkumulationsraster." }, "out_streams": { "label": "Ausgabe-Gewässer", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die gerasterten Gewässer." } } }, "upslope_depression_storage": { "name": "Speicher in oberliegenden Senken", "description": "Kartiert die mittlere Speichertiefe in oberliegenden Senken, indem die Senkentiefe über ein aufbereitetes DEM geleitet wird.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "basins": { "name": "Einzugsgebiete", "description": "Grenzt alle D8-Einzugsgebiete ab, die zu Rändern mit gültigen Daten entwässern.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "Eingabe-D8-Fließrichtungsraster." }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Wenn wahr, werden die Fließrichtungswerte mit der ESRI-D8-Codierung interpretiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "flood_order": { "name": "Überflutungsordnung", "description": "Gibt für jede DEM-Zelle die sequenzielle Priority-Flood-Reihenfolge aus.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "hillslopes": { "name": "Hänge", "description": "Identifiziert die Hangbereiche, die zu jedem Gewässerabschnitt entwässern, und trennt dabei Bereiche des linken und rechten Ufers.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässernetzraster, in dem Gewässerzellen den Wert > 0 haben und nicht NoData sind." }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Flag für ESRI-Fließrichtungscodierung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "isobasins": { "name": "Isobasins", "description": "Unterteilt eine Landschaft anhand eines Zielflächen-Schwellenwerts in Einzugsgebiete annähernd gleicher Größe (Isobasins).", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Hydrologisch konditioniertes Eingabe-DEM-Raster." }, "target_size": { "label": "Zielgröße", "description": "Zielfläche der Isobasins in Anzahl Gitterzellen (positive Ganzzahl oder Gleitkommazahl)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "jenson_snap_pour_points": { "name": "Auslasspunkte fangen (Jenson)", "description": "Fängt jeden Auslasspunkt auf die nächstgelegene Gewässerzelle innerhalb einer Suchdistanz und bewahrt dabei alle Eingabeattribute.", "params": { "pour_pts": { "label": "Auslasspunkte", "description": "Eingabe-Vektordatei der Auslasspunkte (Punkt- oder Multipunktgeometrien)." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Eingabe-Gewässernetzraster, in dem Gewässerzellen den Wert > 0 haben und nicht NoData sind." }, "snap_dist": { "label": "Fangdistanz", "description": "Maximaler Suchradius in Karteneinheiten. Standard ist eine Zellenbreite, wenn ausgelassen oder null." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Vektordatei mit den gefangenen Auslasspunkten (erforderlich; Standard ist `snapped_pour_points.geojson` im Arbeitsverzeichnis, wenn dem Wrapper nichts übergeben wird)." } } }, "longest_flowpath": { "name": "Längster Fließweg", "description": "Grenzt für jedes Einzugsgebiet in einem Einzugsgebietsraster die Linien des längsten Fließwegs ab.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "basins": { "label": "Einzugsgebiete", "description": "Eingabe-Einzugsgebietsraster" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors" } } }, "max_branch_length": { "name": "Maximale Astlänge", "description": "Berechnet die maximale Zweiglänge zwischen benachbarten D8-Fließwegen, nützlich zur Hervorhebung von Wasserscheiden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Natürliche Log-Transformation auf positive Ausgaben anwenden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "snap_pour_points": { "name": "Auslasspunkte fangen", "description": "Fängt Auslasspunkte auf die Zelle mit der höchsten Abflussakkumulation innerhalb einer Suchdistanz.", "params": { "flow_accum": { "label": "Abflussakkumulation", "description": "Eingabe-Abflussakkumulationsraster." }, "pour_pts": { "label": "Auslasspunkte", "description": "Eingabe-Vektordatei der Auslasspunkte (Punkt- oder Multipunktgeometrien)." }, "snap_dist": { "label": "Fangdistanz", "description": "Maximaler Suchradius in Karteneinheiten. Standard ist eine Zellenbreite, wenn ausgelassen oder null." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Vektordatei mit den gefangenen Auslasspunkten (erforderlich; Standard ist `snapped_pour_points.geojson` im Arbeitsverzeichnis, wenn dem Wrapper nichts übergeben wird)." } } }, "subbasins": { "name": "Teileinzugsgebiete", "description": "Identifiziert das Einzugsgebiet jedes Gewässerabschnitts (Teileinzugsgebiete) in einem D8-Gewässernetz.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "Von `d8_pointer` erzeugtes D8-Fließrichtungsraster." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässernetzraster, in dem Gewässerzellen den Wert > 0 haben und nicht NoData sind." }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Wenn wahr, werden die Fließrichtungswerte mit ESRI-Codierung interpretiert. Standard `False`." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "unnest_basins": { "name": "Einzugsgebiete entschachteln", "description": "Erstellt aus einem D8-Fließrichtungsgitter je Verschachtelungsebene der Auslasspunkte ein Einzugsgebietsraster.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "Eingabe-D8-Fließrichtungsraster" }, "pour_points": { "label": "Auslasspunkte", "description": "Eingabe-Auslasspunktvektor" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Fließrichtungen im ESRI-Stil interpretieren" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Basis-Ausgabepfad für nummerierte Raster" } } }, "watershed": { "name": "Einzugsgebiet", "description": "Grenzt Einzugsgebiete aus einem D8-Fließrichtungsraster und Vektor-Auslasspunkten ab.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "Eingabe-D8-Fließrichtungsraster." }, "pour_pts": { "label": "Auslasspunkte", "description": "Eingabe-Vektordatei der Auslasspunkte (Punkt- oder Multipunktgeometrien)." }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Wenn wahr, werden die Fließrichtungswerte mit der ESRI-D8-Codierung interpretiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "watershed_from_raster_pour_points": { "name": "Einzugsgebiet aus Raster-Auslasspunkten", "description": "Grenzt Einzugsgebiete aus einem D8-Fließrichtungsraster und einem Raster mit Auslass-IDs der Auslasspunkte ab.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "Eingabe-D8-Fließrichtungsraster." }, "pour_points": { "label": "Auslasspunkte", "description": "Auslasspunktraster; Zellwerte ungleich null und nicht NoData werden zu Auslass-IDs." }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Wenn wahr, werden die Fließrichtungswerte mit der ESRI-D8-Codierung interpretiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "depth_to_water": { "name": "Tiefe bis zum Wasser", "description": "Berechnet die kartografische Tiefe bis zum Wasser (Depth-to-Water) mittels kostenminimaler Akkumulation ausgehend von Gewässer-/Seeobjekten als Quellen.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "stream_raster": { "label": "Gewässerraster", "description": "Gewässerraster" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "distance_to_outlet": { "name": "Distanz zum Auslass", "description": "Berechnet für jede Gewässerzelle die Distanz flussabwärts bis zum Auslass.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässer" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Esri-Fließrichtung" }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Nullhintergrund" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "downslope_distance_to_stream": { "name": "Unterliegende Distanz zum Gewässer", "description": "Berechnet die unterliegende Distanz von jeder DEM-Zelle zum nächstgelegenen Gewässer entlang der Fließwege.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Senkenfreies Eingabe-DEM-Raster." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Eingabe-Gewässerraster; Gewässerzellen haben Werte `> 0` und sind nicht NoData." }, "dinf": { "label": "D-Infinity", "description": "Wenn wahr, wird D-Infinity-Routing verwendet; andernfalls D8-Routing." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "downslope_index": { "name": "Downslope-Index", "description": "Berechnet den Downslope-Index nach Hjerdt et al. (2004) anhand von D8-Fließrichtungen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Ausgabemaß: tangent, degrees, radians, distance (Standard tangent)." }, "vertical_drop": { "label": "Vertikaler Abfall", "description": "Schwellenwert des vertikalen Höhenabfalls d für die hangabwärts gerichtete Traversierung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "edge_contamination": { "name": "Randkontamination", "description": "Identifiziert DEM-Zellen, deren oberliegende Fläche bei gängigen Abflussrouting-Verfahren über den DEM-Rand hinausreicht.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Senkenfreies Eingabe-DEM-Raster." }, "flow_type": { "label": "Fließtyp", "description": "Zu verwendende Routing-Methode: eine von `\"d8\"`, `\"mfd\"`/`\"fd8\"` oder `\"dinf\"`." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler vertikaler Skalierungsfaktor. Werte `<= 0` werden als `1.0` behandelt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "elev_relative_to_watershed_min_max": { "name": "Höhe relativ zu Min/Max des Einzugsgebiets", "description": "Berechnet die relative Höhenlage einer DEM-Zelle innerhalb jedes Einzugsgebiets als Prozentwert.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "watersheds": { "label": "Einzugsgebiete", "description": "Pfad des Einzugsgebiets-ID-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "elevation_above_stream": { "name": "Höhe über dem Gewässer", "description": "Berechnet die Höhe über dem nächstgelegenen Gewässer, gemessen entlang unterliegender Fließwege.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Senkenfreies Eingabe-DEM-Raster." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Eingabe-Gewässerraster; Gewässerzellen haben Werte `> 0` und sind nicht NoData." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "elevation_above_stream_euclidean": { "name": "Höhe über dem Gewässer (euklidisch)", "description": "Berechnet die Höhe über dem nächstgelegenen Gewässer anhand der geradlinigen (euklidischen) Nähe.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Eingabe-Gewässerraster; Gewässerzellen haben Werte `> 0` und sind nicht NoData." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "find_noflow_cells": { "name": "Zellen ohne Abfluss finden", "description": "Findet DEM-Zellen, die keinen tiefer liegenden D8-Nachbarn haben.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "interior_only": { "label": "Nur Innenbereich", "description": "Wenn wahr, werden nur echte innere Zellen ohne Abfluss markiert (ohne Auslässe am Rasterrand und neben NoData)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "find_parallel_flow": { "name": "Parallelen Abfluss finden", "description": "Identifiziert Gewässerzellen mit parallelen D8-Fließrichtungen.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "Eingabe-D8-Fließrichtungsraster." }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Esri-Fließrichtung" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "hydrologic_connectivity": { "name": "Hydrologische Konnektivität", "description": "Berechnet die Konnektivitätsindizes DUL und UDSA aus einem DEM.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "convergence_threshold": { "label": "Konvergenzschwellenwert", "description": "Optionaler Schwellenwert der Gewässerinitiierung in beitragenden Zellen." }, "exponent": { "label": "Exponent", "description": "Kompatibilitätsparameter für die Dispersionssteuerung." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler vertikaler Skalierungsfaktor." }, "output1": { "label": "Ausgabe 1", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das DUL-Raster." }, "output2": { "label": "Ausgabe 2", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das UDSA-Raster." } } }, "relative_stream_power_index": { "name": "Index der relativen Fließkraft", "description": "Berechnet den Index der relativen Fließkraft aus spezifischer Einzugsgebietsfläche und Neigung.", "params": { "sca": { "label": "SCA", "description": "Pfad des Rasters der spezifischen Einzugsgebietsfläche oder typisiertes Rasterobjekt." }, "slope": { "label": "Neigung", "description": "Neigungsraster in Grad." }, "exponent": { "label": "Exponent", "description": "Exponent p der spezifischen Einzugsgebietsfläche (Standard 1.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "sediment_transport_index": { "name": "Sedimenttransportindex", "description": "Berechnet den Sedimenttransportindex (LS-Faktor) aus spezifischer Einzugsgebietsfläche und Neigung.", "params": { "sca": { "label": "SCA", "description": "Pfad des Rasters der spezifischen Einzugsgebietsfläche oder typisiertes Rasterobjekt." }, "slope": { "label": "Neigung", "description": "Neigungsraster in Grad." }, "sca_exponent": { "label": "SCA-Exponent", "description": "Exponent n der spezifischen Einzugsgebietsfläche (Standard 0.4)." }, "slope_exponent": { "label": "Neigungsexponent", "description": "Neigungsexponent m (Standard 1.3)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "wetness_index": { "name": "Feuchteindex", "description": "Berechnet den topografischen Feuchteindex ln(SCA / tan(slope)).", "params": { "sca": { "label": "SCA", "description": "Pfad des Rasters der spezifischen Einzugsgebietsfläche oder typisiertes Rasterobjekt." }, "slope": { "label": "Neigung", "description": "Neigungsraster in Grad." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "extract_streams": { "name": "Gewässer extrahieren", "description": "Extrahiert Gewässer anhand eines Schwellenwerts der Abflussakkumulation.", "params": { "flow_accumulation": { "label": "Abflussakkumulation", "description": "Eingabe-Abflussakkumulationsraster." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Minimaler Akkumulationswert, um Teil eines Gewässergerinnes zu sein." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, ist der Nicht-Gewässer-Hintergrund 0 statt NoData." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Gewässerrasters." } } }, "extract_valleys": { "name": "Täler extrahieren", "description": "Extrahiert Täler aus einem DEM.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "DEM" }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Filtergröße" }, "line_thin": { "label": "Linien ausdünnen", "description": "Linien ausdünnen" }, "variant": { "label": "Variante", "description": "Variante" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "prune_vector_streams": { "name": "Vektorgewässer beschneiden", "description": "Beschneidet ein vektorielles Gewässernetz anhand der Shreve-Magnitude.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster zur Bestimmung der Fließrichtung" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Eingabe-Vektorgewässernetz" }, "max_ridge_cutting_height": { "label": "Maximale Kammdurchschneidungshöhe", "description": "Maximal zulässiger Höhenanstieg beim Verbinden flussabwärts liegender Abschnitte" }, "snap_distance": { "label": "Fangdistanz", "description": "Maximale Fangdistanz für die Endpunktkonnektivität" }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Minimale beizubehaltende Shreve-Magnitude" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors" } } }, "raster_streams_to_vector": { "name": "Rastergewässer zu Vektor", "description": "Wandelt ein Raster-Gewässernetz in Vektordaten um.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "streams_raster": { "label": "Gewässerraster", "description": "Gewässerraster" }, "all_vertices": { "label": "Alle Stützpunkte", "description": "Alle Stützpunkte" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Esri-Fließrichtung" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "rasterize_streams": { "name": "Gewässer rastern", "description": "Rastert ein vektorielles Gewässernetz.", "params": { "input_vector": { "label": "Eingabevektor", "description": "Eingabevektor" }, "reference_raster": { "label": "Referenzraster", "description": "Referenzraster" }, "use_feature_id": { "label": "Objekt-ID verwenden", "description": "Objekt-ID verwenden" }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Nullhintergrund" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "remove_short_streams": { "name": "Kurze Gewässerabschnitte entfernen", "description": "Entfernt Gewässerabschnitte, die kürzer als die Mindestlänge sind.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässer" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Esri-Fließrichtung" }, "min_length": { "label": "Minimale Länge", "description": "Minimale Länge" }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Nullhintergrund" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "repair_stream_vector_topology": { "name": "Vektortopologie der Gewässer reparieren", "description": "Repariert die Topologie eines vektoriellen Gewässernetzes.", "params": { "input_vector": { "label": "Eingabevektor", "description": "Eingabevektor" }, "snap": { "label": "Fangen", "description": "Fangen" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "river_centerlines": { "name": "Flussmittellinien", "description": "Extrahiert Flussmittellinien aus einem Wasserraster mithilfe der Mittelachse.", "params": { "raster": { "label": "Raster", "description": "Binäres Wasser/Nicht-Wasser-Raster" }, "min_length": { "label": "Minimale Länge", "description": "Minimale Mittellinienlänge in Rasterzellen" }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Suchradius (Zellen) zum Verbinden nahegelegener Endpunkte" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Mittellinienvektors" } } }, "farthest_channel_head": { "name": "Entferntester Gerinneursprung", "description": "Berechnet die Distanz zum entferntesten Gerinneursprung.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "streams": { "label": "Gewässer", 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"description": "Berechnet die Horton-Verhältnisse für Verzweigung, Länge, Einzugsgebietsfläche und Gefälle.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "streams_raster": { "label": "Gewässerraster", "description": "Binäres Gewässerraster (positiv = Gewässer)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Textberichts (optional)." } } }, "horton_stream_order": { "name": "Horton-Gewässerordnung", "description": "Weist Gewässerzellen die Horton-Gewässerordnung zu.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässerraster" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Fließrichtung im ESRI-Stil verwenden" }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Hintergrund den Wert null zuweisen" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "shreve_stream_magnitude": { "name": "Shreve-Gewässermagnitude", "description": "Berechnet die Shreve-Gewässermagnitude.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässerraster" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Fließrichtung im ESRI-Stil verwenden" }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Hintergrund den Wert null zuweisen" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "strahler_order_basins": { "name": "Einzugsgebiete nach Strahler-Ordnung", "description": "Grenzt Einzugsgebiete ab, die nach der Horton-Strahler-Ordnung ihres entwässernden Gewässerabschnitts beschriftet sind.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässernetzraster, in dem Gewässerzellen den Wert > 0 haben und nicht NoData sind." }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Flag für ESRI-Fließrichtungscodierung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "strahler_stream_order": { "name": "Strahler-Gewässerordnung", "description": "Weist Gewässerzellen die Strahler-Gewässerordnung zu.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässerraster (positive Werte = Gewässerzellen)" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Fließrichtungswerte im ESRI-Stil verwenden (Standard: Whitebox)" }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Hintergrund den Wert null statt NoData zuweisen" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "stream_link_class": { "name": "Klasse des Gewässerabschnitts", "description": "Klassifiziert Gewässerabschnitte als innere, äußere oder Quellabschnitte.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässer" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Esri-Fließrichtung" }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Nullhintergrund" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "stream_link_identifier": { "name": "Kennung des Gewässerabschnitts", "description": "Weist jedem Gewässerabschnitt eine eindeutige ID zu.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässer" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Esri-Fließrichtung" }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Nullhintergrund" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "stream_link_length": { "name": "Länge des Gewässerabschnitts", "description": "Berechnet die Gesamtlänge jedes Gewässerabschnitts.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "linkid": { "label": "Link-ID", "description": "Link-ID" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässer" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Esri-Fließrichtung" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "stream_link_slope": { "name": "Gefälle des Gewässerabschnitts", "description": "Berechnet das mittlere Gefälle jedes Gewässerabschnitts.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "dem": { "label": "DEM", "description": "DEM" }, "linkid": { "label": "Link-ID", "description": "Link-ID" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässer" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Esri-Fließrichtung" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "stream_slope_continuous": { "name": "Kontinuierliches Gewässergefälle", "description": "Berechnet den Gefällewert jeder Gewässerzelle.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "dem": { "label": "DEM", "description": "DEM" }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Gewässer" }, "esri_pntr": { "label": "Esri-Fließrichtung", "description": "Esri-Fließrichtung" }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Nullhintergrund" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "topological_stream_order": { "name": "Topologische Gewässerordnung", "description": "Weist anhand der Abschnittsanzahl eine topologische Gewässerordnung zu.", "params": { "d8_pntr": { "label": "D8-Fließrichtung", "description": "D8-Fließrichtungsraster" }, "streams": { "label": "Gewässer", 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Wenn ausgelassen, wird ein GeoJSON-Pfad neben der Eingabe abgeleitet." } } }, "clean_vector": { "name": "Vektordaten bereinigen", "description": "Entfernt leere und ungültige Vektorgeometrien (z. B. zu kleine Linien/Polygone) und bewahrt dabei gültige Objekte und Attribute.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorpfad." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors. Wenn ausgelassen, wird ein GeoJSON-Pfad neben der Eingabe abgeleitet." } } }, "csv_points_to_vector": { "name": "CSV-Punkte zu Vektor", "description": "Importiert Punktdatensätze aus einer CSV-Datei in einen Punkt-Vektorlayer.", "params": { "input_file": { "label": "Eingabedatei", "description": "Pfad der Eingabe-CSV-Datei." }, "x_field_num": { "label": "X-Feldnummer", "description": "Nullbasierter Index des X-Koordinatenfelds. Standard ist 0." }, "y_field_num": { "label": "Y-Feldnummer", "description": "Nullbasierter Index des Y-Koordinatenfelds. Standard ist 1." }, "epsg": { "label": "EPSG", "description": "Optionaler EPSG-Code für das Ausgabe-KBS." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "export_table_to_csv": { "name": "Tabelle als CSV exportieren", "description": "Exportiert eine Vektor-Attributtabelle in eine CSV-Datei.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorpfad." }, "output_csv_file": { "label": "CSV-Ausgabedatei", "description": "Ausgabepfad der CSV-Datei." }, "headers": { "label": "Kopfzeilen", "description": "Kopfzeile in die Ausgabe aufnehmen. Standard ist wahr." } } }, "join_tables": { "name": "Tabellen verknüpfen", "description": "Verknüpft Attribute aus einer fremden Vektortabelle über Schlüsselfelder mit einer primären Vektortabelle.", "params": { "primary_vector": { "label": "Primärer Vektor", "description": "Pfad des Primärvektors, der die verknüpften Felder erhält." }, "primary_key_field": { "label": "Primärschlüsselfeld", "description": "Primärschlüsselfeld im Primärvektor." }, "foreign_vector": { "label": "Fremdvektor", "description": "Pfad des Fremdvektors mit den Quellfeldern." }, "foreign_key_field": { "label": "Fremdschlüsselfeld", "description": "Fremdschlüsselfeld im Fremdvektor." }, "import_field": { "label": "Importfeld", "description": "Optionales einzelnes zu importierendes Feld; Standard sind alle Felder außer Schlüssel- und FID-Feldern." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors. Standard ist ein abgeleiteter GeoJSON-Pfad neben der Primäreingabe." } } }, "merge_table_with_csv": { "name": "Tabelle mit CSV zusammenführen", "description": "Führt Attribute aus einer CSV-Tabelle über Schlüsselfelder mit einer Vektor-Attributtabelle zusammen.", "params": { "primary_vector": { "label": "Primärer Vektor", "description": "Pfad des Primärvektors, der die zusammengeführten Felder erhält." }, "primary_key_field": { "label": "Primärschlüsselfeld", "description": "Primärschlüsselfeld im Primärvektor." }, "foreign_csv_filename": { "label": "Fremd-CSV-Dateiname", "description": "CSV-Datei mit der Fremdtabelle." }, "foreign_key_field": { "label": "Fremdschlüsselfeld", "description": "Name des Fremdschlüsselfelds in der CSV-Kopfzeile." }, "import_field": { "label": "Importfeld", "description": "Optionales einzelnes zu importierendes CSV-Feld; Standard sind alle Nicht-Schlüsselfelder." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors. Standard ist ein abgeleiteter GeoJSON-Pfad neben der Primäreingabe." } } }, "merge_vectors": { "name": "Vektordaten zusammenführen", "description": "Kombiniert zwei oder mehr Eingabevektoren desselben Geometrietyps zu einem einzigen Ausgabevektor.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array der Eingabe-Vektorpfade (mindestens zwei erforderlich)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "reinitialize_attribute_table": { "name": "Attributtabelle zurücksetzen", "description": "Erstellt eine Kopie eines Vektorlayers, die nur ein neu erzeugtes FID-Attribut enthält.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorpfad." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors. Wenn ausgelassen, wird der Eingabepfad überschrieben." } } }, "vector_summary_statistics": { "name": "Zusammenfassende Vektorstatistik", "description": "Berechnet Anzahl, Summe, Mittelwert, Minimum, Maximum und Standardabweichung nach kategorialen Gruppen und exportiert sie als CSV.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "group_field": { "label": "Gruppierungsfeld", "description": "Name des Gruppierungsfelds." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Name des numerischen Wertfelds." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der CSV-Datei." } } }, "fix_dangling_arcs": { "name": "Hängende Bögen korrigieren", "description": "Behebt zu kurze und zu lange überhängende Linien in einem Liniennetz, indem Linienendpunkte innerhalb einer Schwellendistanz gefangen werden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-Polylinienvektors." }, "snap": { "label": "Fangen", "description": "Schwellenwert der Fangdistanz in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors. Wenn ausgelassen, wird ein GeoJSON-Pfad neben der Eingabe abgeleitet." } } }, "lines_to_polygons": { "name": "Linien zu Polygonen", "description": "Wandelt Polylinienobjekte in Polygonobjekte um, wobei der erste Teil als äußerer Ring und spätere Teile als Löcher behandelt werden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-Polylinienvektors." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors. Wenn ausgelassen, wird ein GeoJSON-Pfad neben der Eingabe abgeleitet." } } }, "multipart_to_singlepart": { "name": "Mehrteilig zu einteilig", "description": "Wandelt einen Vektor mit mehrteiligen Objekten in einen Vektor mit ausschließlich einteiligen Objekten um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabevektors (Polylinie, Polygon oder Multipunkt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors. Standard ist eine GeoJSON-Datei mit Zeitstempel neben der Eingabe." }, "exclude_holes": { "label": "Löcher ausschließen", "description": "Wenn wahr, bleiben Polygonlöcher an ihrem umschließenden äußeren Ring (Standard: falsch)." } } }, "polygons_to_lines": { "name": "Polygone zu Linien", "description": "Wandelt Polygon- und Multipolygonobjekte in Linien um, die ihre Grenzen nachzeichnen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-Polygonvektors." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Linienvektors. Wenn ausgelassen, wird ein GeoJSON-Pfad neben der Eingabe abgeleitet." } } }, "remove_polygon_holes": { "name": "Polygonlöcher entfernen", "description": "Entfernt innere Ringe aus Polygonobjekten und bewahrt dabei die Attribute.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-Polygonvektors." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Polygonvektors. Wenn ausgelassen, wird ein GeoJSON-Pfad neben der Eingabe abgeleitet." } } }, "singlepart_to_multipart": { "name": "Einteilig zu mehrteilig", "description": "Führt einteilige Objekte zu mehrteiligen Objekten zusammen, gruppiert nach einem optionalen kategorialen Feld.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorpfad." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors. Standard ist eine GeoJSON-Datei mit Zeitstempel neben der Eingabe." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Optionaler Name des Attributfelds zum Gruppieren der Objekte. Wenn ausgelassen, werden alle Objekte zu einer Geometrie zusammengeführt." } } }, "topology_rule_autofix": { "name": "Topologieregeln automatisch korrigieren", "description": "Wendet automatisch sichere, nachvollziehbare Korrekturen auf die von topology_rule_validate erkannten Topologieverletzungen an: objektübergreifendes Fangen von Endpunkten, Fangen/Projizieren überhängender Endpunkte und Projektion von Punkten auf Linien. Für polygon_must_not_have_gaps gibt es keine automatische Korrektur; hier werden null Änderungen gemeldet.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorpfad." }, "rule_set": { "label": "Regelsatz", "description": "Regelkonfiguration als JSON-Array/-Objekt, CSV-Zeichenkette oder Dateipfad. Regeln mit automatischen Korrekturen: line_endpoints_must_snap_within_tolerance, line_must_not_have_dangles, point_must_be_covered_by_line. polygon_must_not_have_gaps wird akzeptiert, erzeugt aber nie Änderungen." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Toleranz für Fangoperationen in Koordinateneinheiten. Standard ist 0.01." }, "dry_run": { "label": "Probelauf", "description": "Wenn wahr (DER STANDARD), nur Vorschau: der Änderungsbericht wird ausgegeben, aber keine Ausgabe geschrieben. Falsch übergeben, um Korrekturen anzuwenden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors für korrigierte Objekte. Wenn ausgelassen, neben der Eingabe abgeleitet." }, "change_report": { "label": "Änderungsbericht", "description": "Optionaler Pfad des JSON-Berichts mit dem Änderungsprotokoll." } } }, "topology_rule_validate": { "name": "Topologieregeln validieren", "description": "Validiert die Vektortopologie anhand von Regelprüfungen (Selbstüberschneidung, Überlappung, Lücken, überhängende Linien, Punktabdeckung, Fangen von Endpunkten) und gibt Verletzungen auf Objektebene aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorpfad." }, "rule_set": { "label": "Regelsatz", "description": "Regelkonfiguration als JSON-Array/-Objekt, CSV-Zeichenkette oder Dateipfad. Standard sind alle 6 MVP-Regeln. Unterstützt: line_must_not_self_intersect, polygon_must_not_overlap, polygon_must_not_have_gaps, line_must_not_have_dangles, point_must_be_covered_by_line, line_endpoints_must_snap_within_tolerance." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Toleranz für die Regel line_endpoints_must_snap_within_tolerance in Koordinateneinheiten. Standard ist 1.0." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors für Verstöße. Wenn ausgelassen, neben der Eingabe abgeleitet." }, "report": { "label": "Bericht", "description": "Optionaler Pfad des JSON-Zusammenfassungsberichts." } } }, "topology_validation_report": { "name": "Bericht zur Topologievalidierung", "description": "Prüft einen Vektorlayer auf Topologieprobleme und schreibt einen CSV-Bericht je Objekt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorpfad." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der CSV-Datei." } } }, "convert_nodata_to_zero": { "name": "NoData in Null umwandeln", "description": "Ersetzt NoData-Zellen eines Rasters durch 0 und lässt gültige Zellen unverändert.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "modify_nodata_value": { "name": "NoData-Wert ändern", "description": "Ändert den NoData-Wert eines Rasters und schreibt vorhandene NoData-Zellen auf den neuen Wert um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "new_value": { "label": "Neuer Wert", "description": "Neuer NoData-Wert. Standard ist -32768.0." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "new_raster_from_base_raster": { "name": "Neues Raster aus Basisraster", "description": "Erstellt ein neues Raster mit Ausdehnung, Abmessungen und KBS eines Basisrasters.", "params": { "base": { "label": "Basis", "description": "Pfad des Basisrasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." }, "out_val": { "label": "Ausgabewert", "description": "Optionaler Füllwert. Standard ist der NoData-Wert des Rasters." }, "data_type": { "label": "Datentyp", "description": "Optionaler Datentyp: 'float', 'double' oder 'integer'." } } }, "new_raster_from_base_vector": { "name": "Neues Raster aus Basisvektor", "description": "Erstellt ein neues Raster aus der Ausdehnung eines Basisvektors und einer Zellengröße, gefüllt mit einem optionalen Wert.", "params": { "base": { "label": "Basis", "description": "Pfad des Basisvektors." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße des Ausgabegitters (> 0)." }, "out_val": { "label": "Ausgabewert", "description": "Optionaler Füllwert. Standard ist NoData (-32768)." }, "data_type": { "label": "Datentyp", "description": "Optionales Schlüsselwort des Ausgabedatentyps: integer, float oder double." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "raster_to_vector_lines": { "name": "Raster zu Vektorlinien", "description": "Wandelt Linienzellen eines Rasters, die nicht null und nicht NoData sind, in Polylinien-Vektorobjekte um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters (Einzelband)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors. Wenn ausgelassen, wird ein GeoJSON-Pfad neben der Eingabe abgeleitet." } } }, "raster_to_vector_points": { "name": "Raster zu Vektorpunkten", "description": "Wandelt Zellen eines Rasters, die nicht null und nicht NoData sind, in Punktobjekte in den Zellmittelpunkten um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Punktvektors. Wenn ausgelassen, wird ein GeoJSON-Pfad neben der Eingabe abgeleitet." } } }, "raster_to_vector_polygons": { "name": "Raster zu Vektorpolygonen", "description": "Wandelt Rasterbereiche, die nicht null und nicht NoData sind, in Polygon-Vektorobjekte mit den Attributen FID und VALUE um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters (Einzelband)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Vektors. Wenn ausgelassen, wird ein GeoJSON-Pfad neben der Eingabe abgeleitet." } } }, "remove_raster_polygon_holes": { "name": "Löcher in Rasterpolygonen entfernen", "description": "Entfernt innere Hintergrundlöcher (vom Vordergrund umschlossene Bereiche mit 0 oder NoData) aus Rasterpolygonen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters (Einzelband)." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Optionale maximale Lochgröße in Zellen, die entfernt werden soll. 0 bedeutet alle eingeschlossenen Löcher." }, "use_diagonals": { "label": "Diagonalen verwenden", "description": "8er-Nachbarschaft für Clumping und Randkonnektivität verwenden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "set_nodata_value": { "name": "NoData-Wert festlegen", "description": "Legt den NoData-Wert eines Rasters fest und bildet vorhandene NoData-Zellen auf den angegebenen Hintergrundwert ab.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "back_value": { "label": "Hintergrundwert", "description": "Als NoData zuzuweisender Hintergrundwert. Standard ist 0.0." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird ein In-Memory-Raster zurückgegeben." } } }, "vector_lines_to_raster": { "name": "Vektorlinien zu Raster", "description": "Rastert Linien- und Polygongrenzgeometrien in ein Rastergitter.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabevektors (Linien oder Polygone)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Optionaler Name des numerischen Felds zum Einbrennen. Standard ist FID." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, wird der Ausgabehintergrund mit 0 statt NoData initialisiert." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn 'base' nicht angegeben ist. Wenn ausgelassen und keine Basis angegeben, ist die automatische Zellengröße maximale Ausdehnung / 500." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Optionaler Pfad des Basisrasters, das Ausgabegitter und -ausdehnung definiert." } } }, "vector_points_to_raster": { "name": "Vektorpunkte zu Raster", "description": "Rastert Punkt- oder Multipunktvektoren mit einer gewählten Zuweisungsoperation in ein Gitter.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabevektors (Punkt/Multipunkt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Optionales numerisches Feld für die Rasterwerte. Standard ist FID." }, "assign": { "label": "Zuweisen", "description": "Zuweisungsoperation: last, first, min, max, sum, num, mean." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, wird der Hintergrund mit 0 initialisiert; andernfalls NoData." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße. Erforderlich, wenn 'base' nicht angegeben ist." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Optionaler Pfad des Basisrasters zur Festlegung von Ausdehnung/Gitter." } } }, "vector_polygons_to_raster": { "name": "Vektorpolygone zu Raster", "description": "Rastert Polygonvektoren in ein Gitter und unterstützt attributgesteuerte Einbrennwerte.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-Polygonvektors." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Optionaler Name des numerischen Felds für die Einbrennwerte (Standard FID)." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, wird der Ausgabehintergrund mit 0 statt NoData initialisiert." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn 'base' nicht angegeben ist." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Optionaler Pfad des Basisrasters, das Ausgabegitter und -ausdehnung definiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher." } } }, "local_morans_i_lisa_raster": { "name": "Lokales Morans I (LISA), Raster", "description": "Berechnet eine LISA-Clusteranalyse aus Punkten und gibt ein kategoriales Raster aus (HH/LL/HL/LH/NS). Ermöglicht eine rasterbasierte Integration.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer mit Beobachtungspunkten." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Zu analysierendes numerisches Attributfeld." }, "weights_mode": { "label": "Gewichtungsmodus", "description": "Nachbarschaftsmodus: queen, rook, k_nearest, distance_band." }, "k": { "label": "K", "description": "k-Wert für den Modus k_nearest (Standard 8)." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert für den Modus distance_band." }, "row_standardize": { "label": "Zeilenstandardisierung", "description": "Zeilenstandardisierung auf die Gewichte anwenden (Standard true)." }, "island_policy": { "label": "Inselregel", "description": "Behandlung von Inseln: drop_with_warning, keep_zero_weight, error." }, "alpha": { "label": "Alpha", "description": "Signifikanzschwellenwert in [0, 1]; Standard 0.05." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße des Ausgaberasters (optional; wird automatisch aus der Ausdehnung berechnet)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters (Klassifikation: 0=NS, 1=HH, 2=LL, 3=HL, 4=LH)." } } }, "getis_ord_gi_star_raster": { "name": "Getis-Ord Gi*, Raster", "description": "Berechnet Gi*-Klassifikationen von Hotspots/Coldspots aus Punkten und gibt ein Raster aus (-1=kalt, 0=NS, 1=heiß). Für hotspotbasierte Analysen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer mit Beobachtungspunkten." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Zu analysierendes numerisches Attributfeld." }, "weights_mode": { "label": "Gewichtungsmodus", "description": "Nachbarschaftsmodus: queen, rook, k_nearest, distance_band." }, "k": { "label": "K", "description": "k-Wert für den Modus k_nearest (Standard 8)." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert für den Modus distance_band." }, "row_standardize": { "label": "Zeilenstandardisierung", "description": "Zeilenstandardisierung auf die Gewichte anwenden (Standard true)." }, "island_policy": { "label": "Inselregel", "description": "Behandlung von Inseln: drop_with_warning, keep_zero_weight, error." }, "alpha": { "label": "Alpha", "description": "Signifikanzschwellenwert in [0, 1]; Standard 0.05." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße des Ausgaberasters (optional; wird automatisch aus der Ausdehnung berechnet)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters (Klassifikation: -1=Cold, 0=NS, 1=Hot)." } } }, "ordinary_kriging": { "name": "Ordinary Kriging", "description": "Führt eine Interpolation mittels Ordinary Kriging durch, um Werte in nicht kartierten Gitterzellen auf Basis einer Stichprobe von Punktmessungen zu schätzen. Ordinary Kriging ist ein geostatistisches Verfahren, das die Struktur der räumlichen Autokorrelation nutzt, um sowohl Vorhersagen als auch die zugehörige Kriging-Varianz (Vorhersageunsicherheit) zu liefern. Das Werkzeug schätzt automatisch ein empirisches Variogramm aus den Eingabepunktdaten und passt ein theoretisches Variogrammmodell (sphärisch, exponentiell oder gaußsch) an, um die räumliche Abhängigkeit zu erfassen.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Numerisches Attributfeld mit den zu interpolierenden Werten." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße in Karteneinheiten (erforderlich, wenn kein base_raster)." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "local_kriging": { "name": "Lokales Kriging", "description": "Führt eine lokale Interpolation mittels Ordinary Kriging mit k nächsten Nachbarn durch und bietet so eine effiziente räumliche Schätzung für große Datensätze. Dieser Ansatz ist für Datensätze mit Tausenden von Punkten rechnerisch praktikabler als globales Ordinary Kriging.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Numerisches Attributfeld mit den zu interpolierenden Werten." }, "k_neighbors": { "label": "K Nachbarn", "description": "Anzahl der zu verwendenden nächsten Nachbarn; Standard ist 10." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße in Karteneinheiten (erforderlich, wenn kein base_raster)." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "simple_kriging": { "name": "Simple Kriging", "description": "Führt eine Interpolation mittels Simple Kriging durch, wenn der Mittelwert des räumlichen Felds vorab bekannt ist. Dieses Verfahren verringert die Kriging-Varianz und liefert stabilere Vorhersagen, wenn der Mittelwert aus externen Informationen zuverlässig bekannt ist.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Numerisches Attributfeld mit den zu interpolierenden Werten." }, "known_mean": { "label": "Bekannter Mittelwert", "description": "Bekannter Mittelwert des räumlichen Feldes." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße in Karteneinheiten (erforderlich, wenn kein base_raster)." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "universal_kriging": { "name": "Universal Kriging", "description": "Führt eine Interpolation mittels Universal Kriging durch, wenn das räumliche Phänomen einen systematischen Trend oder eine Drift aufweist. Kombiniert Kriging mit der Schätzung einer polynomialen Trendfläche.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Numerisches Attributfeld mit den zu interpolierenden Werten." }, "trend_order": { "label": "Trendordnung", "description": "Ordnung des Polynomtrends (1=linear, 2=quadratisch); Standard ist 1." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße in Karteneinheiten (erforderlich, wenn kein base_raster)." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "spacetime_kriging": { "name": "Raum-Zeit-Kriging", "description": "Führt eine Raum-Zeit-Kriging-Interpolation durch, um räumliche und zeitliche Variation in Punktmessungen gemeinsam zu modellieren. Ideal für räumlich verteilte Zeitreihendaten.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Numerisches Attributfeld mit den zu interpolierenden Werten." }, "time_field": { "label": "Zeitfeld", "description": "Zeitliches Attributfeld mit den Zeitwerten." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße in Karteneinheiten (erforderlich, wenn kein base_raster)." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "spatial_lag_regression_raster": { "name": "Regression mit räumlicher Verzögerung (Raster)", "description": "Schätzt ein SAR-Modell und gibt eine Oberfläche der angepassten Werte aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "response_field": { "label": "Antwortfeld", "description": "Antwortvariable." }, "predictor_fields": { "label": "Prädiktorfelder", "description": "Prädiktorfelder." }, "weights_mode": { "label": "Gewichtungsmodus", "description": "Nachbarschaftsmodus." }, "k": { "label": "K", "description": "k für k_nearest." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert." }, "row_standardize": { "label": "Zeilenstandardisierung", "description": "Gewichte zeilenstandardisieren." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße des Ausgaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgaberaster." } } }, "spatial_error_regression_raster": { "name": "Regression mit räumlichem Fehler (Raster)", "description": "Schätzt ein SEM-Modell und gibt eine Oberfläche der angepassten Werte aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "response_field": { "label": "Antwortfeld", "description": "Antwortvariable." }, "predictor_fields": { "label": "Prädiktorfelder", "description": "Prädiktorfelder." }, "weights_mode": { "label": "Gewichtungsmodus", "description": "Nachbarschaftsmodus." }, "k": { "label": "K", "description": "k für k_nearest." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Entfernungsschwellenwert." }, "row_standardize": { "label": "Zeilenstandardisierung", "description": "Gewichte zeilenstandardisieren." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße des Ausgaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgaberaster." } } }, "geographically_weighted_regression_raster": { "name": "Geographisch gewichtete Regression (Raster)", "description": "Schätzt eine GWR und gibt Rasteroberflächen der lokalen Koeffizienten aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "response_field": { "label": "Antwortfeld", "description": "Antwortvariable." }, "predictor_fields": { "label": "Prädiktorfelder", "description": "Prädiktorfelder." }, "bandwidth": { "label": "Bandbreite", "description": "Kernelbandbreite." }, "kernel": { "label": "Kernel", "description": "Kerneltyp." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße des Ausgaberasters." }, "output_prefix": { "label": "Ausgabepräfix", "description": "Präfix des Ausgaberasters." } } }, "inhomogeneous_intensity_raster": { "name": "Inhomogene Intensität (Raster)", "description": "Berechnet eine Oberfläche der Kerndichteschätzung (KDE), die die räumliche Punktintensität visualisiert. Zeigt Hotspots und Coldspots über die einfache Dichte hinaus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "bandwidth": { "label": "Bandbreite", "description": "Kernelbandbreite." }, "kernel": { "label": "Kernel", "description": "Kerneltyp." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße des Ausgaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Intensitätsraster." } } }, "add": { "name": "Addieren", "description": "Addiert zwei Raster zellenweise.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "average_overlay": { "name": "Overlay-Mittelwert", "description": "Berechnet den zellenweisen Mittelwert über einen Rasterstapel und ignoriert NoData, sofern nicht alle Eingaben NoData sind.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "bool_and": { "name": "Logisches UND", "description": "Berechnet ein logisches AND zweier Raster zellenweise.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "bool_not": { "name": "Logisches NICHT", "description": "Berechnet ein logisches NOT jeder Rasterzelle und gibt 1 für Zellen mit dem Wert null und andernfalls 0 aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "bool_or": { "name": "Logisches ODER", "description": "Berechnet ein logisches OR zweier Raster zellenweise.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "bool_xor": { "name": "Logisches XODER", "description": "Berechnet ein logisches XOR zweier Raster zellenweise.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "count_if": { "name": "Zählen wenn", "description": "Zählt die Anzahl der Eingaberaster, deren Zelle einem Vergleichswert entspricht.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "comparison_value": { "label": "Vergleichswert", "description": "Vergleichswert, der im Rasterstapel gezählt werden soll." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "divide": { "name": "Dividieren", "description": "Dividiert das erste Raster zellenweise durch das zweite.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "highest_position": { "name": "Höchste Position", "description": "Gibt für jede Zelle den nullbasierten Index im Rasterstapel zurück, der den höchsten Wert enthält.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "lowest_position": { "name": "Niedrigste Position", "description": "Gibt für jede Zelle den nullbasierten Index im Rasterstapel zurück, der den niedrigsten Wert enthält.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "max_absolute_overlay": { "name": "Overlay-Maximum (absolut)", "description": "Berechnet den zellenweisen maximalen Absolutwert über einen Rasterstapel und überträgt NoData, wenn eine Eingabezelle NoData ist.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "max_overlay": { "name": "Overlay-Maximum", "description": "Berechnet das zellenweise Maximum über einen Rasterstapel und überträgt NoData, wenn eine Eingabezelle NoData ist.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "min_absolute_overlay": { "name": "Overlay-Minimum (absolut)", "description": "Berechnet den zellenweisen minimalen Absolutwert über einen Rasterstapel und überträgt NoData, wenn eine Eingabezelle NoData ist.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "min_overlay": { "name": "Overlay-Minimum", "description": "Berechnet das zellenweise Minimum über einen Rasterstapel und überträgt NoData, wenn eine Eingabezelle NoData ist.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "modulo": { "name": "Modulo", "description": "Berechnet zellenweise den Rest der Division des ersten Rasters durch das zweite.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "multiply": { "name": "Multiplizieren", "description": "Multipliziert zwei Raster zellenweise.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "multiply_overlay": { "name": "Overlay-Produkt", "description": "Berechnet das zellenweise Produkt über einen Rasterstapel und überträgt NoData, wenn eine Eingabezelle NoData ist.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "percent_equal_to": { "name": "Prozent gleich", "description": "Berechnet für jede Zelle den Anteil der Raster in einem Stapel, deren Werte dem Vergleichsraster entsprechen.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "comparison": { "label": "Vergleich", "description": "Pfad des Vergleichsrasters oder In-Memory-Rasterhandle." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "percent_greater_than": { "name": "Prozent größer als", "description": "Berechnet für jede Zelle den Anteil der Raster in einem Stapel, deren Werte größer als das Vergleichsraster sind.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "comparison": { "label": "Vergleich", "description": "Pfad des Vergleichsrasters oder In-Memory-Rasterhandle." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "percent_less_than": { "name": "Prozent kleiner als", "description": "Berechnet für jede Zelle den Anteil der Raster in einem Stapel, deren Werte kleiner als das Vergleichsraster sind.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "comparison": { "label": "Vergleich", "description": "Pfad des Vergleichsrasters oder In-Memory-Rasterhandle." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "pick_from_list": { "name": "Aus Liste auswählen", "description": "Wählt zellenweise Werte aus einem Rasterstapel anhand eines nullbasierten Positionsrasters aus.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "pos_input": { "label": "Positions-Eingabe", "description": "Nullbasiertes Raster der Stapelpositionen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "power": { "name": "Potenz", "description": "Potenziert das erste Raster zellenweise mit dem zweiten.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "standard_deviation_overlay": { "name": "Overlay-Standardabweichung", "description": "Berechnet die zellenweise Standardabweichung über einen Rasterstapel und überträgt NoData, wenn eine Eingabezelle NoData ist.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "subtract": { "name": "Subtrahieren", "description": "Subtrahiert das zweite Raster zellenweise vom ersten.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "sum_overlay": { "name": "Overlay-Summe", "description": "Berechnet die zellenweise Summe über einen Rasterstapel und überträgt NoData, wenn eine Eingabezelle NoData ist.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel als Array von Pfaden oder als durch Semikolon/Komma getrennte Zeichenkette." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "update_nodata_cells": { "name": "NoData-Zellen aktualisieren", "description": "Belegt NoData-Zellen in input1 mit den entsprechenden gültigen Zellen aus input2.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Zu aktualisierendes Primärraster." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Sekundärraster mit den Ersatzwerten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "weighted_overlay": { "name": "Gewichtetes Overlay", "description": "Kombiniert Faktorraster mit normierten Gewichten, optionalen Kostenkennzeichen und optionalen binären Einschränkungen.", "params": { "factors": { "label": "Faktoren", "description": "Eingabe-Faktorrasterstapel." }, "weights": { "label": "Gewichte", "description": "Numerische Gewichte für jedes Faktorraster." }, "cost": { "label": "Kosten", "description": "Optionale boolesche Flags, die Kostenfaktoren kennzeichnen." }, "constraints": { "label": "Einschränkungen", "description": "Optionaler Stapel von Beschränkungsrastern; Werte <= 0 erzwingen die Ausgabe null." }, "scale_max": { "label": "Skalenmaximum", "description": "Maximaler Skalenwert nach der Faktornormalisierung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "weighted_sum": { "name": "Gewichtete Summe", "description": "Berechnet eine gewichtete Summe über einen Rasterstapel, nachdem die Gewichte auf die Summe eins normiert wurden.", "params": { "input_rasters": { "label": "Eingaberaster", "description": "Eingabe-Rasterstapel." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "weights": { "label": "Gewichte", "description": "Numerische Gewichte für jedes Eingaberaster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "image_correlation_neighbourhood_analysis": { "name": "Nachbarschaftsanalyse der Bildkorrelation", "description": "Führt eine Korrelationsanalyse in einem gleitenden Fenster zwischen zwei Rastern durch und gibt Raster für Korrelation und p-Wert zurück.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Pfad des ersten Eingaberasters." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Pfad des zweiten Eingaberasters." }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Größe des gleitenden Fensters in Zellen (mindestens 3, Standard 11)." }, "correlation_stat": { "label": "Korrelationsstatistik", "description": "Korrelationsmaß: pearson, spearman oder kendall (Standard pearson)." }, "output1": { "label": "Ausgabe 1", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Korrelationsraster." }, "output2": { "label": "Ausgabe 2", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Signifikanzraster (p-Wert)." } } }, "natural_neighbour_interpolation": { "name": "Natural-Neighbour-Interpolation", "description": "Interpoliert ein Raster aus Punktstichproben mit echter Flächengewichtung natürlicher Nachbarn nach Sibson.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Optionales numerisches Attributfeld; Standard ist der FID-Rückfall." }, "use_z": { "label": "Z verwenden", "description": "Z-Werte aus der Punktgeometrie statt aus den Attributen verwenden." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn base_raster nicht angegeben ist." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "clip_to_hull": { "label": "Auf Hülle zuschneiden", "description": "Interpolation auf die konvexe Hülle der Punkte beschränken." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "nearest_neighbour_interpolation": { "name": "Nächster-Nachbar-Interpolation", "description": "Interpoliert ein Raster aus Punktstichproben, indem jeder Zelle der Wert der nächstgelegenen Stichprobe zugewiesen wird.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Optionales numerisches Attributfeld; Standard ist der FID-Rückfall." }, "use_z": { "label": "Z verwenden", "description": "Z-Werte aus der Punktgeometrie statt aus den Attributen verwenden." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn base_raster nicht angegeben ist." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "max_dist": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Optionale maximale Suchdistanz in Karteneinheiten; Standard ist unendlich." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "conditional_evaluation": { "name": "Bedingte Auswertung", "description": "Führt eine bedingte Wenn-Dann-Sonst-Auswertung für Rasterzellen durch.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "statement": { "label": "Anweisung", "description": "Je Zelle ausgewerteter bedingter Ausdruck." }, "true": { "label": "Wahr", "description": "Wert oder Raster/Ausdruck, wenn die Bedingung wahr ist." }, "false": { "label": "Falsch", "description": "Wert oder Raster/Ausdruck, wenn die Bedingung falsch ist." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "reclass": { "name": "Reklassifizieren", "description": "Klassifiziert Rasterwerte anhand von Bereichen oder exakten Zuordnungspaaren neu.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster." }, "reclass_values": { "label": "Reklassifizierungswerte", "description": "Reklassifizierungswerte als Zeilen [new, from, to_less_than] oder [new, old] bei assign_mode=true." }, "assign_mode": { "label": "Zuweisungsmodus", "description": "Wenn wahr, wird der exakte Zuweisungsmodus mit [new_value, old_value]-Paaren verwendet." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "reclass_equal_interval": { "name": "Reklassifizieren nach gleichen Intervallen", "description": "Klassifiziert Rasterwerte in Intervalle gleicher Breite über einen optionalen Wertebereich neu.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster." }, "interval_size": { "label": "Intervallgröße", "description": "Klassenbreite bei gleichen Intervallen." }, "start_value": { "label": "Startwert", "description": "Optionale Untergrenze der Reklassifizierung; Standard ist das Rasterminimum." }, "end_value": { "label": "Endwert", "description": "Optionale Obergrenze der Reklassifizierung; Standard ist das Rastermaximum." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "buffer_raster": { "name": "Raster-Puffer", "description": "Erstellt eine binäre Pufferzone um Rasterzellen, die nicht null und nicht NoData sind, innerhalb einer festgelegten Distanz.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster, in dem Zellen ungleich null die Pufferziele sind." }, "buffer_size": { "label": "Puffergröße", "description": "Schwellenwert der Pufferdistanz." }, "grid_cell_units": { "label": "Rasterzelleneinheiten", "description": "Wenn wahr, wird buffer_size in Gitterzelleneinheiten statt Karteneinheiten interpretiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "cost_allocation": { "name": "Kostenzuordnung", "description": "Weist jede Zelle anhand eines Backlink-Rasters aus einer Kostendistanzanalyse einer Quellregion zu.", "params": { "source": { "label": "Quelle", "description": "Quellraster mit positiven Quellzellen." }, "backlink": { "label": "Backlink", "description": "Backlink-Raster aus cost_distance." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "cost_distance": { "name": "Kostendistanz", "description": "Berechnet Raster der akkumulierten Reisekosten und Backlinks aus Quell- und Kostenoberflächen.", "params": { "source": { "label": "Quelle", "description": "Quellraster mit positiven Quellzellen." }, "cost": { "label": "Kosten", "description": "Kosten-/Reibungsraster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters der akkumulierten Kosten." }, "backlink_output": { "label": "Backlink-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Backlink-Rasters." } } }, "cost_pathway": { "name": "Kostenpfad", "description": "Verfolgt kostenminimale Pfade von Zielzellen aus mithilfe eines Backlink-Rasters.", "params": { "destination": { "label": "Ziel", "description": "Zielraster mit positiven Zielzellen." }, "backlink": { "label": "Backlink", "description": "Backlink-Raster aus cost_distance." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, ist der Ausgabehintergrund null statt NoData." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "euclidean_allocation": { "name": "Euklidische Zuordnung", "description": "Weist jeder gültigen Zelle den Wert der nächstgelegenen Zielzelle ungleich null zu.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster mit Zielzellen ungleich null." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "euclidean_distance": { "name": "Euklidische Distanz", "description": "Berechnet die euklidische Distanz zur nächstgelegenen Zielzelle ungleich null in einem Raster.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster mit Zielzellen ungleich null." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "abs": { "name": "Betrag", "description": "Berechnet den Absolutwert jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "aggregate_raster": { "name": "Raster aggregieren", "description": "Verringert die Rasterauflösung, indem Blöcke per Mittelwert, Summe, Minimum, Maximum oder Spannweite aggregiert werden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster." }, "aggregation_factor": { "label": "Aggregationsfaktor", "description": "Blockgröße in Quellzellen." }, "aggregation_type": { "label": "Aggregationstyp", "description": "Einer von mean, sum, maximum, minimum oder range." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "anova": { "name": "ANOVA", "description": "Führt eine einfaktorielle ANOVA für Rasterwerte durch, gruppiert nach den Kategorien eines Klassenrasters.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Messwertrasters." }, "features": { "label": "Objekte", "description": "Pfad des Klassen-/Kategorierasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts (Alias: output_html_file)." } } }, "arccos": { "name": "Arkuskosinus", "description": "Berechnet den Arkuskosinus (arccos) jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "arcosh": { "name": "Areakosinus hyperbolicus", "description": "Berechnet den Areakosinus hyperbolicus jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "arcsin": { "name": "Arkussinus", "description": "Berechnet den Arkussinus (arcsin) jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "arctan": { "name": "Arkustangens", "description": "Berechnet den Arkustangens (arctan) jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "arsinh": { "name": "Areasinus hyperbolicus", "description": "Berechnet den Areasinus hyperbolicus jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "artanh": { "name": "Areatangens hyperbolicus", "description": "Berechnet den Areatangens hyperbolicus jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "atan2": { "name": "Atan2", "description": "Berechnet den Vier-Quadranten-Arkustangens zellenweise aus zwei Rastern.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "block_maximum": { "name": "Blockmaximum", "description": "Rastert Punktobjekte, indem jeder Ausgabezelle der darin beobachtete Maximalwert zugewiesen wird.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Optionales numerisches Attributfeld zum Rastern; Standard ist der FID-Rückfall." }, "use_z": { "label": "Z verwenden", "description": "Z-Werte aus der Punktgeometrie statt aus den Attributen verwenden." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn base_raster nicht angegeben ist." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "block_minimum": { "name": "Blockminimum", "description": "Rastert Punktobjekte, indem jeder Ausgabezelle der darin beobachtete Minimalwert zugewiesen wird.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Optionales numerisches Attributfeld zum Rastern; Standard ist der FID-Rückfall." }, "use_z": { "label": "Z verwenden", "description": "Z-Werte aus der Punktgeometrie statt aus den Attributen verwenden." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn base_raster nicht angegeben ist." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "boundary_shape_complexity": { "name": "Formkomplexität der Grenze", "description": "Berechnet die Komplexität der Grenzform von Rasterflächen anhand einer Zweigkennzahl des durch Linienverdünnung erzeugten Skeletts.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Patch-ID-Raster mit positiven ganzzahligen IDs." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "ceil": { "name": "Aufrunden", "description": "Rundet jede Rasterzelle auf die nächste ganze Zahl auf.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "centroid_raster": { "name": "Rasterschwerpunkt", "description": "Berechnet die Schwerpunktzelle für jede Flächen-ID mit positivem Wert in einem Raster.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Patchraster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "clip_raster_to_polygon": { "name": "Raster auf Polygon zuschneiden", "description": "Schneidet ein Raster auf die Ausdehnung von Polygonen zu; Zellen außerhalb der Polygone werden auf NoData gesetzt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster." }, "polygons": { "label": "Polygone", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "maintain_dimensions": { "label": "Dimensionen beibehalten", "description": "Ursprüngliche Rasterabmessungen beibehalten, statt auf die Polygonausdehnung zuzuschneiden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "clump": { "name": "Verklumpen", "description": "Gruppiert zusammenhängende Rasterzellen gleichen Werts zu eindeutigen Flächenkennungen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Kategoriales Eingaberaster." }, "diag": { "label": "Diagonal", "description": "Wenn wahr, wird die diagonale Konnektivität einbezogen (8er-Nachbarschaft); andernfalls 4er-Nachbarschaft." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, werden Zellen mit dem Wert null als Hintergrund behandelt und in der Ausgabe als null beibehalten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "cos": { "name": "Kosinus", "description": "Berechnet den Kosinus jedes Rasterzellenwerts.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "cosh": { "name": "Kosinus hyperbolicus", "description": "Berechnet den Kosinus hyperbolicus jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "create_plane": { "name": "Ebene erstellen", "description": "Erstellt ein Raster aus einer Ebenengleichung unter Verwendung der Geometrie eines Basisrasters.", "params": { "base": { "label": "Basis", "description": "Basisraster, das die Ausgabegeometrie definiert." }, "gradient": { "label": "Gradient", "description": "Neigungsgradient der Ebene in Grad." }, "aspect": { "label": "Exposition", "description": "Exposition der Ebene in Grad." }, "constant": { "label": "Konstante", "description": "Additiver konstanter Term in der Ebenengleichung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "crispness_index": { "name": "Schärfeindex", "description": "Berechnet den Schärfeindex (Crispness) für ein Raster der Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts (Alias: output_html_file)." } } }, "cross_tabulation": { "name": "Kreuztabellierung", "description": "Führt eine Kreuztabellierung zweier kategorialer Raster durch.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Pfad des Eingaberasters 1." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Pfad des Eingaberasters 2." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts (Alias: output_html_file)." } } }, "cumulative_distribution": { "name": "Kumulative Verteilung", "description": "Wandelt Rasterwerte in Wahrscheinlichkeiten der kumulativen Verteilung um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "dbscan": { "name": "DBSCAN", "description": "Führt ein unüberwachtes dichtebasiertes DBSCAN-Clustering auf einem Stapel von Eingaberastern durch.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Durch Komma/Semikolon getrennte Liste oder JSON-Array der Eingabe-Rasterpfade (Merkmalsbänder)." }, "scaling_method": { "label": "Skalierungsmethode", "description": "Merkmalsskalierung: 'none' (Standard), 'normalize' (Bereich 0-1) oder 'standardize' (z-Werte)." }, "search_distance": { "label": "Suchdistanz", "description": "Epsilon: Suchradius der Nachbarschaft im Merkmalsraum (Standard 1.0)." }, "min_points": { "label": "Minimale Punkte", "description": "Minimale Anzahl an Nachbarn innerhalb von Epsilon für einen Kernpunkt (Standard 5)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters für die Cluster-ID-Labels." } } }, "decrement": { "name": "Dekrement", "description": "Subtrahiert einen Wert (Standard 1.0) von jeder Rasterzelle, die nicht NoData ist.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "value": { "label": "Wert", "description": "Der von jeder Zelle zu subtrahierende Betrag. Standard ist 1.0." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "edge_proportion": { "name": "Randanteil", "description": "Berechnet den Anteil der Randzellen an den Zellen jeder Fläche und bildet ihn auf die Flächenzellen zurück ab.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Patch-ID-Raster mit positiven ganzzahligen IDs." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "equal_to": { "name": "Gleich", "description": "Prüft zellenweise, ob zwei Raster gleich sind.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "erase_polygon_from_raster": { "name": "Polygon aus Raster löschen", "description": "Setzt Rasterzellen innerhalb von Polygonen auf NoData und bewahrt dabei Zellen in Polygonlöchern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster." }, "polygons": { "label": "Polygone", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "exp": { "name": "Exponentialfunktion", "description": "Berechnet e hoch dem Wert jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "exp2": { "name": "Exponentialfunktion zur Basis 2", "description": "Berechnet 2 hoch dem Wert jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "fft_random_field": { "name": "FFT-Zufallsfeld", "description": "Erstellt ein räumlich autokorreliertes Zufallsfeld mittels FFT-Spektralsynthese.", "params": { "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Pfad des Basisrasters für die Gittergeometrie." }, "range": { "label": "Bereich", "description": "Näherungsweise Korrelationsreichweite in Karteneinheiten. Standard: 1.0." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "filter_raster_features_by_area": { "name": "Rasterobjekte nach Fläche filtern", "description": "Entfernt ganzzahlig beschriftete Rasterobjekte, die kleiner als ein Schwellenwert der Zellenanzahl sind.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster mit ganzzahligen Klassenlabels." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Minimale beizubehaltende Objektgröße in Zellen." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, erhalten entfernte Objekte den Wert 0; andernfalls NoData." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "find_patch_edge_cells": { "name": "Randzellen der Fläche finden", "description": "Identifiziert Randzellen für jede positive Flächen-ID eines Rasters; Flächenzellen, die keine Randzellen sind, werden auf null gesetzt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Patch-ID-Raster; positive Werte werden als Patchzellen behandelt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "floor": { "name": "Abrunden", "description": "Rundet jede Rasterzelle auf die nächste ganze Zahl ab.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "greater_than": { "name": "Größer als", "description": "Prüft zellenweise, ob das erste Raster größer als das zweite ist.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "heat_map": { "name": "Heatmap", "description": "Erzeugt ein Heatmap-Raster der Kerndichte aus Punktvorkommen.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Optionales numerisches Gewichtsfeld; Standard sind ungewichtete Vorkommen." }, "bandwidth": { "label": "Bandbreite", "description": "Kernelbandbreite in Karteneinheiten." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn base_raster nicht angegeben ist." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "kernel_function": { "label": "Kernelfunktion", "description": "Typ der Kernelfunktion; Standard ist quartic." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "idw_interpolation": { "name": "IDW-Interpolation", "description": "Interpoliert ein Raster aus Punktstichproben mittels inverser Distanzgewichtung.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Optionales numerisches Attributfeld; Standard ist der FID-Rückfall." }, "use_z": { "label": "Z verwenden", "description": "Z-Werte aus der Punktgeometrie statt aus den Attributen verwenden." }, "weight": { "label": "Gewichtung", "description": "IDW-Distanzexponent; Standard ist 2.0." }, "radius": { "label": "Radius", "description": "Optionaler Nachbarschaftsradius in Karteneinheiten; <=0 verwendet den k-nächste-Nachbarn-Fallback." }, "min_points": { "label": "Minimale Punkte", "description": "Mindestanzahl der zu verwendenden Nachbarn; Standard ist 0." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn base_raster nicht angegeben ist." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "image_autocorrelation": { "name": "Bildautokorrelation", "description": "Berechnet Moran's I für ein oder mehrere Rasterbilder.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Liste der Eingabe-Rasterpfade." }, "contiguity": { "label": "Kontiguität", "description": "Nachbarschaftsregel: rook, king/queen oder bishop." } } }, "image_correlation": { "name": "Bildkorrelation", "description": "Berechnet die Pearson-Korrelationsmatrix für zwei oder mehr Rasterbilder.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Liste der Eingabe-Rasterpfade." } } }, "image_regression": { "name": "Bildregression", "description": "Führt eine bivariate lineare Regression zwischen zwei Rastern durch und gibt ein Residuenraster und einen Bericht aus.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Rasterpfad der unabhängigen Variable." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Rasterpfad der abhängigen Variable." }, "standardize_residuals": { "label": "Residuen standardisieren", "description": "Ob die Residuen durch den Standardfehler des Modells standardisiert werden sollen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Residuenraster." } } }, "increment": { "name": "Inkrement", "description": "Addiert einen Wert (Standard 1.0) zu jeder Rasterzelle, die nicht NoData ist.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "value": { "label": "Wert", "description": "Der zu jeder Zelle addierte Betrag. Standard ist 1.0." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "inplace_add": { "name": "Addition an Ort und Stelle", "description": "Führt eine direkte Additionsoperation durch (input1 += input2).", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Zu veränderndes Eingaberaster." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Eingabe-Rasterpfad oder numerische Konstante." } } }, "inplace_divide": { "name": "Division an Ort und Stelle", "description": "Führt eine direkte Divisionsoperation durch (input1 /= input2).", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Zu veränderndes Eingaberaster." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Eingabe-Rasterpfad oder numerische Konstante ungleich null." } } }, "inplace_multiply": { "name": "Multiplikation an Ort und Stelle", "description": "Führt eine direkte Multiplikationsoperation durch (input1 *= input2).", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Zu veränderndes Eingaberaster." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Eingabe-Rasterpfad oder numerische Konstante." } } }, "inplace_subtract": { "name": "Subtraktion an Ort und Stelle", "description": "Führt eine direkte Subtraktionsoperation durch (input1 -= input2).", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Zu veränderndes Eingaberaster." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Eingabe-Rasterpfad oder numerische Konstante." } } }, "integer_division": { "name": "Ganzzahldivision", "description": "Dividiert zwei Raster und schneidet jedes Ergebnis in Richtung null ab.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "inverse_pca": { "name": "Inverse PCA", "description": "Rekonstruiert die ursprünglichen Bandbilder aus PCA-Komponentenrastern mithilfe gespeicherter Eigenvektoren.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Pfade der Komponentenraster." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "pca_report": { "label": "PCA-Bericht", "description": "JSON-Berichtszeichenkette aus der PCA." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Basis-Ausgabepfad." } } }, "is_nodata": { "name": "Ist NoData", "description": "Gibt 1 für NoData-Zellen und 0 für alle gültigen Zellen aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "kappa_index": { "name": "Kappa-Index", "description": "Berechnet Cohens Kappa und Übereinstimmungskennzahlen zwischen zwei kategorialen Rastern.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Pfad des Eingabe-Klassifikationsrasters." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Pfad des Eingabe-Referenzrasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts (Alias: output_html_file)." } } }, "ks_normality_test": { "name": "KS-Normalitätstest", "description": "Prüft, ob die Rasterwerte einer Normalverteilung entstammen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "num_samples": { "label": "Anzahl Stichproben", "description": "Optionale Zufallsstichprobengröße. Weglassen, um alle gültigen Zellen zu verwenden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts (Alias: output_html_file)." } } }, "less_than": { "name": "Kleiner als", "description": "Prüft zellenweise, ob das erste Raster kleiner als das zweite ist.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "list_unique_values_raster": { "name": "Eindeutige Werte auflisten (Raster)", "description": "Listet eindeutige gültige Rasterkategorien und ihre Häufigkeiten auf.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-CSV-Pfad." }, "strict_parity": { "label": "Strikte Parität", "description": "Wenn wahr, wird die vollständige Kategorie-Häufigkeitsausgabe zurückgegeben (Standard wahr)." }, "max_values": { "label": "Maximale Werte", "description": "Maximale Anzahl eindeutiger Werte, die einbezogen werden, wenn strict_parity falsch ist (Standard 10000)." } } }, "ln": { "name": "Natürlicher Logarithmus", "description": "Berechnet den natürlichen Logarithmus jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "log10": { "name": "Logarithmus zur Basis 10", "description": "Berechnet den Zehnerlogarithmus jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "log2": { "name": "Logarithmus zur Basis 2", "description": "Berechnet den Zweierlogarithmus jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "map_features": { "name": "Objekte abbilden", "description": "Kartiert einzelne erhöhte Geländeformen aus einem Raster mittels Regionenwachstum nach absteigender Priorität.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster." }, "min_feature_height": { "label": "Minimale Objekthöhe", "description": "Minimaler vertikaler Abstand für unabhängige Objekte." }, "min_feature_size": { "label": "Minimale Objektgröße", "description": "Minimale Objektgröße in Zellen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "max": { "name": "Maximum", "description": "Führt eine MAX-Operation auf zwei Rastern oder einem Raster und einem konstanten Wert durch.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erster Rasterpfad oder numerische Konstante." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweiter Rasterpfad oder numerische Konstante." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "min": { "name": "Minimum", "description": "Führt eine MIN-Operation auf zwei Rastern oder einem Raster und einem konstanten Wert durch.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erster Rasterpfad oder numerische Konstante." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweiter Rasterpfad oder numerische Konstante." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "modified_shepard_interpolation": { "name": "Modifizierte Shepard-Interpolation", "description": "Interpoliert ein Raster aus Punktstichproben mittels lokal gewichteter modifizierter Shepard-Überblendung.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Optionales numerisches Attributfeld; Standard ist der FID-Rückfall." }, "use_z": { "label": "Z verwenden", "description": "Z-Werte aus der Punktgeometrie statt aus den Attributen verwenden." }, "weight": { "label": "Gewichtung", "description": "Shepard-Gewichtungsexponent; Standard ist 2.0." }, "radius": { "label": "Radius", "description": "Optionaler Nachbarschaftsradius in Karteneinheiten." }, "min_points": { "label": "Minimale Punkte", "description": "Mindestanzahl der Nachbarn; Standard ist 8." }, "use_quadratic_basis": { "label": "Quadratische Basis verwenden", "description": "Lokale quadratische Basiskorrekturen anwenden (Legacy-kompatibler Modus)." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn base_raster nicht angegeben ist." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "use_data_hull": { "label": "Datenhülle verwenden", "description": "Interpolation auf die konvexe Hülle der Punkte beschränken." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "narrowness_index": { "name": "Schmalheitsindex", "description": "Berechnet den Schmalheitsindex von Rasterflächen als Fläche geteilt durch die Fläche des größten enthaltenen Kreises auf Basis der maximalen Distanz zum Rand.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Patch-ID-Raster mit positiven ganzzahligen IDs." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "negate": { "name": "Negieren", "description": "Negiert den Wert jeder Rasterzelle, die nicht NoData ist.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "nibble": { "name": "Nibble", "description": "Füllt Hintergrundbereiche mittels Zuweisung nach dem nächsten Nachbarn.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster, das per Nibble aufgefüllt werden soll." }, "mask": { "label": "Maske", "description": "Binäres Maskenraster." }, "use_nodata": { "label": "NoData verwenden", "description": "Eingabe-NoData als Klassenwert behandeln (nicht als Hintergrund)." }, "nibble_nodata": { "label": "NoData auffüllen", "description": "Auch in ausmaskierte NoData-Bereiche hinein auffüllen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "not_equal_to": { "name": "Ungleich", "description": "Prüft zellenweise, ob zwei Raster ungleich sind.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Erstes Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Zweites Eingaberaster (Pfadzeichenkette oder typisiertes Rasterobjekt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, bleibt die Ausgabe im Speicher und wird als memory://-Rasterhandle zurückgegeben." } } }, "paired_sample_t_test": { "name": "t-Test für verbundene Stichproben", "description": "Führt einen t-Test für gepaarte Stichproben auf zwei Rastern anhand gepaarter gültiger Zellen durch.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Pfad des ersten Eingaberasters." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Pfad des zweiten Eingaberasters." }, "num_samples": { "label": "Anzahl Stichproben", "description": "Optionale Stichprobengröße mit Zurücklegen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts (Alias: output_html_file)." } } }, "phi_coefficient": { "name": "Phi-Koeffizient", "description": "Führt eine Bewertung der Übereinstimmung binärer Klassifikationen mithilfe des Phi-Koeffizienten durch.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Pfad des ersten Binärrasters." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Pfad des zweiten Binärrasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts (Alias: output_html_file)." } } }, "principal_component_analysis": { "name": "Hauptkomponentenanalyse", "description": "Führt eine PCA auf einem Rasterstapel durch und gibt Komponentenbilder und einen JSON-Bericht zurück.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-Rasterpfade (≥3)." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "num_components": { "label": "Anzahl Komponenten", "description": "Anzahl der Komponenten. Standard: alle." }, "standardized": { "label": "Standardisiert", "description": "Korrelationsmatrix verwenden. Standard: falsch." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Basis-Ausgabepfad." } } }, "print_geotiff_tags": { "name": "GeoTIFF-Tags ausgeben", "description": "Erstellt einen Textbericht mit den TIFF/GeoTIFF-Tags und wichtigen Metadaten eines Eingaberasters aus der GeoTIFF-Familie.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." } } }, "quantiles": { "name": "Quantile", "description": "Transformiert Rasterwerte in Quantilklassen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "num_quantiles": { "label": "Anzahl Quantile", "description": "Anzahl der Quantile (Standard 5)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "radial_basis_function_interpolation": { "name": "Interpolation mit radialen Basisfunktionen", "description": "Interpoliert ein Raster aus Punktstichproben mittels lokaler Ähnlichkeitsgewichtung mit radialen Basisfunktionen.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Optionales numerisches Attributfeld; Standard ist der FID-Rückfall." }, "use_z": { "label": "Z verwenden", "description": "Z-Werte aus der Punktgeometrie statt aus den Attributen verwenden." }, "approximate_mode": { "label": "Näherungsmodus", "description": "Wenn wahr, wird die schnelle approximative NG-Gewichtung verwendet; wenn falsch, werden lokale RBF-Systeme gelöst (Legacy-Stil)." }, "radius": { "label": "Radius", "description": "Optionaler Nachbarschaftsradius in Karteneinheiten." }, "min_points": { "label": "Minimale Punkte", "description": "Mindestanzahl der zu verwendenden Nachbarn." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn base_raster nicht angegeben ist." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "func_type": { "label": "Funktionstyp", "description": "Typ der radialen Basisfunktion (thinplatespline, polyharmonic, gaussian, multiquadric, inversemultiquadric)." }, "poly_order": { "label": "Polynomgrad", "description": "Hinweis zur Polynomordnung (none, constant, quadratic)." }, "weight": { "label": "Gewichtung", "description": "Formparameter/Exponent der Basisfunktion, abhängig von func_type." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "radius_of_gyration": { "name": "Trägheitsradius", "description": "Berechnet je Fläche den Trägheitsradius und bildet die Werte auf die Flächenzellen zurück ab.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Patch-ID-Raster mit positiven ganzzahligen IDs." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "random_field": { "name": "Zufallsfeld", "description": "Erstellt ein Raster mit standardnormalverteilten Zufallswerten.", "params": { "base": { "label": "Basis", "description": "Pfad des Basisrasters für die Gittergeometrie." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "random_forest_classification_fit": { "name": "Random-Forest-Klassifikation anpassen", "description": "Passt ein Random-Forest-Klassifikationsmodell an und gibt die serialisierten Modellbytes zurück.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-/Polygon-Vektortrainingsdaten." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "split_criterion": { "label": "Aufteilungskriterium", "description": "Hinweis zum Baum-Teilungskriterium (aus Gründen der Legacy-Kompatibilität beibehalten)." }, "n_trees": { "label": "Anzahl Bäume", "description": "Anzahl der Bäume im Forest (Standard 200)." }, "min_samples_leaf": { "label": "Minimale Stichproben pro Blatt", "description": "Minimale Anzahl an Stichproben an einem Blattknoten (Standard 1)." }, "min_samples_split": { "label": "Minimale Stichproben pro Aufteilung", "description": "Minimale Anzahl an Stichproben zum Teilen eines inneren Knotens (Standard 2)." }, "test_proportion": { "label": "Testanteil", "description": "Legacy-Kompatibilitätsargument; für zukünftige Diagnosen reserviert." } } }, "random_forest_classification_predict": { "name": "Random-Forest-Klassifikation vorhersagen", "description": "Wendet ein serialisiertes Random-Forest-Klassifikationsmodell auf mehrbandige Prädiktoren an.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "model_bytes": { "label": "Modell-Bytes", "description": "Von random_forest_classification_fit erzeugte Modell-Bytes." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "random_forest_regression_fit": { "name": "Random-Forest-Regression anpassen", "description": "Passt ein Random-Forest-Regressionsmodell an und gibt die serialisierten Modellbytes zurück.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "training_data": { "label": "Trainingsdaten", "description": "Pfad der Punkt-Vektortrainingsdaten." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Numerisches Zielfeld in den Attributen von training_data." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierungsmodus der Merkmale: none (Standard), normalize, standardize." }, "n_trees": { "label": "Anzahl Bäume", "description": "Anzahl der Bäume im Forest (Standard 200)." }, "min_samples_leaf": { "label": "Minimale Stichproben pro Blatt", "description": "Minimale Anzahl an Stichproben an einem Blattknoten (Standard 1)." }, "min_samples_split": { "label": "Minimale Stichproben pro Aufteilung", "description": "Minimale Anzahl an Stichproben zum Teilen eines inneren Knotens (Standard 2)." }, "test_proportion": { "label": "Testanteil", "description": "Legacy-Kompatibilitätsargument; für zukünftige Diagnosen reserviert." } } }, "random_forest_regression_predict": { "name": "Random-Forest-Regression vorhersagen", "description": "Wendet ein serialisiertes Random-Forest-Regressionsmodell auf mehrbandige Prädiktoren an.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Array von Einzelband-Eingaberastern." }, "model_bytes": { "label": "Modell-Bytes", "description": "Von random_forest_regression_fit erzeugte Modell-Bytes." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "random_sample": { "name": "Zufallsstichprobe", "description": "Erstellt ein Raster mit zufällig platzierten Stichprobenzellen mit eindeutigen IDs.", "params": { "base": { "label": "Basis", "description": "Pfad des Basisrasters, das für die Rastergeometrie und die Maske gültiger Zellen verwendet wird." }, "num_samples": { "label": "Anzahl Stichproben", "description": "Anzahl der zu erzeugenden Stichprobenzellen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "raster_area": { "name": "Rasterfläche", "description": "Schätzt die Fläche der Rasterpolygone je Klasse in Gitterzellen- oder Karteneinheiten und schreibt die Klassensummen in jede Zelle der Klasse.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Kategoriales Eingaberaster." }, "units": { "label": "Einheiten", "description": "Flächeneinheiten: 'map units' (Standard) oder 'grid cells'." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, werden Zellen mit dem Wert null von der Analyse ausgeschlossen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "raster_calculator": { "name": "Rasterrechner", "description": "Wertet einen mathematischen Ausdruck zellenweise auf einer Liste von Eingaberastern aus.", "params": { "expression": { "label": "Ausdruck", "description": "Mathematischer Ausdruck mit in Anführungszeichen gesetzten Raster-Variablennamen." }, "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Geordnete Eingabe-Rasterpfade." }, "auto_reproject": { "label": "Automatisch umprojizieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Stapelraster bei abweichendem KBS automatisch auf inputs[0] umprojiziert." }, "auto_reproject_method": { "label": "Methode der automatischen Umprojektion", "description": "Optionale Überschreibung der Resampling-Methode für die Umprojektion: nearest, bilinear, cubic, lanczos, average, min, max, mode, median, stddev." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "raster_cell_assignment": { "name": "Rasterzellenzuweisung", "description": "Erstellt ein von einem Basisraster abgeleitetes Raster, das jeder Zelle Zeilen-, Spalten-, x- oder y-Werte zuweist.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Basisraster." }, "what_to_assign": { "label": "Zuzuweisender Wert", "description": "Zuweisungsziel: column, row, x oder y." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "raster_histogram": { "name": "Rasterhistogramm", "description": "Erstellt ein Histogramm mit festen Klassen für gültige Rasterzellen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des HTML-Berichts (Alias: output_html_file)." }, "bins": { "label": "Klassen (Bins)", "description": "Anzahl der Histogrammklassen (Standard log2(rows*cols)+1)." } } }, "raster_perimeter": { "name": "Rasterumfang", "description": "Schätzt den Umfang der Rasterpolygone je Klasse mithilfe einer Antialiasing-Nachschlagetabelle und schreibt die Klassensummen in jede Zelle der Klasse.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Kategoriales Eingaberaster." }, "units": { "label": "Einheiten", "description": "Umfangseinheiten: 'map units' (Standard) oder 'grid cells'." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Wenn wahr, werden Zellen mit dem Wert null von der Analyse ausgeschlossen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "raster_summary_stats": { "name": "Zusammenfassende Rasterstatistik", "description": "Berechnet grundlegende zusammenfassende Statistiken für gültige Rasterzellen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für den Bericht (.json oder .csv)." } } }, "reciprocal": { "name": "Kehrwert", "description": "Berechnet den Kehrwert (1/x) jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "rescale_value_range": { "name": "Wertebereich neu skalieren", "description": "Skaliert Rasterwerte linear auf einen Zielbereich um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "out_min": { "label": "Ausgabeminimum", "description": "Minimaler Ausgabewert." }, "out_max": { "label": "Ausgabe Maximum", "description": "Maximaler Ausgabewert." }, "clip_min": { "label": "Untere Beschneidungsgrenze", "description": "Optionales Eingabeminimum zum Abschneiden vor der Neuskalierung." }, "clip_max": { "label": "Obere Beschneidungsgrenze", "description": "Optionales Eingabemaximum zum Abschneiden vor der Neuskalierung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "root_mean_square_error": { "name": "Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers", "description": "Berechnet den RMSE und zugehörige Genauigkeitsstatistiken zwischen zwei Rastern.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Vergleichsrasters." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Pfad des Basisrasters." } } }, "round": { "name": "Runden", "description": "Rundet jede Rasterzelle auf die nächste ganze Zahl.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "shape_complexity_index_raster": { "name": "Formkomplexitätsindex (Raster)", "description": "Berechnet die Formkomplexität von Rasterflächen aus der Häufigkeit horizontaler/vertikaler Übergänge, normiert auf die Ausdehnung der Fläche.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Patch-ID-Raster mit positiven ganzzahligen IDs." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "sieve": { "name": "Sieben", "description": "Entfernt kleine isolierte Flächen unterhalb eines Schwellenwerts der Zellenanzahl.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Kategoriales Eingaberaster." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Minimale zu erhaltende Patchgröße in Zellen." }, "zero_background": { "label": "Nullhintergrund", "description": "Hintergrundzellen (Wert 0) in der Ausgabe auf null setzen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "sin": { "name": "Sinus", "description": "Berechnet den Sinus jedes Rasterzellenwerts.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "sinh": { "name": "Sinus hyperbolicus", "description": "Berechnet den Sinus hyperbolicus jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "sqrt": { "name": "Quadratwurzel", "description": "Berechnet die Quadratwurzel jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "square": { "name": "Quadrat", "description": "Quadriert jeden Rasterzellenwert.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "tan": { "name": "Tangens", "description": "Berechnet den Tangens jedes Rasterzellenwerts.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "tanh": { "name": "Tangens hyperbolicus", "description": "Berechnet den Tangens hyperbolicus jeder Rasterzelle.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "tin_interpolation": { "name": "TIN-Interpolation", "description": "Interpoliert ein Raster aus Punktstichproben mittels Delaunay-Triangulation und ebener Interpolation innerhalb jedes Dreiecks.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Optionales numerisches Attributfeld; Standard ist der FID-Rückfall." }, "use_z": { "label": "Z verwenden", "description": "Z-Werte aus der Punktgeometrie statt aus den Attributen verwenden." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Ausgabezellengröße, wenn base_raster nicht angegeben ist." }, "base_raster": { "label": "Basisraster", "description": "Optionales Basisraster, das die Ausgabegeometrie steuert." }, "max_triangle_edge_length": { "label": "Maximale Dreieckskantenlänge", "description": "Optionale maximal zulässige Dreieckskantenlänge in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "to_degrees": { "name": "In Grad", "description": "Wandelt jede Rasterzelle von Radiant in Grad um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "to_radians": { "name": "In Bogenmaß", "description": "Wandelt jede Rasterzelle von Grad in Radiant um.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "trend_surface": { "name": "Trendfläche", "description": "Passt eine polynomiale Trendfläche per Kleinste-Quadrate-Regression an ein Raster an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "polynomial_order": { "label": "Polynomgrad", "description": "Polynomordnung 1–10. Standard: 1." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "trend_surface_vector_points": { "name": "Trendfläche aus Vektorpunkten", "description": "Passt eine polynomiale Trendfläche per Kleinste-Quadrate-Regression an Vektorpunktdaten an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Vektorpunktdatei." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße des Ausgaberasters in Karteneinheiten." }, "field_name": { "label": "Feldname", "description": "Attributfeld für Z-Werte. Standard: 'FID'." }, "polynomial_order": { "label": "Polynomgrad", "description": "Polynomordnung 1–10. Standard: 1." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "truncate": { "name": "Abschneiden", "description": "Schneidet jeden Rasterzellenwert auf seinen ganzzahligen Anteil ab.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Rasterdatei. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "turning_bands_simulation": { "name": "Turning-Bands-Simulation", "description": "Erstellt ein räumlich autokorreliertes Zufallsfeld mit dem Turning-Bands-Algorithmus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Basisrasters." }, "range": { "label": "Bereich", "description": "Korrelationsreichweite in Karteneinheiten. Standard: 1.0." }, "iterations": { "label": "Iterationen", "description": "Anzahl der Bandrichtungen. Standard: 1000." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "two_sample_ks_test": { "name": "KS-Test für zwei Stichproben", "description": "Führt einen Kolmogorov-Smirnov-Zweistichprobentest für zwei Verteilungen von Rasterwerten durch.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Pfad des ersten Eingaberasters." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Pfad des zweiten Eingaberasters." }, "num_samples": { "label": "Anzahl Stichproben", "description": "Optionale Stichprobengröße mit Zurücklegen je Raster." } } }, "wilcoxon_signed_rank_test": { "name": "Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test", "description": "Führt einen Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test für gepaarte Rasterdifferenzen durch.", "params": { "input1": { "label": "Eingabe 1", "description": "Pfad des ersten Eingaberasters." }, "input2": { "label": "Eingabe 2", "description": "Pfad des zweiten Eingaberasters." }, "num_samples": { "label": "Anzahl Stichproben", "description": "Optionale Stichprobengröße mit Zurücklegen." } } }, "z_scores": { "name": "Z-Werte", "description": "Standardisiert Rasterwerte mithilfe des globalen Mittelwerts und der Standardabweichung zu z-Werten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "zonal_statistics": { "name": "Zonale Statistik", "description": "Fasst die Werte eines Datenrasters innerhalb von Zonen zusammen, die durch ein Objektraster definiert sind.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-Datenrasters." }, "features": { "label": "Objekte", "description": "Pfad des Zonendefinitionsrasters." }, "stat_type": { "label": "Statistiktyp", "description": "Statistik: 'mean', 'median', 'min', 'max', 'range', 'standard deviation', 'diversity', 'total'. Standard: 'mean'." }, "zero_is_background": { "label": "Null ist Hintergrund", "description": "Zellen der Zone 0 ausschließen. Standard: falsch." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters." } } }, "assess_route": { "name": "Route bewerten", "description": "Segmentiert Routenlinien und wertet je Segment Geländekennzahlen aus einem DEM aus.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "routes": { "label": "Routen", "description": "Pfad der Eingabe-Vektordatei mit Polylinienrouten." }, "search_radius": { "label": "Suchradius", "description": "Sichtbarkeits-Suchradius in Rasterzellen (Standard 15, Minimum 4)." }, "segment_length": { "label": "Segmentlänge", "description": "Ziellänge der Routensegmente in Karteneinheiten (Standard 100.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "breakline_mapping": { "name": "Bruchkantenkartierung", "description": "Kartiert Bruchkanten durch Schwellenwertbildung auf der logarithmisch transformierten Krümmungsstärke (Curvedness) und Vektorisierung verdünnter linearer Strukturen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Minimaler Log-Curvedness-Schwellenwert für die Bruchkantenextraktion (Standard 0.8)." }, "min_length": { "label": "Minimale Länge", "description": "Minimale Länge der Ausgabelinien in Rasterzellen (Standard 3)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Standard temporäre .shp)." } } }, "convergence_index": { "name": "Konvergenzindex", "description": "Fließkonvergenz/-divergenz aus der lokalen Ausrichtung der Exposition. Identifiziert Täler (konvergent) und Rücken (divergent) ohne vollständiges Abflussrouting. Effiziente Alternative zu Fließrichtungsalgorithmen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Z-Umrechnungsfaktor." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "dem_void_filling": { "name": "Lückenfüllung im DGM", "description": "Füllt DEM-Lücken mithilfe einer sekundären Oberfläche und interpolierter Höhenversätze für eine nahtlose Fusion.", "params": { "fill": { "label": "Füllen", "description": "Pfad des Füll-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt zum Auffüllen der Lücken." }, "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters (mit Lücken) oder typisiertes Rasterobjekt." }, "edge_treatment": { "label": "Randbehandlung", "description": "Behandlung der Lückenränder: 'dem', 'fill' oder 'average' (Standard 'dem')." }, "mean_plane_dist": { "label": "Mittlere Ebenendistanz", "description": "Entfernung in Zellen von den Lückenrändern, ab der die Versätze auf den globalen mittleren Versatz gesetzt werden (Standard 20)." }, "weight_value": { "label": "Gewichtungswert", "description": "Exponent der Inverse-Distanz-Interpolation für die Versatzinterpolation nahe der Ränder (Standard 2.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "deviation_from_mean_elevation": { "name": "Abweichung von der mittleren Höhe", "description": "Berechnet den lokalen topografischen z-Wert anhand des lokalen Mittelwerts und der Standardabweichung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Ungerade Filterbreite in Zellen (Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Ungerade Filterhöhe in Zellen (Standard filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "difference_from_mean_elevation": { "name": "Differenz zur mittleren Höhe", "description": "Berechnet die Differenz zwischen jeder Höhe und der lokalen mittleren Höhe.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Ungerade Filterbreite in Zellen (Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Ungerade Filterhöhe in Zellen (Standard filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "directional_relief": { "name": "Gerichtetes Relief", "description": "Berechnet das richtungsabhängige Relief durch Raytracing der Höhe in einem festgelegten Azimut.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Richtungsazimut in Grad im Uhrzeigersinn von Norden." }, "max_dist": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Optionale maximale Strahldistanz in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "elev_above_pit": { "name": "Höhe über der Senke", "description": "Berechnet die Höhe über der nächstgelegenen unterliegenden Einzelzellsenke (oder Randsenke).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "elev_above_pit_dist": { "name": "Distanz der Höhe über der Senke", "description": "Kompatibilitätsalias für elev_above_pit.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "elevation_percentile": { "name": "Höhenperzentil", "description": "Lokaler Perzentilrang der Höhe innerhalb der Nachbarschaft (0-100). Identifiziert Täler (niedriger %-Wert), Rücken (hoher %-Wert) und Hänge (mittlerer %-Wert). Kennzahl der Landformklassifikation unabhängig von der absoluten Höhe.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Ungerade Filterbreite in Zellen (Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Ungerade Filterhöhe in Zellen (Standard filter_size_x). Alias: filtery." }, "sig_digits": { "label": "Signifikante Stellen", "description": "Anzahl der signifikanten Dezimalstellen, die bei der Klassenbildung erhalten bleiben (Standard 2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "embankment_mapping": { "name": "Dammkartierung", "description": "Kartiert Verkehrsdämme aus einem DEM und einem Straßennetz, optional mit Entfernung der Dammoberfläche durch Interpolation. Verfasst von John Lindsay und Nigel VanNieuwenhuizen.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "roads_vector": { "label": "Straßenvektor", "description": "Pfad der Eingabe-Vektordatei mit Straßen (Polyliniengeometrie)." }, "embankment_max_width": { "label": "Maximale Dammbreite", "description": "Maximale Dammbreite in Karteneinheiten (Standard 60.0)." }, "max_upwards_increment": { "label": "Maximales Aufwärtsinkrement", "description": "Maximal zulässiger lokaler Aufwärtsschritt während des Wachstums (Standard 0.05)." }, "min_road_width": { "label": "Minimale Straßenbreite", "description": "Minimale kartierte Straßenbreite in Karteneinheiten (Standard 6.0)." }, "remove_embankments": { "label": "Dämme entfernen", "description": "Wenn wahr, wird zusätzlich ein DEM mit entfernten Dämmen mittels lokaler Interpolation ausgegeben." }, "search_dist": { "label": "Suchdistanz", "description": "Verschiebungsdistanz der Straßen-Saatpunkte in Karteneinheiten (Standard 2.5)." }, "spillout_slope": { "label": "Überlaufneigung", "description": "Maximale Überlaufneigung in Grad für bergauf gerichtete Übergänge (Standard 4.0)." }, "typical_embankment_max_height": { "label": "Typische maximale Dammhöhe", "description": "Typische maximale Dammhöhe in Höheneinheiten (Standard 2.0)." }, "typical_embankment_width": { "label": "Typische Dammbreite", "description": "Typische Dammbreite in Karteneinheiten (Standard 30.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die Dammmaske." }, "output_dem": { "label": "Ausgabe-DEM", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das DEM mit entfernten Dämmen, wenn remove_embankments=true." } } }, "exposure_towards_wind_flux": { "name": "Exposition gegenüber dem Windfluss", "description": "Berechnet die Geländeexposition relativ zur vorherrschenden Windrichtung und die Abschirmung durch den luvseitigen Horizont.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Dominanter Windazimut in Grad im Uhrzeigersinn von Norden." }, "max_dist": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale Suchdistanz für den luvseitigen Horizontwinkel in Karteneinheiten." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler vertikaler Skalierungsfaktor für projizierte DEMs." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "feature_preserving_smoothing": { "name": "Formerhaltende Glättung", "description": "Glättet die Rauheit eines DEM mittels Normalenvektorfilterung und bewahrt dabei Neigungsknicke.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Ungerade Filtergröße in Zellen (Standard 11)." }, "iterations": { "label": "Iterationen", "description": "Anzahl der Glättungsiterationen (Standard 3)." }, "max_elevation_diff": { "label": "Maximale Höhendifferenz", "description": "Maximal zulässige vertikale Änderung gegenüber dem ursprünglichen DEM (Standard inf)." }, "normal_diff_threshold": { "label": "Normalendifferenz-Schwellenwert", "description": "Maximale Winkeldifferenz der Normalen in Grad (Standard 8.0)." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor (Standard 1.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "feature_preserving_smoothing_multiscale": { "name": "Formerhaltende Glättung (multiskalig)", "description": "Glättet die Rauheit eines DEM mit einer mehrskaligen Fortsetzung von grob zu fein. Jeder Maßstab leitet die Normalen neu ab, wendet eine adaptive robuste Diffusion des Normalenfelds an und rekonstruiert die Höhen mit einer abgeschirmten Poisson-Lösung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "smoothing_amount": { "label": "Glättungsbetrag", "description": "Gesamtglättungsstärke in [0,1] (Standard 0.65). Höhere Werte erhöhen das Diffusionsbudget, insbesondere auf groben Skalen." }, "edge_preservation": { "label": "Kantenerhaltung", "description": "Stärke der Kantenerhaltung in [0,1] (Standard 0.75). Höhere Werte unterdrücken die Glättung über markante Neigungsbrüche hinweg stärker." }, "scale_levels": { "label": "Skalenstufen", "description": "Anzahl der Pyramidenstufen für die Glättung von grob nach fein (Standard 3)." }, "fidelity": { "label": "Wiedergabetreue", "description": "Datentreue-Gewicht in der Screened-Poisson-Rekonstruktion (Standard 0.45). Höhere Werte halten das Ergebnis näher am Quell-DEM." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor (Standard 1.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "fetch_analysis": { "name": "Fetch-Analyse", "description": "Berechnet die luvseitige Distanz zum ersten topografischen Hindernis entlang eines festgelegten Azimuts.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Windazimut in Grad im Uhrzeigersinn von Norden." }, "hgt_inc": { "label": "Höheninkrement", "description": "Schwellenwert des Höhenzuwachses in m/m (Standard 0.05)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "fill_missing_data": { "name": "Fehlende Daten füllen", "description": "Füllt NoData-Lücken mittels inverser Distanzgewichtung aus gültigen Zellen am Lückenrand.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingaberasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "exclude_edge_nodata": { "label": "Rand-NoData ausschließen", "description": "Randverbundene NoData-Bereiche vom Füllen ausschließen (Standard falsch). Alias: no_edges." }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Suchradius in Rasterzellen (Standard 11)." }, "weight": { "label": "Gewichtung", "description": "Exponent der inversen Distanzgewichtung (Standard 2.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "find_ridges": { "name": "Grate finden", "description": "Identifiziert potenzielle Rücken- und Gipfelzellen in einem DEM, optional mit Linienverdünnung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "line_thin": { "label": "Linien ausdünnen", "description": "Iterative Linienausdünnung anwenden (Standard wahr)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "hillshade": { "name": "Schummerung", "description": "Richtungsabhängige Schummerung mit einer einzelnen Lichtquelle (Graustufen 0-255). Die Parameter Azimut und Höhe steuern die Lichtrichtung. Schnelle Geländevisualisierung zur DEM-Prüfung und Kartendarstellung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Auf die Höhen angewendete vertikale Überhöhung" }, "altitude": { "label": "Sonnenhöhe", "description": "Beleuchtungshöhe über dem Horizont in Grad" }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Beleuchtungsazimut in Grad im Uhrzeigersinn von Norden" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "hypsometrically_tinted_hillshade": { "name": "Hypsometrisch getönte Schummerung", "description": "Erstellt eine Geländedarstellung im Schweizer Stil, indem eine Schummerung aus mehreren Azimuten mit hypsometrischer Tönung und optionalem atmosphärischem Dunst überblendet wird.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters." }, "solar_altitude": { "label": "Sonnenhöhe", "description": "Sonnenhöhe in Grad [0, 90]." }, "hillshade_weight": { "label": "Schummerungsgewichtung", "description": "Mischgewicht der Schummerung in [0, 1]." }, "brightness": { "label": "Helligkeit", "description": "Helligkeitssteuerung in [0, 1]." }, "atmospheric_effects": { "label": "Atmosphärische Effekte", "description": "Atmosphärische Dunstmenge in [0, 1]." }, "palette": { "label": "Palette", "description": "Palettenname (atlas, high_relief, arid, soft, muted, viridis, dem, grey, white usw.)." }, "reverse_palette": { "label": "Palette umkehren", "description": "Palettenreihenfolge umkehren." }, "full_360_mode": { "label": "Vollständiger 360-Grad-Modus", "description": "8-Richtungs-Beleuchtung anstelle des 4-Richtungs-Modus verwenden." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Multiplikator der vertikalen Überhöhung." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des Ausgaberasters." } } }, "local_hypsometric_analysis": { "name": "Lokale hypsometrische Analyse", "description": "Berechnet das minimale lokale hypsometrische Integral über einen nichtlinear abgetasteten Bereich von Nachbarschaftsmaßstäben.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "min_scale": { "label": "Minimale Skala", "description": "Minimaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 4)." }, "step_size": { "label": "Schrittweite", "description": "Basis-Schrittweite in Zellen (Standard 1). Alias: step." }, "num_steps": { "label": "Anzahl Schritte", "description": "Anzahl der auszuwertenden Skalen (Standard 10)." }, "step_nonlinearity": { "label": "Schritt-Nichtlinearität", "description": "Nichtlinearität der Skalenschritte in [1,4] (Standard 1.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster des lokalen HI-Minimums." }, "output_scale": { "label": "Skala ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster der Skala des HI-Minimums." } } }, "low_points_on_headwater_divides": { "name": "Tiefpunkte auf Quellgebietsscheiden", "description": "Ermittelt niedrige Passpunkte entlang der Wasserscheiden zwischen benachbarten Quellteileinzugsgebieten.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des senkenfreien Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "streams": { "label": "Gewässer", "description": "Pfad des Eingabe-Gewässerrasters (positive Werte kennzeichnen Gerinnezellen)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Standard temporäre .shp)." } } }, "max_downslope_elev_change": { "name": "Maximale abwärtige Höhenänderung", "description": "Berechnet den maximalen Höhenabfall zu tiefer liegenden Nachbarzellen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "max_upslope_elev_change": { "name": "Maximale aufwärtige Höhenänderung", "description": "Berechnet den maximalen Höhenanstieg zu höher liegenden Nachbarzellen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "min_downslope_elev_change": { "name": "Minimale abwärtige Höhenänderung", "description": "Berechnet den minimalen nichtnegativen Höhenabfall zu Nachbarzellen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "multidirectional_hillshade": { "name": "Mehrfachrichtungs-Schummerung", "description": "Mehrfachrichtungs-Schummerung (8+ Lichtquellen), die Schattenartefakte einer einzelnen Lichtquelle beseitigt. Ausgewogene Sichtbarkeit von Geländeformen in komplexem Gelände; bevorzugt für Veröffentlichungen und detaillierte Analysen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-DEM-Raster" }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Auf die Höhen angewendete vertikale Überhöhung" }, "altitude": { "label": "Sonnenhöhe", "description": "Beleuchtungshöhe über dem Horizont in Grad" }, "full_360_mode": { "label": "Vollständiger 360-Grad-Modus", "description": "8 Lichtquellen über die vollen 360 Grad kombinieren anstelle der standardmäßigen 4" }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad des Rasters" } } }, "num_downslope_neighbours": { "name": "Anzahl unterliegender Nachbarn", "description": "Zählt die Anzahl der 8-Nachbarzellen, die tiefer als jede DEM-Zelle liegen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "num_upslope_neighbours": { "name": "Anzahl oberliegender Nachbarn", "description": "Zählt die Anzahl der 8-Nachbarzellen, die höher als jede DEM-Zelle liegen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "profile": { "name": "Profil", "description": "Erstellt ein HTML-Diagramm des Höhenprofils für ein oder mehrere Eingabe-Polylinienobjekte, abgetastet aus einem Oberflächenraster.", "params": { "lines_vector": { "label": "Linienvektor", "description": "Pfad des Eingabe-Polylinienvektors." }, "surface": { "label": "Oberfläche", "description": "Pfad des Eingabe-Oberflächenrasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des HTML-Ausgabeberichts." } } }, "slope_vs_aspect_plot": { "name": "Diagramm Neigung gegen Exposition", "description": "Erstellt ein radiales HTML-Analysediagramm Neigung gegen Exposition für ein Eingabe-DEM.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "aspect_bin_size": { "label": "Expositionsklassengröße", "description": "Klassenbreite der Exposition in Grad (Standard 2.0)." }, "min_slope": { "label": "Minimale Neigung", "description": "Neigungen unterhalb dieses Schwellenwerts in Grad ignorieren (Standard 0.1)." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Vertikaler Skalierungsfaktor für Höhenwerte." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des HTML-Ausgabeberichts." } } }, "slope_vs_elev_plot": { "name": "Diagramm Neigung gegen Höhe", "description": "Erstellt ein HTML-Analysediagramm Neigung gegen Höhe für ein oder mehrere DEMs.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-DEM-Pfade als durch ';' oder ',' getrennte Zeichenkette oder als Liste." }, "watershed": { "label": "Einzugsgebiet", "description": "Optionale Einzugsgebietsraster passend zu jedem Eingabe-DEM." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des HTML-Ausgabeberichts." } } }, "surface_area_ratio": { "name": "Oberflächenverhältnis", "description": "Verhältnis von 3D-Oberfläche zu planimetrischer Fläche (Jenness-Methode). >1.0=raues Gelände, ≈1.0=flach. Dimensionslose Rugositätskennzahl, die einen regionsübergreifenden Geländevergleich ermöglicht.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "topographic_hachures": { "name": "Topografische Schraffuren", "description": "Erstellt topografische Schraffen als Polylinien aus einem DEM mithilfe von an Höhenlinien beginnenden abwärts und aufwärts gerichteten Fließlinien. Die frühere Urheberangabe wird für dieses Werkzeug bewusst beibehalten.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Basishöhe der Höhenlinien (Standard 0.0)." }, "depth": { "label": "Tiefe", "description": "Rekursive Auffülltiefe in divergenten Bereichen (Standard 16)." }, "discretization": { "label": "Diskretisierung", "description": "Schrittlänge der Fließlinien in mittleren Zelleneinheiten (Standard 0.5)." }, "distmax": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximaler Abstandsmultiplikator zum Einfügen zusätzlicher Schraffen (Standard 2.0)." }, "distmin": { "label": "Minimale Distanz", "description": "Minimaler Abstandsmultiplikator zum Kürzen benachbarter Schraffen (Standard 0.5)." }, "interval": { "label": "Intervall", "description": "Äquidistanz der Höhenlinien (Standard 10.0)." }, "separation": { "label": "Trennung", "description": "Nomineller Abstand der Höhenlinien-Saatpunkte in mittleren Zelleneinheiten (Standard 2.0)." }, "slopemin": { "label": "Minimale Neigung", "description": "Minimaler Neigungswinkel in Grad für die Fortsetzung der Verfolgung (Standard 0.5)." }, "smooth": { "label": "Glätten", "description": "Filtergröße der Höhenlinienglättung (ungerade ganze Zahl bevorzugt, Standard 9)." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Minimaler Biegungswinkel der Höhenlinien in Grad, der bei der Vereinfachung erhalten bleibt (Standard 10.0)." }, "turnmax": { "label": "Maximale Drehung", "description": "Maximal zulässiger Drehwinkel in Grad beim Verfolgen der Schraffen (Standard 45.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "map_off_terrain_objects": { "name": "Objekte über dem Gelände kartieren", "description": "Kartiert Segmente von Nicht-Geländeobjekten in DSMs mittels neigungsbeschränktem Regionenwachstum und optionaler Filterung nach Mindestobjektgröße.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DSM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "max_slope": { "label": "Maximale Neigung", "description": "Maximale Verbindungsneigung in Grad [1, 90] (Standard inf, auf 90 begrenzt)." }, "min_feature_size": { "label": "Minimale Objektgröße", "description": "Minimale beibehaltene Segmentgröße in Zellen (Standard 0). Kleinere Segmente werden der Hintergrundklasse 1 zugewiesen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "remove_off_terrain_objects": { "name": "Objekte über dem Gelände entfernen", "description": "Entfernt steile Nicht-Geländeobjekte aus DEMs mittels Normalisierung durch weiße Top-Hat-Transformation, neigungsbeschränktem Regionenwachstum und lokaler Interpolation.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Maximal erwartete Objektbreite in Zellen; wird auf eine ungerade Größe >= 3 gebracht (Standard 11)." }, "slope_threshold": { "label": "Neigungsschwellenwert", "description": "Minimale Neigung der Objektkanten in Grad (Standard 15.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "ridge_and_valley_vectors": { "name": "Grat- und Talvektoren", "description": "Extrahiert Mittellinien von Rücken und Tälern als Vektoren aus einem DEM.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Eingabe-DEM-Raster." }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Nachbarschaftsgröße für das Höhenperzentil." }, "ep_threshold": { "label": "EP-Schwellenwert", "description": "Schwellenwert des Höhenperzentils [5, 50]." }, "slope_threshold": { "label": "Neigungsschwellenwert", "description": "Minimaler Neigungsschwellenwert in Grad." }, "min_length": { "label": "Minimale Länge", "description": "Minimale Mittellinienlänge in Zellen." }, "output_ridges": { "label": "Kämme ausgeben", "description": "Ausgabepfad der Kammmittellinien." }, "output_valleys": { "label": "Täler ausgeben", "description": "Ausgabepfad der Talmittellinien." } } }, "smooth_vegetation_residual": { "name": "Vegetationsrestwert glätten", "description": "Verringert die verbleibende Rauheit des Kronendachs, indem hohe lokale DEV-Antworten in kleinen Maßstäben maskiert und die maskierten Höhen neu interpoliert werden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "max_scale": { "label": "Maximale Skala", "description": "Maximaler DEV-Halbfensterradius in Zellen (Standard 30)." }, "dev_threshold": { "label": "Abweichungsschwellenwert", "description": "Minimaler DEV-Betrag zur Kennzeichnung von Rauheitszellen (Standard 1.0)." }, "scale_threshold": { "label": "Skalenschwellenwert", "description": "Maximale als Rauheit betrachtete Skala (Standard 5)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "average_horizon_distance": { "name": "Mittlere Horizontdistanz", "description": "Berechnet die mittlere Distanz zum Horizont über alle Azimutrichtungen.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des Eingabe-DEM/DSM-Rasters." }, "az_fraction": { "label": "Azimutanteil", "description": "Azimutschritt in Grad [1, 45]." }, "max_dist": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale Suchdistanz in Karteneinheiten." }, "observer_hgt_offset": { "label": "Beobachterhöhenversatz", "description": "Höhenversatz des Beobachters über dem Gelände." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des Ausgaberasters." } } }, "horizon_angle": { "name": "Horizontwinkel", "description": "Berechnet den Horizontwinkel (maximale Neigung) entlang einer festgelegten Azimutrichtung.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters." }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Azimut in Grad [0, 360)." }, "max_dist": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale Suchdistanz in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des Ausgaberasters." } } }, "horizon_area": { "name": "Horizontfläche", "description": "Berechnet die Fläche des Horizontpolygons (Hektar).", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des Eingabe-DEM/DSM-Rasters." }, "az_fraction": { "label": "Azimutanteil", "description": "Azimutschritt in Grad [1, 45]." }, "max_dist": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale Suchdistanz in Karteneinheiten." }, "observer_hgt_offset": { "label": "Beobachterhöhenversatz", "description": "Höhenversatz des Beobachters über dem Gelände." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des Ausgaberasters." } } }, "openness": { "name": "Openness", "description": "Topografische Offenheit nach Yokoyama: Expositionskennzahlen für positive (exponierte Rücken/Gipfel) und negative (eingeschlossene Täler) Offenheit. Landformklassifikation sowie Sichtbarkeits- und Mikroklimaanalysen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "dist": { "label": "Distanz", "description": "Suchdistanz in Zellen (Standard 20)." }, "neg_output": { "label": "Negative Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die negative Openness." }, "pos_output": { "label": "Positive Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die positive Openness." } } }, "shadow_animation": { "name": "Schattenanimation", "description": "Erstellt einen interaktiven HTML-Viewer und ein animiertes GIF, die Geländeschatten im Tagesverlauf zeigen.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des Eingabe-DEM/DSM-Rasters." }, "date": { "label": "Datum", "description": "Datum im Format DD/MM/YYYY." }, "delay": { "label": "Verzögerung", "description": "GIF-Verzögerung je Bild in Millisekunden." }, "image_height": { "label": "Bildhöhe", "description": "Angezeigte Bildhöhe in Pixeln." }, "label": { "label": "Beschriftung", "description": "Optionale im Viewer angezeigte Beschriftung." }, "location": { "label": "Standort", "description": "Positionszeichenkette LAT/LON/UTC_OFFSET, z. 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Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "curvedness": { "name": "Gekrümmtheit", "description": "Berechnet den Oberflächenformdeskriptor Krümmungsstärke (Curvedness) aus einem DEM.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "difference_curvature": { "name": "Differenzkrümmung", "description": "Berechnet die Differenzkrümmung aus einem DEM.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "gaussian_curvature": { "name": "Gaußsche Krümmung", "description": "Berechnet die gaußsche (intrinsische) Krümmung (Produkt der Hauptkrümmungen). Zeigt die lokale Oberflächentopologie: positiv (Mulde/Kuppe), negativ (Sattel), null (zylindrisch). Klassifiziert Gelände in Landformkategorien: konvexe Formen (Rücken), konkave Formen (Täler), Sattelformen (Pässe/Scharten). Wird in der fortgeschrittenen Landformklassifikation verwendet.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor, wenn vertikale und horizontale Einheiten abweichen (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte zur besseren Lesbarkeit (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "generating_function": { "name": "Erzeugende Funktion", "description": "Berechnet die Erzeugendenfunktion aus einem DEM.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. 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Werte nahe 0 weisen auf glattes Gelände hin; hohe Werte auf abrupte Krümmungsänderungen. Nützlich zur Oberflächencharakterisierung und Erkennung von Bruchkanten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor, wenn vertikale und horizontale Einheiten abweichen (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte zur besseren Lesbarkeit (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. 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Positive Werte (konvergent) weisen auf eine Abflusskonzentration zur Mitte hin (konkav); negative Werte (divergent) auf eine Abflussverteilung von der Mitte weg (konvex). Identifiziert Zonen lateraler Abflusskonzentration (Täler) gegenüber Verteilungszonen (Rücken). Unverzichtbar für die Vorhersage der Bodenfeuchteverteilung und der Hangrutschungsanfälligkeit.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor, wenn vertikale und horizontale Einheiten abweichen (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte zur besseren Lesbarkeit (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. 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Positive Werte (konkav) weisen auf Zonen der Abflussbeschleunigung hin (erosiv); negative Werte (konvex) auf Zonen der Abflussverzögerung (akkumulativ). Zeigt die Hangform: konkav (Talböden, Erosion), konvex (Rücken, Materialabtrag), linear (Übergang).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor, wenn vertikale und horizontale Einheiten abweichen (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte zur besseren Lesbarkeit (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "relative_aspect": { "name": "Relative Exposition", "description": "Berechnet die Exposition des Geländes relativ zu einem vom Benutzer festgelegten Azimut (0 bis 180 Grad).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Referenzazimut in Grad im Uhrzeigersinn von Norden." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler vertikaler Skalierungsfaktor." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "ring_curvature": { "name": "Ringkrümmung", "description": "Berechnet die Ringkrümmung (quadrierte Verdrehung der Fließlinien) aus einem DEM.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "rotor": { "name": "Rotor", "description": "Berechnet den Rotor (Verdrehung der Fließlinien) aus einem DEM.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "shape_index": { "name": "Formindex", "description": "Berechnet den Oberflächenformdeskriptor Formindex (Shape Index) aus einem DEM.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "slope": { "name": "Neigung", "description": "Neigungsgradient nach Zevenbergen-Thorne (Grad/Radiant/Prozent). Grundlegende geomorphometrische Kennzahl; nachgelagerte Eingabe für Krümmung, Fließrichtung, Schattierung und Sichtbarkeit.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "units": { "label": "Einheiten", "description": "Ausgabeeinheiten: degrees, radians, percent." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Z-Umrechnungsfaktor." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "tangential_curvature": { "name": "Tangentialkrümmung", "description": "Berechnet die Tangentialkrümmung (Komponente in O-W-Richtung), ähnlich der Horizontalkrümmung, jedoch richtungsbezogen. Wird zur umfassenden Krümmungscharakterisierung verwendet und erfasst die laterale Abflussdivergenz senkrecht zur Hangrichtung. Wird häufig mit der Profilkrümmung kombiniert, um ein vollständiges 3D-Verständnis der Krümmung zu erhalten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor, wenn vertikale und horizontale Einheiten abweichen (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte zur besseren Lesbarkeit (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "total_curvature": { "name": "Gesamtkrümmung", "description": "Berechnet die Gesamtkrümmung (quadratisches Mittel der Hauptkrümmungen). Richtungsunabhängige skalare Kennzahl. Hohe Werte weisen auf stark gekrümmtes Gelände hin (Gipfel, Senken); niedrige Werte auf ebenes Gelände. Nützlich als dimensionslose Rauheitskennzahl für Geländeklassifikation und Anomalieerkennung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor, wenn vertikale und horizontale Einheiten abweichen (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte zur besseren Lesbarkeit (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "unsphericity": { "name": "Unsphärizität", "description": "Berechnet die Unsphärizitätskrümmung (halbe Differenz der Hauptkrümmungen) aus einem DEM.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "vertical_excess_curvature": { "name": "Vertikale Überschusskrümmung", "description": "Berechnet die vertikale Überschusskrümmung aus einem DEM.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler Z-Umrechnungsfaktor (Standard 1.0). Alias: zfactor." }, "log_transform": { "label": "Log-Transformation", "description": "Optionale Log-Transformation der Ausgabewerte (Standard falsch). Alias: log." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. 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Alias: filter." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler vertikaler Skalierungsfaktor." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "circular_variance_of_aspect": { "name": "Zirkuläre Varianz der Exposition", "description": "Berechnet die lokale zirkuläre Varianz der Exposition innerhalb einer gleitenden Nachbarschaft.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter": { "label": "Filter", "description": "Ungerade Nachbarschaftsgröße in Zellen (Standard 11)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "edge_density": { "name": "Kantendichte", "description": "Berechnet die lokale Dichte von Neigungsknicken anhand von Winkeldifferenzen der Normalenvektoren.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Ungerade Nachbarschaftsgröße in Zellen (Standard 11). Alias: filter." }, "norm_diff": { "label": "Normalendifferenz", "description": "Winkelschwellenwert der Normalenvektoren in Grad (Standard 5)." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler vertikaler Skalierungsfaktor." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "ruggedness_index": { "name": "Rauheitsindex", "description": "Geländerauheit über den Riley-TRI (Summe der quadrierten Höhendifferenzen). Maßstabsunabhängige Kennzahl zur Geländeklassifikation: niedrig=glatte Ebenen, hoch=raue Gebirge. Ökologische und geomorphologische Landformkartierung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "spherical_std_dev_of_normals": { "name": "Sphärische Standardabweichung der Normalen", "description": "Berechnet die sphärische Standardabweichung der lokalen Oberflächennormalen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Ungerade Nachbarschaftsgröße in Zellen (Standard 11). Alias: filter." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler vertikaler Skalierungsfaktor." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "standard_deviation_of_slope": { "name": "Standardabweichung der Neigung", "description": "Berechnet die lokale Standardabweichung der Neigung als Kennzahl der Geländerauheit.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size": { "label": "Filtergröße", "description": "Ungerade Filtergröße in Zellen (Standard 11)." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Ungerade Filterbreite in Zellen (Standard filter_size). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Ungerade Filterhöhe in Zellen (Standard filter_size). Alias: filtery." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Z-Umrechnungsfaktor, wenn vertikale und horizontale Einheiten abweichen (Standard 1.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, bleibt das Ergebnis im Speicher." } } }, "elev_relative_to_min_max": { "name": "Höhe relativ zu Min/Max", "description": "Drückt jede Höhe als Prozentsatz (0–100) des Höhenbereichs des Rasters aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "geomorphons": { "name": "Geomorphone", "description": "Klassifiziert Landformen anhand ternärer Sichtlinienmuster in 8 Richtungen, die aus Vergleichen von Zenit- und Nadirwinkeln abgeleitet werden, oder anhand von 10 häufigen Geomorphon-Formen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "analyze_residuals": { "label": "Residuen analysieren", "description": "Wenn wahr, wird das DEM vor der Klassifikation mittels einer angepassten linearen Ebene trendbereinigt." }, "flatness_distance": { "label": "Ebenheitsdistanz", "description": "Entfernung in Zellen, ab der der Ebenheitsschwellenwert mit der Horizontdistanz abnimmt (Standard 0)." }, "flatness_threshold": { "label": "Ebenheitsschwellenwert", "description": "Ebenheitsschwellenwert in Grad (Standard 1.0), angewendet auf die Differenz zwischen Zenit- und Nadirwinkel." }, "output_forms": { "label": "Formen ausgeben", "description": "Wenn wahr, werden 10 gängige Landformklassen ausgegeben; andernfalls wird der rohe ternäre Geomorphon-Code gegen den Uhrzeigersinn ab Osten ausgegeben." }, "search_distance": { "label": "Suchdistanz", "description": "Maximale Blickdistanz in Zellen je Richtung (Standard 50); die Endzelle ist eingeschlossen." }, "skip_distance": { "label": "Auslassdistanz", "description": "Entfernung in Zellen, die vor der Auswertung der Sichtlinie übersprungen wird (Standard 0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "hypsometric_analysis": { "name": "Hypsometrische Analyse", "description": "Erstellt einen HTML-Bericht mit der hypsometrischen Kurve (Fläche-Höhe) für ein oder mehrere DEMs.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Eingabe-DEM-Pfade als durch ';' oder ',' getrennte Zeichenkette oder als Liste." }, "watershed": { "label": "Einzugsgebiet", "description": "Optionale Einzugsgebietsraster passend zu jedem Eingabe-DEM." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des HTML-Ausgabeberichts." } } }, "multiscale_topographic_position_class": { "name": "Multiskalige topografische Positionsklasse", "description": "Klassifiziert jede DEM-Zelle in ein neunklassiges System der relativen topografischen Lage (großräumig/lokal) mithilfe zweier DEVmax-Maßstabsmosaike.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "local_min_scale": { "label": "Lokale minimale Skala", "description": "Minimaler Halbfensterradius in Zellen für den lokalen Skalenbereich (Standard 5)." }, "local_max_scale": { "label": "Lokale maximale Skala", "description": "Maximaler Halbfensterradius in Zellen für den lokalen Skalenbereich (Standard 80)." }, "local_step_size": { "label": "Lokale Schrittweite", "description": "Skaleninkrement in Zellen für den lokalen Skalenbereich (Standard 1). Alias: local_step." }, "broad_min_scale": { "label": "Großräumige minimale Skala", "description": "Minimaler Halbfensterradius in Zellen für den großräumigen Skalenbereich (Standard 500)." }, "broad_max_scale": { "label": "Großräumige maximale Skala", "description": "Maximaler Halbfensterradius in Zellen für den großräumigen Skalenbereich (Standard 2000)." }, "broad_step_size": { "label": "Großräumige Schrittweite", "description": "Skaleninkrement in Zellen für den großräumigen Skalenbereich (Standard 20). Alias: broad_step." }, "local_threshold": { "label": "Lokaler Schwellenwert", "description": "DEV-Schwellenwert zur Klassifikation des lokalen Skalenmosaiks in die Zustände Mulde, Mittellage und Kuppe (Standard 0.5)." }, "broad_threshold": { "label": "Großräumiger Schwellenwert", "description": "DEV-Schwellenwert zur Klassifikation des großräumigen Skalenmosaiks in die Zustände Tiefland, Mittelland und Hochland (Standard 0.5)." }, "min_patch_size": { "label": "Minimale Patch-Größe", "description": "Optionale minimale Patchgröße in Zellen für die Patchfilterung nach der Klassifikation (Standard 0, deaktiviert)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das kategoriale Raster mit neun Klassen." }, "output_confidence": { "label": "Konfidenz ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad für ein Konfidenzraster im Bereich [0, 1]." } } }, "pennock_landform_classification": { "name": "Pennock-Landformklassifikation", "description": "Klassifiziert Landformelemente in sieben Geländeklassen nach Pennock et al. (1987).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "plan_curv_threshold": { "label": "Schwellenwert Horizontalkrümmung", "description": "Schwellenwert der Plankrümmung in Grad (Standard 0.0)." }, "prof_curv_threshold": { "label": "Schwellenwert Vertikalkrümmung", "description": "Schwellenwert der Profilkrümmung in Grad (Standard 0.1)." }, "slope_threshold": { "label": "Neigungsschwellenwert", "description": "Neigungsschwellenwert in Grad (Standard 3.0)." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Optionaler vertikaler Skalierungsfaktor (wenn < 0 und das KBS geografisch ist, wird er aus der mittleren Breite geschätzt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "percent_elev_range": { "name": "Prozentsatz der Höhenspanne", "description": "Berechnet die lokale topografische Lage als Prozentsatz des Höhenbereichs der Nachbarschaft.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Ungerade Filterbreite in Zellen (Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Ungerade Filterhöhe in Zellen (Standard filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "relative_topographic_position": { "name": "Relative topografische Position", "description": "Berechnet die RTP anhand der minimalen, mittleren und maximalen Höhenwerte der Nachbarschaft.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "filter_size_x": { "label": "Filtergröße X", "description": "Ungerade Filterbreite in Zellen (Standard 11). Alias: filterx." }, "filter_size_y": { "label": "Filtergröße Y", "description": "Ungerade Filterhöhe in Zellen (Standard filter_size_x). Alias: filtery." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad." } } }, "max_anisotropy_dev": { "name": "Maximale Anisotropieabweichung", "description": "Berechnet die maximale Anisotropie der Höhenabweichung über einen Bereich von Nachbarschaftsmaßstäben. Verfasst von Dan Newman.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "min_scale": { "label": "Minimale Skala", "description": "Minimaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 3)." }, "max_scale": { "label": "Maximale Skala", "description": "Maximaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 100)." }, "step_size": { "label": "Schrittweite", "description": "Skaleninkrement in Zellen (Standard 2). Alias: step." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster des Anisotropiebetrags." }, "output_scale": { "label": "Skala ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster mit der Skala der maximalen Antwort." } } }, "max_anisotropy_dev_signature": { "name": "Signatur der maximalen Anisotropieabweichung", "description": "Berechnet mehrskalige Anisotropiesignaturen für Eingabepunktstandorte und schreibt einen HTML-Bericht. Verfasst von Dan Newman.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters." }, "points": { "label": "Punkte", "description": "Pfad der Eingabe-Vektordatei mit Punkten oder Multipunkten." }, "min_scale": { "label": "Minimale Skala", "description": "Minimaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 1)." }, "max_scale": { "label": "Maximale Skala", "description": "Maximaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 100)." }, "step_size": { "label": "Schrittweite", "description": "Skaleninkrement in Zellen (Standard 1). Alias: step." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für den HTML-Signaturbericht." } } }, "max_difference_from_mean": { "name": "Maximale Differenz zum Mittelwert", "description": "Berechnet die maximale absolute Abweichung vom Mittelwert über einen Bereich von Nachbarschaftsmaßstäben.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "min_scale": { "label": "Minimale Skala", "description": "Minimaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 1)." }, "max_scale": { "label": "Maximale Skala", "description": "Maximaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 100)." }, "step_size": { "label": "Schrittweite", "description": "Skaleninkrement in Zellen (Standard 1). Alias: step." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster des maximalen Differenzbetrags." }, "output_scale": { "label": "Skala ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster mit der Skala der maximalen Antwort." } } }, "max_elevation_deviation": { "name": "Maximale Höhenabweichung", "description": "Berechnet die maximale standardisierte Höhenabweichung (DEVmax) über einen Bereich von Nachbarschaftsmaßstäben.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt." }, "min_scale": { "label": "Minimale Skala", "description": "Minimaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 1)." }, "max_scale": { "label": "Maximale Skala", "description": "Maximaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 100)." }, "step_size": { "label": "Schrittweite", "description": "Skaleninkrement in Zellen (Standard 1). Alias: step." }, "min_vertical": { "label": "Minimale Vertikale", "description": "Minimaler Schwellenwert der lokalen Standardabweichung; Antworten mit schwächerem Relief werden unterdrückt (Standard 0.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das DEVmax-Betragsraster." }, "output_scale": { "label": "Skala ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster mit der Skala der maximalen Antwort." } } }, "max_elev_dev_signature": { "name": "Signatur der maximalen Höhenabweichung", "description": "Berechnet mehrskalige Signaturen der Höhenabweichung für Eingabepunktstandorte und schreibt einen HTML-Bericht.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters." }, "points": { "label": "Punkte", "description": "Pfad der Eingabe-Vektordatei mit Punkten oder Multipunkten." }, "min_scale": { "label": "Minimale Skala", "description": "Minimaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 1)." }, "max_scale": { "label": "Maximale Skala", "description": "Maximaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 100)." }, "step_size": { "label": "Schrittweite", "description": "Skaleninkrement in Zellen (Standard 10). Alias: step." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für den HTML-Signaturbericht." } } }, "multiscale_curvatures": { "name": "Multiskalige Krümmungen", "description": "Berechnet mehrskalige Krümmungen und krümmungsbasierte Indizes aus einem DEM.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters oder typisiertes Rasterobjekt. Alias: dem." }, "curv_type": { "label": "Krümmungstyp", "description": "Krümmungstyp." }, "out_mag": { "label": "Ausgabe Betrag", "description": "Optionaler Ausgabepfad für den Betrag. 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oder Multipunkten." }, "min_scale": { "label": "Minimale Skala", "description": "Minimaler Halbfensterradius in Zellen (Standard 4)." }, "step": { "label": "Schritt", "description": "Basis-Schrittweite in Zellen für den nichtlinearen Skalenplan (Standard 1)." }, "num_steps": { "label": "Anzahl Schritte", "description": "Anzahl der abgetasteten Skalen (Standard 10)." }, "step_nonlinearity": { "label": "Schritt-Nichtlinearität", "description": "Nichtlinearitätsexponent für den Skalenplan (Standard 1.0)." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Z-Umrechnungsfaktor, wenn vertikale und horizontale Einheiten abweichen (Standard 1.0)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für den HTML-Signaturbericht." } } }, "multiscale_topographic_position_image": { "name": "Bild der multiskaligen topografischen Position", "description": "Erstellt ein gepacktes RGB-Bild der mehrskaligen topografischen Lage aus lokalen, mittleren und großräumigen DEVmax-Rastern.", "params": { "local": { "label": "Lokal", "description": "Pfad des Eingabe-DEVmax-Rasters der lokalen Skala." }, "meso": { "label": "Meso", "description": "Pfad des Eingabe-DEVmax-Rasters der Mesoskala." }, "broad": { "label": "Großräumig", "description": "Pfad des Eingabe-DEVmax-Rasters der großräumigen Skala." }, "hillshade": { "label": "Schummerung", "description": "Optionaler Pfad des Schummerungsrasters zur Modulation der Beleuchtung." }, "lightness": { "label": "Helligkeit", "description": "Skalierungsfaktor der Bildhelligkeit (Standard 1.2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das gepackte RGB-Raster." } } }, "topographic_position_animation": { "name": "Animation der topografischen Position", "description": "Erstellt einen interaktiven HTML-Viewer und ein animiertes GIF von DEV oder DEVmax über nichtlinear abgetastete Maßstäbe.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters 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"description": "Ausgabepfad der HTML-Datei." } } }, "topo_render": { "name": "Topografische Darstellung", "description": "Erstellt eine pseudo-3D-Geländedarstellung mit Palettentönung, Schummerung, Schatten und Abschwächung.", "params": { "dem": { "label": "DEM", "description": "Pfad des Eingabe-DEM-Rasters." }, "palette": { "label": "Palette", "description": "Palettenname (soft, atlas, high_relief, turbo, viridis, dem, grey, white)." }, "reverse_palette": { "label": "Palette umkehren", "description": "Palettenreihenfolge umkehren." }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Azimut der Lichtquelle in Grad [0, 360]." }, "altitude": { "label": "Sonnenhöhe", "description": "Höhe der Lichtquelle in Grad [0, 90]." }, "clipping_polygon": { "label": "Zuschneidepolygon", "description": "Optionaler Polygon-Vektorpfad; nur DEM-Zellen innerhalb der Polygone werden gerendert." }, "background_hgt_offset": { "label": "Hintergrundhöhenversatz", "description": "Vertikaler Versatz von der minimalen DEM-Höhe zur Hintergrundebene." }, "background_clr": { "label": "Hintergrundfarbe", "description": "RGBA-Hintergrundfarbe als Array [r,g,b,a]." }, "attenuation_parameter": { "label": "Dämpfungsparameter", "description": "Exponent der Distanzabschwächung (>= 0)." }, "ambient_light": { "label": "Umgebungslicht", "description": "Umgebungslichtmenge in [0, 1]." }, "z_factor": { "label": "Z-Faktor", "description": "Multiplikator der vertikalen Überhöhung." }, "max_dist": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale Schattensuchdistanz in Karteneinheiten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des Ausgaberasters." } } }, "add_surface_information": { "name": "Oberflächeninformationen hinzufügen", "description": "Fügt je Objekt Oberflächenstatistiken aus einem Höhenraster – Z, 3D-Oberflächenlänge, 3D-Oberfläche, Min/Max/Mittelwert von Z sowie Min/Max/Durchschnitt der Neigung – als Attributfelder an, ohne die Eingabegeometrie zu verändern, wie ArcGIS Add Surface Information.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (Punkte, Linien oder Polygone) mit demselben KBS wie die Oberfläche." }, "surface": { "label": "Oberfläche", "description": "Abzutastendes Höhen-/Oberflächenraster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Dateiendung). Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." }, "properties": { "label": "Eigenschaften", "description": "Kommagetrennte Liste der anzuhängenden Oberflächeneigenschaftsgruppen: Z, SURFACE_LENGTH, SURFACE_AREA, MIN_MAX_MEAN_Z, MIN_MAX_AVG_SLOPE. Standard: alle, die auf die Geometrie des Layers anwendbar sind." }, "sample_distance": { "label": "Abtastdistanz", "description": "Verdichtungsintervall in KBS-Einheiten für die Abtastung von Linien/Umrissen; lange Segmente werden geteilt, damit sie der Oberfläche folgen. Standard: die Zellengröße des Rasters." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Oberflächenabtastung an den Stützpunkten: 'bilinear' (Standard) oder 'nearest'." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band der Oberfläche für die Abtastung (Standard 1)." } } }, "add_z_information": { "name": "Z-Informationen hinzufügen", "description": "Fügt 3D-Objekten aus Z abgeleitete Geometriestatistiken an – Punkt-/Min-/Max-/Mittelwert-Z, 3D-Länge, Mesh-Oberfläche und Volumen, Neigungsstatistiken und Stützpunktanzahlen (ArcGIS Add Z Information). vector_summary_statistics und attribute_histogram fassen Attribute statt Geometrie zusammen, und polygon_volume / surface_volume messen ein Raster gegen eine Referenzebene, sodass derzeit nichts ein 3D-Vektorobjekt aus seinem eigenen Z annotiert.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "3D-Punkt-, Linien-, Polygon- oder Multipatch-Objekte. Beachten Sie, dass ein Z von null nicht von einem fehlenden Z unterscheidbar ist; 'features_with_z' ist daher ein Hinweis und keine Garantie." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Eingabeobjekte mit den angeforderten angehängten Feldern. Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." }, "properties": { "label": "Eigenschaften", "description": "Kommagetrennte Teilmenge aus spot_z, min_z, max_z, mean_z, length_3d, surface_area, volume, min_slope, max_slope, mean_slope, point_count, vertex_count. Standard: alle (für eine Geometrie nicht anwendbare Felder bleiben null)." }, "noise_filtering": { "label": "Rauschfilterung", "description": "Prozentsatz (0-50), der vor min_z / max_z an jedem Ende der Z-Verteilung abgeschnitten wird, damit ein einzelner Ausreißer-Stützpunkt nicht die gemeldeten Extremwerte bestimmt. Standard 0." } } }, "adjust_3d_z": { "name": "Z in 3D anpassen", "description": "Wendet eine Z-Einheitenumrechnung, einen vertikalen Versatz und/oder einen multiplikativen Faktor auf die Z-Koordinaten von 3D-Objekten an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (die Objekte sollten Z-Koordinaten tragen)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad. Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." }, "factor": { "label": "Faktor", "description": "Multiplikativer Faktor, der auf Z angewendet wird (Standard 1.0). Nützlich für vertikale Überhöhung oder eine Datumsskalierung." }, "offset": { "label": "Versatz", "description": "Additiver vertikaler Versatz, der nach dem Faktor angewendet wird, in Zieleinheiten (Standard 0.0)." }, "from_unit": { "label": "Von Einheit", "description": "Voreinstellung der Quell-Z-Einheit (meters, feet, us_feet, centimeters, millimeters, kilometers, miles, yards, inches). Erfordert to_unit." }, "to_unit": { "label": "Zu Einheit", "description": "Voreinstellung der Ziel-Z-Einheit. Erfordert from_unit. Z wird mit (Meter-pro-from_unit / Meter-pro-to_unit) skaliert." } } }, "adjust_stream_to_raster": { "name": "Gewässer an Raster anpassen", "description": "Verschiebt die Stützpunkte von Gewässer-Polylinien auf den durch ein DEM implizierten Fließweg, damit Vektorhydrographie und Höhenoberfläche übereinstimmen, indem Knoten auf Zellen mit hoher Akkumulation gefangen werden und die D8-Fließrichtungskette dazwischen verfolgt wird. Die Umkehrung des Stream Burning. Wie ArcGIS Adjust Stream To Raster.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Anzupassende Gewässer-Polylinienobjekte." }, "dem": { "label": "DEM", "description": "Oberflächenraster, das den tatsächlichen Fließweg definiert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe des angepassten Gewässerverlaufs. Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." }, "snap_distance": { "label": "Fangdistanz", "description": "Suchradius in Karteneinheiten zum Fangen der Knoten an eine Zelle mit hoher Akkumulation (Standard: 5 Zellen)." }, "channel_threshold": { "label": "Gerinne-Schwellenwert", "description": "Abflussakkumulationswert (in Zellen), ab dem eine Zelle beim Fangen als Gerinne gilt (Standard: 1 % der maximalen Akkumulation des DEM)." }, "remove_disconnected": { "label": "Unverbundene entfernen", "description": "Linien verwerfen, die überhaupt nicht geroutet werden können (Standard wahr). Wenn falsch, werden sie unverändert durchgereicht und markiert." }, "output_stream_raster": { "label": "Gewässerraster ausgeben", "description": "Optionales Raster zur Kennzeichnung der angepassten Gewässerzellen." }, "output_flow_direction": { "label": "Fließrichtung ausgeben", "description": "Optionales aus dem DEM abgeleitetes D8-Fließrichtungsraster." }, "output_split_points": { "label": "Teilungspunkte ausgeben", "description": "Optionale Punkte, an denen die Fließrichtungsverfolgung fehlschlug und ein Least-Cost-Fallback verwendet wurde." } } }, "aggregate_multidimensional_raster": { "name": "Multidimensionales Raster aggregieren", "description": "Gruppiert die Schichten eines Rasterwürfels entlang seiner Dimension in Klassen und reduziert jede Klasse auf ein Ausgabeband – tägliche Szenen zu Monatskompositen, ein Jahrzehnt zu Jahresmitteln (ArcGIS Aggregate Multidimensional Raster). cell_statistics aus Runde 17 reduziert einen Stapel nur auf einen einzelnen Layer und kennt keine Dimension, während multidimensional_anomaly aus Runde 16 die umgekehrte Operation ausführt und die Anzahl der Schichten beibehält.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Ein Multiband-Raster (jedes Band ist eine Schicht) oder eine kommagetrennte Liste koregistrierter Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Multiband-Ausgaberaster, ein Band je Klasse. Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." }, "dimension": { "label": "Dimension", "description": "Name der Dimension, nur im Bericht verwendet (Standard 'slice')." }, "dimension_values": { "label": "Dimensionswerte", "description": "Kommagetrennte Koordinate jeder Schicht, streng aufsteigend. Standard ist der 1-basierte Schichtindex." }, "aggregation_definition": { "label": "Aggregationsdefinition", "description": "'all' (Standard), 'interval_value', 'interval_count' oder 'interval_ranges'." }, "interval_value": { "label": "Intervallwert", "description": "Klassenbreite in Dimensionseinheiten für 'interval_value'." }, "interval_count": { "label": "Intervallanzahl", "description": "Anzahl gleich breiter Klassen für 'interval_count'." }, "interval_ranges": { "label": "Intervallbereiche", "description": "Explizite Klassen als 'start:end,start:end' für 'interval_ranges'." }, "aggregation_method": { "label": "Aggregationsmethode", "description": "'mean' (Standard), 'majority', 'maximum', 'median', 'minimum', 'minority', 'percentile', 'range', 'std', 'sum' oder 'variety'." }, "percentile_value": { "label": "Perzentilwert", "description": "Perzentil in [0, 100] für die Methode 'percentile' (Standard 50)." }, "ignore_nodata": { "label": "NoData ignorieren", "description": "NoData-Schichten je Zelle überspringen (Standard wahr). Wenn falsch, macht eine einzige NoData-Schicht die gesamte Klasse an dieser Zelle zu NoData." } } }, "aggregate_points": { "name": "Punkte aggregieren", "description": "Gruppiert Punkte, die innerhalb einer Aggregationsdistanz zueinander liegen, zu Cluster-Polygonen (konvexe Hülle oder gepufferte Vereinigung), die jeweils eine Punktanzahl und optionale Feldsummen je Cluster tragen, wie ArcGIS Aggregate Points.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer (Point oder MultiPoint)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polygonvektorpfad (Treiber aus der Dateiendung). Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." }, "aggregation_distance": { "label": "Aggregationsdistanz", "description": "Maximale Entfernung zwischen Punkten, damit sie demselben Cluster zugeordnet werden (Karteneinheiten)." }, "min_points": { "label": "Minimale Punkte", "description": "Mindestanzahl an Punkten, die ein Cluster für die Ausgabe benötigt (Standard 2; 1 setzen, um Einzelpunkte zu behalten)." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'convex_hull' (Standard) oder 'buffer' (gepufferte Vereinigung, wieder zurückerodiert)." }, "sum_fields": { "label": "Summenfelder", "description": "Kommagetrennte numerische Felder, die je Cluster summiert werden (Ausgabespalten 'sum_')." } } }, "aggregate_polygons": { "name": "Polygone aggregieren", "description": "Fasst Polygone innerhalb einer Aggregationsdistanz zu größeren Polygonen zusammen (morphologisches Schließen), mit Filtern für Mindestfläche und minimale Lochgröße sowie einem optionalen Barrieren-Layer, den die Aggregation nicht überschreiten darf.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer, Format wird automatisch erkannt (oder In-Memory-Handle)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "aggregation_distance": { "label": "Aggregationsdistanz", "description": "Polygone innerhalb dieser Entfernung (KBS-Einheiten) voneinander werden aggregiert. Setzt den Radius der morphologischen Schließung auf die Hälfte dieses Werts." }, "min_area": { "label": "Mindestfläche", "description": "Aggregierte Polygone verwerfen, deren Fläche (KBS-Einheiten im Quadrat) unter diesem Wert liegt. Standard: alle behalten." }, "min_hole_size": { "label": "Minimale Lochgröße", "description": "Innere Löcher füllen, deren Fläche (KBS-Einheiten im Quadrat) unter diesem Wert liegt. Standard: alle Löcher behalten." }, "barrier": { "label": "Barriere", "description": "Optionaler Barrieren-Vektorlayer (Linien oder Polygone), den die Aggregation nicht überschreiten darf; Brücken über eine Barriere werden getrennt. Vorhandene Eingabepolygone werden nie geteilt." } } }, "align_features": { "name": "Objekte ausrichten", "description": "Passt Linien-/Polygonkanten einer Quelle innerhalb einer Suchdistanz an einen nahegelegenen vertrauenswürdigen Ziel-Layer an, wobei ganze Kantenabschnitte (nicht nur Endpunkte) mit weichem Übergang und deckungsgleichen gemeinsamen Grenzen herangezogen werden, wie ArcGIS Align Features.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Auszurichtender Quell-Vektorlayer (Linien oder Polygone)." }, "target": { "label": "Ziel", "description": "Vertrauenswürdiger Ziel-Layer (Linien oder Polygongrenzen), zu dem die Stützpunkte der Quelle hingezogen werden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Dateierweiterung). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "search_distance": { "label": "Suchdistanz", "description": "Maximale Distanz (KBS-Einheiten), um die ein Quellstützpunkt zum Ziel gezogen werden darf. Erforderlich." }, "match_field": { "label": "Zuordnungsfeld", "description": "Optionales Attributfeld der Quelle; nur Zielkanten, deren Wert in target_match_field übereinstimmt, kommen als Kandidaten für die Stützpunkte dieses Objekts infrage." }, "target_match_field": { "label": "Ziel-Zuordnungsfeld", "description": "Attributfeld des Ziels, das mit match_field verglichen wird. Standardmäßig der Name von match_field, wenn nicht angegeben; erfordert match_field." } } }, "analyze_changes_ccdc": { "name": "Änderungen mit CCDC analysieren", "description": "Kontinuierliche CCDC-Veränderungserkennung auf einer dichten Bildzeitreihe (wie ArcGIS Analyze Changes Using CCDC): harmonische (saisonale) OLS-Regression je Pixel, dann ein gleitender Residuentest (k×RMSE, minimale Anzahl aufeinanderfolgender Anomalien), der Brüche erklärt und Segmente neu anpasst. Gibt Raster für Bruchanzahl, Datum des ersten Bruchs sowie RMSE/Steigung/Amplitude des Anfangssegments aus – die saisonale Veränderungshistorie mit mehreren Brüchen, die das jährliche landtrendr und die Zwei-Zeitpunkt-change_vector_analysis nicht liefern können.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Ein einzelnes Multiband-Raster (jedes Band ist ein Zeitschnitt) ODER eine kommagetrennte Liste koregistrierter Einband-Rasterpfade in zeitlicher Reihenfolge." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgaberaster der Bruchanzahl (erkannte Brüche pro Pixel). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "dates": { "label": "Daten", "description": "Kommagetrennte numerische Datumsangaben (Dezimaljahre oder Tagesnummern), die den Zeitschnitten entsprechen. Standard 0,1,2,..." }, "period": { "label": "Periode", "description": "Länge eines Saisonzyklus in den Einheiten von 'dates' (Standard 1.0 für Dezimaljahre; 365 für Tagesnummern verwenden)." }, "harmonic_order": { "label": "Harmonische Ordnung", "description": "Anzahl der Sinus/Kosinus-Harmonischenpaare bei der Jahresfrequenz (Standard 1 = nur jährlich; 2 fügt den halbjährlichen Term hinzu)." }, "change_threshold": { "label": "Änderungsschwellenwert", "description": "Anomalie-Schwellenwert als Vielfaches k des Segment-RMSE (Standard 3.0). Ein Residuum > k×RMSE markiert eine Beobachtung." }, "min_consecutive": { "label": "Minimale aufeinanderfolgende", "description": "Anzahl aufeinanderfolgender markierter Beobachtungen, die zum Erklären eines Bruchs erforderlich sind (Standard 3)." }, "min_observations": { "label": "Minimale Beobachtungen", "description": "Minimale Anzahl gültiger Beobachtungen zur Initialisierung des harmonischen Modells eines Segments (Standard 12). Pixel mit weniger gültigen Beobachtungen werden zu NoData." }, "band": { "label": "Band", "description": "Für eine kommagetrennte Listeneingabe: 1-basiertes Band, das aus jedem Raster gelesen wird (Standard 1). Wird bei einer einzelnen Multiband-Eingabe ignoriert." }, "break_date_output": { "label": "Bruchdatum ausgeben", "description": "Optionales Raster mit dem Datum des ersten erkannten Bruchs pro Pixel (NoData, wo kein Bruch vorliegt)." }, "rmse_output": { "label": "RMSE ausgeben", "description": "Optionales Raster des RMSE des harmonischen Modells des Anfangssegments." }, "slope_output": { "label": "Neigung ausgeben", "description": "Optionales Raster des linearen Trendkoeffizienten (Steigung) des Anfangssegments." }, "amplitude_output": { "label": "Amplitude ausgeben", "description": "Optionales Raster der Amplitude der ersten Harmonischen des Anfangssegments sqrt(a²+b²)." } } }, "apply_radiometric_calibration": { "name": "Radiometrische Kalibrierung anwenden", "description": "Wandelt rohe SAR-Digitalzahlen in kalibrierte Rückstreuung um – Beta Nought, Sigma Nought oder Gamma Nought –, damit Aufnahmen physikalisch vergleichbar werden und veröffentlichte Schwellenwerte anwendbar sind (ArcGIS Apply Radiometric Calibration). Nichts in einer der beiden Registries leistet dies: rescale_value_range ist eine lineare Streckung ohne radiometrische Bedeutung, und multilook, sar_coherence, die Lee-Speckle-Filter und compute_sar_indices verarbeiten alle die Werte, die sie erhalten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "SAR-Raster in Digitalzahlen, Amplitude, Intensität oder dB (siehe 'input_units')." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgaberaster der kalibrierten Rückstreuung. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "calibration_type": { "label": "Kalibrierungstyp", "description": "'sigma0' (Standard), 'beta0' oder 'gamma0'. sigma0 und gamma0 erfordern 'incidence_angle'." }, "calibration_constant": { "label": "Kalibrierungskonstante", "description": "Sensor-Kalibrierungskonstante A (Standard 1.0). Wird ignoriert, wenn 'calibration_lut' angegeben ist." }, "calibration_lut": { "label": "Kalibrierungs-LUT", "description": "Optionales koregistriertes Raster mit Kalibrierungskonstanten A pro Zelle, das 'calibration_constant' überschreibt." }, "incidence_angle": { "label": "Einfallswinkel", "description": "Lokaler Einfallswinkel in Grad: eine Konstante oder ein koregistrierter Rasterpfad. Erforderlich für 'sigma0' und 'gamma0'." }, "input_units": { "label": "Eingabeeinheiten", "description": "'dn' (Standard), 'amplitude', 'intensity' oder 'db'. dn und amplitude werden zur Leistung quadriert; db wird zuerst delinearisiert." }, "output_units": { "label": "Ausgabeeinheiten", "description": "'linear' (Standard) oder 'db'." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das kalibriert wird (Standard 1)." } } }, "apportion_polygon": { "name": "Polygon aufteilen", "description": "Überträgt numerische Attribute von einem Quell-Polygon-Layer auf einen Ziel-Polygon-Layer, anteilig nach Überlappungsfläche (dasymetrische Reaggregation zwischen Zonensystemen), wie ArcGIS Apportion Polygon.", "params": { "target": { "label": "Ziel", "description": "Ziel-Polygonlayer (erhält die aufgeteilten Werte; seine Objekte und Attribute bleiben erhalten)." }, "source": { "label": "Quelle", "description": "Quell-Polygonlayer mit den zu verteilenden Werten." }, "fields": { "label": "Felder", "description": "Kommagetrennte(s) numerische(s) Feld(er) der Quelle, die aufgeteilt werden sollen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (eine Kopie des Ziels mit den aufgeteilten Spalten). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'area' (Standard; Aufteilung nach Überlappungsfläche) oder 'weight' (Aufteilung nach Überlappungsfläche mal dem Ziel-'weight_field')." }, "weight_field": { "label": "Gewichtungsfeld", "description": "Numerisches Feld des Ziels, das bei method=weight als zusätzliches Gewicht verwendet wird." }, "suffix": { "label": "Suffix", "description": "Suffix für die aufgeteilten Ausgabespalten. Standard '_app'." } } }, "areal_interpolation": { "name": "Flächeninterpolation", "description": "Sagt aggregierte Werte für Zielpolygone aus Quellpolygonen mit anderer Geographie vorher, indem eine glatte zugrunde liegende Oberfläche angepasst und neu integriert wird, statt nach Fläche zu gewichten (ArcGIS Areal Interpolation Layer To Polygons). apportion_polygon nimmt an, dass die Größe innerhalb jedes Quellpolygons gleichverteilt ist – der klassische Fehler des Modifiable Areal Unit Problem – und liefert keine Standardfehler; die gebündelte Kriging-Suite arbeitet ausschließlich auf Punktbasis und kann keine Polygonbeobachtungen annehmen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Quellpolygone mit dem gemessenen Feld." }, "target": { "label": "Ziel", "description": "Zielpolygone, für die Werte vorhergesagt werden sollen." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Numerisches Wertefeld der Quellpolygone." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Zielpolygone mit angehängten Feldern PREDICTED, PRED_STD_ERR und den Diagnosewerten. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "field_type": { "label": "Feldtyp", "description": "'count' (Standard): eine extensive Summe, reskaliert, um die Quellsumme zu erhalten. 'average': ein intensiver Mittelwert, direkt ohne Reskalierung vorhergesagt." }, "discretization": { "label": "Diskretisierung", "description": "Ungefähre Anzahl innerer Punkte, die die Flächenstütze jedes Polygons repräsentieren (Standard 25). Höher ist genauer und deutlich langsamer." }, "model": { "label": "Modell", "description": "Variogrammmodell: 'exponential' (Standard), 'spherical' oder 'gaussian'." }, "preserve_total": { "label": "Gesamtsumme erhalten", "description": "Zählvorhersagen reskalieren, sodass die Zielsumme der Quellsumme entspricht (Standard wahr für 'count', bei 'average' immer aus). Wird nur angewendet, wenn die Ziele die Quellen abdecken — der angewendete Faktor wird als 'mass_scale' ausgegeben, sodass ein Lauf mit Teilabdeckung erkennbar ist." } } }, "attribute_uncertainty": { "name": "Attributunsicherheit", "description": "Monte-Carlo-Fehlerfortpflanzung mit Seed über ein unsicheres Attribut (wie ArcGIS Attribute Uncertainty): zieht NORMAL-/UNIFORM-Realisierungen aus einem objektbezogenen Fehlerfeld oder einem Grenzwertpaar und fügt Statistiken für Mittelwert/Standardabweichung/p5/p50/p95/CV an.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (oder Tabelle) mit dem unsicheren Attribut." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Numerisches Feld mit der Schätzung (Mittelwert/Zentrum der Verteilung) für jedes Objekt." }, "error_field": { "label": "Fehlerfeld", "description": "Numerisches Feld mit der symmetrischen Unsicherheit: ein Standardfehler für NORMAL oder eine halbe Breite für UNIFORM. Entweder dieses Feld ODER sowohl lower_field als auch upper_field angeben." }, "lower_field": { "label": "Feld untere Grenze", "description": "Numerisches Feld mit der Untergrenze des Wertes. Zusammen mit upper_field anstelle von error_field verwenden." }, "upper_field": { "label": "Feld obere Grenze", "description": "Numerisches Feld mit der Obergrenze des Wertes. Zusammen mit lower_field anstelle von error_field verwenden." }, "distribution": { "label": "Verteilung", "description": "Fehlerverteilung: NORMAL (Standard) oder UNIFORM." }, "iterations": { "label": "Iterationen", "description": "Anzahl der Monte-Carlo-Realisierungen pro Objekt (Standard 1000)." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Seed für den deterministischen Zufallszahlengenerator (Standard 1)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorlayer mit den angehängten Statistiken. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." } } }, "band_collection_statistics": { "name": "Statistik der Bandsammlung", "description": "Min/Max/Mittelwert/Standardabweichung je Band plus bandübergreifende Kovarianz- und Korrelationsmatrizen für einen Rasterstapel (wie ArcGIS Band Collection Statistics) – die multivariate Zusammenfassung (Vorstufe für PCA / Klassifikation), die der gebündelten Suite fehlt; zu unterscheiden von cell_statistics je Pixel.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Ein Multiband-Raster (jedes Band ist ein Layer) oder eine kommagetrennte Liste koregistrierter Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler CSV-Pfad für den Statistikbericht. Die Matrizen werden immer im Ergebnis zurückgegeben." }, "detail": { "label": "Detail", "description": "'detailed' (Standard) enthält Kovarianz-/Korrelationsmatrizen; 'brief' gibt nur Statistiken pro Band zurück." } } }, "bivariate_spatial_association": { "name": "Bivariate räumliche Assoziation", "description": "Globale und lokale Lee-L-Statistik, die misst, wo zwei kontinuierliche Variablen räumlich kovariieren, mit einem Permutationstest-p-Wert mit Seed und einer Klasse High-High/High-Low/Low-High/Low-Low je Objekt – wie ArcGIS Bivariate Spatial Association. Das Gegenstück von colocation_analysis für kontinuierliche Felder.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer mit zwei numerischen Feldern." }, "x_field": { "label": "X-Feld", "description": "Erstes numerisches Variablenfeld." }, "y_field": { "label": "Y-Feld", "description": "Zweites numerisches Variablenfeld." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabelayer mit Feldern für lokales L, p-Wert und Klasse. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "neighbors": { "label": "Nachbarn", "description": "Anzahl der nächsten Nachbarn für die räumlichen Gewichte (Standard 8)." }, "permutations": { "label": "Permutationen", "description": "Anzahl der Permutationen für den Signifikanztest (Standard 199; 0 deaktiviert)." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Seed für den Permutations-Zufallszahlengenerator (Standard 1), für reproduzierbare Ergebnisse." } } }, "block_statistics": { "name": "Blockstatistik", "description": "Unterteilt ein Raster in nicht überlappende Blöcke, reduziert jeden Block mit einer Statistik und schreibt diesen Wert in der Eingabeauflösung in jede Zelle des Blocks zurück (ArcGIS Block Statistics). Ergänzt die mitgelieferten focal_statistics (überlappendes Fenster), zonal_statistics (nach Zonen-Layer) und cell_statistics (über einen Stapel); anders als das gebündelte aggregate_raster behält es die Zellengröße bei, sodass Eingabe minus Blockmittel eine lokale Residuenoberfläche ergibt, und es ergänzt die kategorialen Statistiken Majorität/Minorität/Median/Vielfalt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingaberaster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." }, "statistic": { "label": "Statistik", "description": "Eines von mean (Standard), majority, maximum, median, minimum, minority, range, std, sum, variety." }, "neighborhood": { "label": "Nachbarschaft", "description": "Blockform: rectangle (Standard), circle, annulus oder wedge." }, "size": { "label": "Größe", "description": "Blockabmessungen in Zellen: 'width,height' für rectangle (Standard '3,3'), 'radius' für circle/wedge oder 'inner,outer' für annulus." }, "start_angle": { "label": "Startwinkel", "description": "Startwinkel des Kreissektors in Grad gegen den Uhrzeigersinn ab Osten (Standard 0)." }, "end_angle": { "label": "Endwinkel", "description": "Endwinkel des Kreissektors in Grad gegen den Uhrzeigersinn ab Osten (Standard 90)." }, "ignore_nodata": { "label": "NoData ignorieren", "description": "Wenn wahr (Standard), werden Blöcke nur aus gültigen Zellen berechnet; wenn falsch, macht jede NoData-Zelle den gesamten Block zu NoData." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das gelesen wird (Standard 1)." } } }, "boundary_clean": { "name": "Grenzbereinigung", "description": "Glättet Zonengrenzen kategorialer Raster und entfernt Speckle durch Majoritätsfilterung oder Grenzbereinigung per Erweitern/Schrumpfen, die übliche Bereinigung vor der Polygonisierung – wie ArcGIS Boundary Clean / Majority Filter.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Kategoriales (ganzzahliges) Eingaberaster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Rasterpfad. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'majority' (Speckle-Entfernung durch Nachbarschaftsmehrheit; Standard) oder 'expand_shrink' (Boundary-Clean-Glättung)." }, "neighbors": { "label": "Nachbarn", "description": "Nachbarschaftskonnektivität: 4 (Rook) oder 8 (Queen; Standard)." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Nur Modus majority: 'majority' (strikte Mehrheit der Nachbarn; Standard) oder 'half' (mindestens die Hälfte)." }, "iterations": { "label": "Iterationen", "description": "Anzahl der auszuführenden Durchläufe (Standard 1)." }, "sort": { "label": "Sortieren", "description": "Nur Modus expand_shrink: Zonenpriorität nach Zellenanzahl — 'descending' (größere Zonen gewinnen; Standard), 'ascending' (kleinere Zonen gewinnen) oder 'none'." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das gelesen wird (Standard 1)." } } }, "buffer_3d": { "name": "3D-Puffer", "description": "Puffert 3D-Punkte und -Linien zu volumetrischer Geometrie (Kugeln und Kapseln), ausgegeben als triangulierte Oberfläche, wie ArcGIS Buffer 3D.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "3D-Punkt- oder Polylinien-Eingabelayer (fehlendes Z wird als 0 behandelt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Pufferradius in Karteneinheiten." }, "distance_field": { "label": "Distanzfeld", "description": "Optionales Radiusfeld pro Objekt, das 'distance' überschreibt." }, "shape": { "label": "Form", "description": "round (Standard; halbkugelförmige Kappen) oder flat (Zylinder mit flachen Kappen)." }, "quality": { "label": "Qualität", "description": "Tessellationsauflösung: Segmente entlang des Umfangs (Standard 12, min 4, max 64)." } } }, "buffer_vector": { "name": "Vektorpuffer", "description": "Erweitert Geometrien um eine angegebene Distanz und erzeugt Polygonpuffer mit anpassbaren Abschluss-/Verbindungsstilen. Optionales Zusammenführen (Dissolve) vereinigt überlappende Puffer zu zusammenhängenden Polygonen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Pufferdistanz in Karteneinheiten." }, "quadrant_segments": { "label": "Quadrantensegmente", "description": "Bogenauflösung in Segmenten pro Quadrant; Standard 8." }, "cap_style": { "label": "Endenstil", "description": "Linienendenstil: round, flat oder square." }, "join_style": { "label": "Verbindungsstil", "description": "Eckenverbindungsstil: round, bevel oder mitre." }, "mitre_limit": { "label": "Gehrungsgrenze", "description": "Gehrungsgrenze bei join_style=mitre; Standard 5.0." }, "dissolve": { "label": "Auflösen", "description": "Überlappende Puffer zu einem einzigen vereinigten Polygon zusammenführen; Standard falsch." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad." } } }, "build_balanced_zones": { "name": "Ausgewogene Zonen erstellen", "description": "Gruppiert benachbarte Polygone in eine Zielanzahl zusammenhängender Zonen, die Objektanzahl, eine Attributsumme oder Attributhomogenität ausgleichen, mittels SKATER-Spannbaum-Partitionierung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonlayer, Format wird automatisch erkannt (oder In-Memory-Handle)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "zones": { "label": "Zonen", "description": "Zielanzahl der zu erstellenden Zonen." }, "criterion": { "label": "Kriterium", "description": "Ausgleichsziel: 'homogeneity' (Standard), 'equal_count' oder 'equal_sum' (des ersten Feldes)." }, "fields": { "label": "Felder", "description": "Kommagetrennte(s) numerische(s) Analysefeld(er). Erforderlich für 'homogeneity' und 'equal_sum'; bestimmt die Kantengewichte des Spannbaums." }, "contiguity": { "label": "Kontiguität", "description": "Nachbarschaftsregel: 'rook' (gemeinsame Kante, Standard) oder 'queen' (gemeinsame Kante oder gemeinsamer Stützpunkt)." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Maximale Distanz, bis zu der zwei Grenzsegmente als gemeinsam gelten (rook). Standard 1e-6." } } }, "build_seamlines": { "name": "Nahtlinien erstellen", "description": "Berechnet für eine Menge überlappender Raster (und optionaler Footprints), wo jedes Bild geschnitten werden soll, damit das Mosaik entlang einer minimal sichtbaren Naht zusammengefügt wird, und gibt je Bild ein nicht überlappendes Nahtlinien-Polygon über eine Voronoi-, Prioritätsreihenfolge-, radiometrische oder kantenbewusste Zuweisung aus. Wie ArcGIS Build Seamlines.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Komma-/semikolongetrennte Rasterpfade, die mosaikiert werden sollen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad der Seamline-Polygone (ein Objekt pro Eingaberaster). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "footprints": { "label": "Grundrisse", "description": "Optionaler Polygonlayer mit der gültigen Ausdehnung jedes Rasters in Eingabereihenfolge. Wird aus den gültigen Daten abgeleitet, wenn nicht angegeben." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'voronoi' (Standard), 'order', 'radiometry' oder 'edge_detection'." }, "sort_ascending": { "label": "Aufsteigend sortieren", "description": "Für Methode 'order': wahr (Standard) gibt früheren Rastern Vorrang, falsch gibt späteren Vorrang." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Analyse-Zellengröße (Standard: die feinste Zellengröße der Eingaben)." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band für die radiometrischen Methoden (Standard 1)." }, "min_region_size": { "label": "Minimale Regionsgröße", "description": "Zugewiesene Regionen, die kleiner als diese Zellenanzahl sind, einem benachbarten Bild neu zuweisen (Standard 0, d. h. alle behalten)." }, "blend_width": { "label": "Überblendbreite", "description": "Breite des Weichzeichnungsübergangs in Karteneinheiten, als Attribut für die nachfolgende Mosaikierung geschrieben (Standard 0)." }, "blend_type": { "label": "Überblendtyp", "description": "'both' (Standard), 'inside' oder 'outside'; wird als Attribut geschrieben." } } }, "calculate_adjacent_fields": { "name": "Angrenzende Felder berechnen", "description": "Befüllt acht Felder für Nachbarblätter nach Richtung (N, NE, E, SE, S, SW, W, NW) auf jeder Kachel eines Kartenserien-Indexgitters mit dem Namen des angrenzenden Blatts, für Randbeschriftungen wie „Fortsetzung auf Blatt …“ – wie ArcGIS Calculate Adjacent Fields.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonraster des Kartenserien-Index (z. B. Ausgabe von grid_index_features)." }, "page_name_field": { "label": "Seitennamenfeld", "description": "Feld, dessen Wert jede Seite beschriftet (wird in die Richtungsfelder der Nachbarn geschrieben)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polygonvektor (Treiber aus der Dateierweiterung). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "include_diagonal": { "label": "Diagonale einschließen", "description": "Zusätzlich die vier diagonalen Felder (NE, SE, SW, NW) aus eckberührenden Kacheln füllen. Standard wahr." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Stützpunkte vor dem Abgleich der Grenzen auf ein Gitter dieser Größe (KBS-Einheiten) quantisieren. Standard 0 (exakte Koordinaten)." } } }, "calculate_central_meridian_and_parallels": { "name": "Mittelmeridian und Breitenparallelen berechnen", "description": "Berechnet je Objekt einen Zentralmeridian und zwei Standardparallelen aus der Ausdehnung des jeweiligen Objekts, für Kartenserien- und Atlasseiten, wie ArcGIS Calculate Central Meridian And Parallels.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabeobjekte in geografischen Koordinaten (Länge/Breite), typischerweise ein Seitengitter aus grid_index_features." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Name des zu schreibenden Mittelmeridian-Feldes (Standard 'central_meridian')." }, "standard_offset": { "label": "Standardversatz", "description": "Anteil der Breitenspanne, um den jeder Standardparallel vom Objektrand nach innen gerückt wird (Standard 0.1667, Esris 1/6-Regel). Muss in [0, 0.5) liegen." } } }, "calculate_composite_index": { "name": "Zusammengesetzten Index berechnen", "description": "Kombiniert mehrere numerische Attribute zu einem zusammengesetzten Index (wie ArcGIS Calculate Composite Index): Skalierung je Variable (Min-Max/Z-Score/Perzentil) mit optionaler Umkehrung, gewichtete Kombination (Mittelwert/Summe/geometrisches Mittel) und Neuskalierung der Ausgabe – das vektorseitige Pendant zu fuzzy_overlay.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (oder Tabelle) mit numerischen Variablenfeldern." }, "fields": { "label": "Felder", "description": "Kommagetrennte Variablenfelder; ':reverse' an ein Feld anhängen, dessen hohe Werte den Index senken sollen (z. B. 'income:reverse,unemployment')." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorlayer mit den hinzugefügten Indexfeldern. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "scaling": { "label": "Skalierung", "description": "Skalierung pro Variable: 'minmax' (Standard), 'zscore', 'percentile' oder 'none'." }, "weights": { "label": "Gewichte", "description": "Kommagetrennte Gewichte passend zu 'fields' (Standard: gleiche Gewichte)." }, "combine": { "label": "Kombinieren", "description": "Kombination der skalierten Variablen: 'mean' (Standard), 'sum' oder 'geometric_mean'." }, "output_range": { "label": "Ausgabebereich", "description": "Reskalierung des kombinierten Index: 'minmax' (0–1, Standard), 'zero_to_100', 'zscore' oder 'none'." } } }, "calculate_distance_band": { "name": "Distanzband berechnen", "description": "Meldet die minimale, durchschnittliche und maximale Distanz, bei der jedes Objekt mindestens N Nachbarn hat (wie ArcGIS Calculate Distance Band from Neighbor Count) – die Schwellenwertdiagnose, die vor distanzbasierter räumlicher Statistik sicherstellt, dass kein Objekt ohne Nachbarn bleibt. Das gebündelte generate_spatial_weights_matrix baut die Matrix auf, meldet dieses Band aber nie.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punkt-/Objekt-Vektorlayer (projiziertes KBS; Distanzen in dessen Einheiten)." }, "neighbors": { "label": "Nachbarn", "description": "Nachbaranzahl k (>= 1). Standard 1." }, "distance_method": { "label": "Distanzmethode", "description": "'euclidean' (Standard) oder 'manhattan'." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler CSV-Pfad für eine Tabelle feature_id,kth_neighbor_distance." } } }, "calculate_end_time": { "name": "Endzeit berechnen", "description": "Füllt ein Endzeitfeld aus der Startzeit des nächsten Datensatzes innerhalb jeder Entitätsgruppe und macht aus Beobachtungen zu einem Zeitpunkt Datensätze mit Zeitspanne (ArcGIS Calculate End Time). transform_fields führt Transformationen je Wert aus und summary_statistics aggregiert Gruppen, aber nichts führte eine zeilenweise geordnete zeitliche Auffüllung durch.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer oder Tabelle." }, "start_field": { "label": "Startfeld", "description": "Zeitstempelfeld: eine numerische Epoche oder eine ISO-8601-Datums-/Datum-Zeit-Zeichenkette." }, "end_field": { "label": "Endfeld", "description": "Feld, das die Endzeit erhält (Standard 'END_TIME'). Wird erstellt, wenn nicht vorhanden, und überschrieben, wenn vorhanden." }, "id_fields": { "label": "ID-Felder", "description": "Komma- oder semikolongetrennte Gruppierungsfelder. Endzeiten werden nur innerhalb einer Gruppe abgeleitet, nie über Gruppengrenzen hinweg." }, "last_record": { "label": "Letzter Datensatz", "description": "Was für die letzte Zeile jeder Gruppe geschrieben wird: 'null' (Standard), 'same_as_start' oder 'duration' (Start + default_duration)." }, "default_duration": { "label": "Standarddauer", "description": "Sekunden, die bei last_record 'duration' zum Start addiert werden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabelayer. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." } } }, "calculate_grid_convergence_angle": { "name": "Meridiankonvergenzwinkel berechnen", "description": "Berechnet je Objekt den Meridiankonvergenzwinkel zwischen Gitternord und geographisch Nord aus Längen-/Breitengrad des Schwerpunkts und einem Zentralmeridian (standardmäßig der eigene UTM-Zentralmeridian des Objekts) und schreibt ihn in ein Feld für korrekte Symbol-/Beschriftungsrotation auf projizierten Karten – wie ArcGIS Calculate Grid Convergence Angle. Geographische (im Uhrzeigersinn von Nord) oder arithmetische (gegen den Uhrzeigersinn von Ost) Konvention. Reine Mathematik, kein PROJ; ohne Bezug zur gebündelten Geländekennzahl convergence_index. Die Geometrie wird als Längen-/Breitengrad gelesen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (beliebiger Geometrietyp) in geografischen Koordinaten (Länge/Breite in Grad, EPSG:4326)." }, "angle_field": { "label": "Winkelfeld", "description": "Name des Gleitkommafeldes für den Meridiankonvergenzwinkel in Grad. Standard 'GRID_CONV'." }, "angle_type": { "label": "Winkeltyp", "description": "Winkelkonvention: 'geographic' (Grad im Uhrzeigersinn ab Norden, positiv nach Osten) oder 'arithmetic' (Grad gegen den Uhrzeigersinn ab Osten, 90 − geographic). Standard 'geographic'." }, "central_meridian": { "label": "Zentralmeridian", "description": "Länge des Mittelmeridians in Grad. Wenn nicht angegeben, verwendet jedes Objekt den aus seiner Länge abgeleiteten Mittelmeridian seiner UTM-Zone." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Dateiendung). Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "calculate_missing_z_values": { "name": "Fehlende Z-Werte berechnen", "description": "Füllt Platzhalter- oder fehlende Z-Werte entlang von 3D-Objekten durch Interpolation aus den gültigen Z-Werten auf beiden Seiten, wie ArcGIS Calculate Missing Z Values.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Objektlayer mit 3D-Stützpunkten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "placeholder": { "label": "Platzhalter", "description": "Sentinel-Wert, der ein fehlendes Z markiert (z. B. -9999). Stützpunkte ganz ohne Z werden immer als fehlend behandelt." }, "method": { "label": "Methode", "description": "Füllmethode: 'linear' (Standard; Interpolation nach Distanz entlang des Objekts) oder 'nearest'." }, "extrapolate": { "label": "Extrapolieren", "description": "Führende/nachfolgende Lücken durch Fortführen des nächsten gültigen Stützpunkts füllen (Standard falsch; nicht gefüllte Stützpunkte werden stattdessen gezählt)." } } }, "calculate_motion_statistics": { "name": "Bewegungsstatistik berechnen", "description": "Annotiert zeitgestempelte Trackpunkte mit Bewegungsstatistiken – Geschwindigkeit, Beschleunigung, Richtung, Segment- und kumulierte Distanz, verstrichene Zeit und Stillstandskennzeichen – gruppiert nach Track und geordnet nach Zeit, wie ArcGIS Calculate Motion Statistics.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer mit zeitgestempelten Beobachtungen." }, "track_field": { "label": "Track-Feld", "description": "Feld, das jede Spur/jedes bewegte Objekt identifiziert." }, "time_field": { "label": "Zeitfeld", "description": "Feld mit der Zeit jedes Punkts: numerische Sekunden oder ein ISO-8601-Zeitstempel." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektor (ursprüngliche Attribute + Bewegungsfelder). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "window": { "label": "Fenster", "description": "Anzahl zurückliegender Punkte für die geglättete 'avg_speed' (Standard 1 = momentan)." }, "idle_distance": { "label": "Leerlaufdistanz", "description": "Ruheradius: ein Punkt gilt als ruhend, wenn sich das Objekt in den letzten idle_duration Sekunden höchstens um diese Distanz bewegt hat. Standard 0 (Ruheerkennung aus)." }, "idle_duration": { "label": "Leerlaufdauer", "description": "Rückblickfenster (Sekunden) für die Ruheerkennung. Standard 60." } } }, "calculate_polygon_main_angle": { "name": "Hauptwinkel des Polygons berechnen", "description": "Schreibt die dominante Ausrichtung jedes Polygons (die Längsseitenrichtung seines flächenminimalen umschließenden Rechtecks, über Rotating Calipers) in ein Winkelfeld – wie ArcGIS Calculate Polygon Main Angle. Die Vektorausrichtung je Polygon, die dem gebündelten, rein rasterbasierten patch_orientation fehlt; speist Symbol-/Beschriftungsrotation.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polygonlayer mit dem hinzugefügten Winkelfeld. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "angle_field": { "label": "Winkelfeld", "description": "Name des zu schreibenden Winkelfeldes (Standard 'MainAngle')." }, "convention": { "label": "Konvention", "description": "'arithmetic' (gegen den Uhrzeigersinn ab Osten; Standard), 'geographic' (im Uhrzeigersinn ab Norden) oder 'graphic' (im Uhrzeigersinn ab Osten)." } } }, "calculate_rates": { "name": "Raten berechnen", "description": "Berechnet geglättete Raten aus Anzahl- und Bevölkerungsfeldern (wie ArcGIS Calculate Rates): rohe Rate, globales empirisches Bayes nach Marshall oder räumliches empirisches Bayes über k nächste Nachbarn – der übliche Stabilisierungsschritt vor der Hotspot-Analyse von Krankheits-/Kriminalitätsraten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygon- oder Punktlayer mit Anzahl- und Bevölkerungsfeldern." }, "count_field": { "label": "Anzahlfeld", "description": "Feld mit der Ereignisanzahl (Zähler)." }, "population_field": { "label": "Bevölkerungsfeld", "description": "Feld mit der Risikobevölkerung (Nenner)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabelayer mit hinzugefügten Ratenfeldern. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'crude', 'eb_global' (Standard) oder 'eb_spatial'." }, "per": { "label": "Pro", "description": "Ratenmultiplikator, z. B. 100000 für pro 100.000 (Standard 100000)." }, "neighbors": { "label": "Nachbarn", "description": "Nur eb_spatial: Anzahl der nächsten Nachbarn für die lokale Referenzrate (Standard 8)." } } }, "calculate_transformation_errors": { "name": "Transformationsfehler berechnen", "description": "Passt eine Ähnlichkeits-/affine/projektive Transformation aus Verschiebungsverbindungen an und meldet den Residuenfehler jeder Verbindung sowie den Gesamt-RMSE, damit schlechte Passpunkte vor der Transformation gefunden und entfernt werden können. Wie ArcGIS Calculate Transformation Errors.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Verschiebungs-Verbindungslinien: der erste Stützpunkt ist der Quellpunkt (von), der letzte Stützpunkt der Zielpunkt (nach)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabepfad für die Verbindungstabelle mit angehängten Residuenfeldern. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'affine' (Standard, 6 Parameter), 'similarity' (4) oder 'projective' (8)." }, "keep_geometry": { "label": "Geometrie beibehalten", "description": "Geometrie jeder Verbindung in der Ausgabe behalten (Standard wahr). Für eine reine Tabelle auf falsch setzen." } } }, "calculate_transit_service_frequency": { "name": "Bedienungshäufigkeit des Nahverkehrs berechnen", "description": "Zeitfensterbezogene GTFS-Bedienungshäufigkeit im ÖPNV: zählt für ein Betriebsdatum (über calendar/calendar_dates) und ein Zeitfenster die Fahrten, die jede Haltestelle oder Routenlinie bedienen, und meldet Fahrten pro Stunde, wie ArcGIS Calculate Transit Service Frequency.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad zu einem entpackten GTFS-Feed-Verzeichnis." }, "target": { "label": "Ziel", "description": "'stops' (Punkt pro Haltestelle, Standard) oder 'lines' (Polylinie pro Route)." }, "date": { "label": "Datum", "description": "Betriebsdatum JJJJMMTT, aufgelöst über calendar.txt/calendar_dates.txt. Wenn nicht angegeben, zählen alle Verkehrsangebote." }, "start_time": { "label": "Startzeit", "description": "Fensterbeginn HH:MM oder HH:MM:SS (GTFS-Zeiten können 24:00 überschreiten). Wenn nicht angegeben, zählt der gesamte Tag." }, "duration_minutes": { "label": "Dauer (Minuten)", "description": "Fensterlänge in Minuten (zusammen mit start_time verwendet; legt auch den Nenner pro Stunde fest)." }, "count": { "label": "Anzahl", "description": "'departures' (Standard) oder 'arrivals' — welches Haltezeitfeld gezählt wird." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Dateiendung). Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "calculate_utm_zone": { "name": "UTM-Zone berechnen", "description": "Berechnet für jedes Objekt die optimale UTM-Zone und den WGS84-EPSG-Code aus Längen-/Breitengrad seines Schwerpunkts und fügt ein Zonenfeld (1–60) und ein EPSG-Feld (326##/327##) hinzu – für Kartenserien mit adaptiver Projektion, wie ArcGIS Calculate UTM Zone. Reine Mathematik mit den Ausnahmen für Norwegen/Svalbard; kein PROJ. Die Geometrie wird als Längen-/Breitengrad gelesen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (beliebiger Geometrietyp) in geografischen Koordinaten (Länge/Breite in Grad, EPSG:4326)." }, "zone_field": { "label": "Zonenfeld", "description": "Name des Ganzzahlfeldes für die UTM-Zonennummer (1–60). Standard 'utm_zone'." }, "epsg_field": { "label": "EPSG-Feld", "description": "Name des Ganzzahlfeldes für den WGS84-UTM-EPSG-Code (326## Nord, 327## Süd). Standard 'utm_epsg'." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Dateiendung). Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "cartogram": { "name": "Kartogramm", "description": "Verzerrt Polygone so, dass die Fläche proportional zu einem Attributwert ist: nicht zusammenhängend (jedes Polygon um seinen Schwerpunkt skalieren) oder Dorling (proportionale Kreise mit Überlappungsentfernung).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer, Format wird automatisch erkannt (oder In-Memory-Handle)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Numerisches Feld, zu dessen Wert die Fläche jedes Objekts proportional sein soll." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'non_contiguous' (Standard; Polygone an Ort und Stelle skalieren) oder 'dorling' (proportionale Kreise)." }, "iterations": { "label": "Iterationen", "description": "Iterationen der Dorling-Überlappungsentfernung (Standard 100). Wird bei non_contiguous ignoriert." } } }, "causal_inference_analysis": { "name": "Kausalinferenzanalyse", "description": "Schätzt den kausalen Effekt einer binären Behandlung auf ein Ergebnis über Propensity-Score-Matching, inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung oder Regressionsanpassung, mit einem Bootstrap-Konfidenzintervall mit Seed und einer Kovariaten-Balance-Tabelle je Störvariable vor/nach der Anpassung (wie ArcGIS Causal Inference Analysis).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Objektlayer." }, "outcome_field": { "label": "Ergebnisfeld", "description": "Numerisches Ergebnisfeld (abhängige Variable)." }, "treatment_field": { "label": "Behandlungsfeld", "description": "Binäres (0/1 oder boolesches) Behandlungsfeld. Kontinuierliche Behandlungen werden in dieser Version nicht unterstützt." }, "confounding_fields": { "label": "Konfundierende Felder", "description": "Kommagetrennte(s) numerische(s) Störvariablenfeld(er), für die adjustiert wird." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'ps_matching' (Standard, Nächster-Nachbar-Caliper-Matching auf dem Propensity Score), 'ipw' (stabilisierte inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung) oder 'regression_adjustment' (Ergebnis ~ Behandlung + Störvariablen)." }, "add_spatial_confounders": { "label": "Räumliche Konfundierer hinzufügen", "description": "Wenn wahr, wird der Satz der Störvariablen um die x/y-Koordinaten jedes Objekts sowie den k-Nächste-Nachbarn-Mittelwert jeder Störvariable erweitert (Standard falsch)." }, "balance_threshold": { "label": "Balance-Schwellenwert", "description": "Schwellenwert der standardisierten Mittelwertdifferenz für die Balanceprüfung nach der Adjustierung (Standard 0.1)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Eingabekopie + Spalten für Propensity Score / Gewicht / Match-ID). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Ganzzahliger Seed für das deterministische Bootstrap-Konfidenzintervall (Standard 42)." } } }, "cell_position_statistics": { "name": "Statistik der Zellenposition", "description": "Positions- und Rangstatistiken je Zelle über einen Stapel ausgerichteter Raster (ArcGIS Highest Position, Lowest Position, Popularity und Rank): welcher Layer den Extremwert enthält, der Wert, der eine bestimmte Anzahl von Malen vorkommt, oder der n-t-kleinste Wert. cell_statistics reduziert einen Stapel auf einen Wert und kann nie melden, aus welchem Layer dieser Wert stammt, und das gebündelte find_argument_statistics arbeitet entlang der Argumentachse eines einzelnen Multiband-Rasters ohne die Auswahlsemantik von Popularity/Rank.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Ein Multiband-Raster (jedes Band ist ein Layer) oder eine kommagetrennte Liste koregistrierter Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgaberaster. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "statistic": { "label": "Statistik", "description": "'highest_position' (Standard), 'lowest_position', 'popularity' oder 'rank'." }, "selector": { "label": "Selektor", "description": "Erforderlich für 'popularity' und 'rank': ein koregistrierter Rasterpfad oder eine konstante Zahl, die pro Zelle die Vorkommensanzahl (popularity) oder den 1-basierten Rang zur Auswahl angibt." }, "ignore_nodata": { "label": "NoData ignorieren", "description": "NoData-Beobachtungen pro Zelle überspringen (Standard wahr). Wenn falsch, macht jede NoData-Beobachtung die Zelle zu NoData." }, "process_as_multiband": { "label": "Als Multiband verarbeiten", "description": "'single_band' (Standard): jedes Band jeder Eingabe ist ein Layer eines einzigen Stapels. 'multi_band': Band i jeder Eingabe bildet einen eigenen Stapel, was ein Multiband-Ergebnis liefert." } } }, "cell_records_to_sectors": { "name": "Zellendatensätze zu Sektoren", "description": "Erzeugt Antennenabdeckungsgeometrie aus Mobilfunkmast-Punkten: Keilpolygone oder Winkelhalbierenden-Sektorlinien aus Azimut, Strahlbreite und Radius je Mast – wie ArcGIS Cell Site Records To Feature Class / Generate Sector Lines.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer der Antennen/Masten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Dateiendung). Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." }, "output_type": { "label": "Ausgabetyp", "description": "Auszugebende Geometrie: 'wedge' (Abdeckungspolygone, Standard) oder 'line' (Sektor-Winkelhalbierende als Linien)." }, "azimuth_field": { "label": "Azimutfeld", "description": "Feld mit dem Azimut jeder Antenne (Kompassgrad, 0 = Norden, im Uhrzeigersinn). Fällt auf 'azimuth' zurück, wenn nicht vorhanden." }, "beamwidth_field": { "label": "Strahlbreitenfeld", "description": "Feld mit der Strahlbreite jeder Antenne in Grad. Fällt auf 'beamwidth' zurück, wenn nicht vorhanden." }, "radius_field": { "label": "Radiusfeld", "description": "Feld mit dem Abdeckungsradius jeder Antenne in KBS-Einheiten. Fällt auf 'radius' zurück, wenn nicht vorhanden." }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Standard-Azimut in Kompassgrad, wenn kein Feld angegeben ist / ein Wert fehlt. Standard 0." }, "beamwidth": { "label": "Strahlbreite", "description": "Standard-Strahlbreite in Grad (0 < bw ≤ 360; ≥ 360 = omnidirektional). Standard 65." }, "radius": { "label": "Radius", "description": "Standard-Abdeckungsradius in KBS-Einheiten (muss positiv sein). Standard 1000." }, "segments": { "label": "Segmente", "description": "Anzahl gerader Segmente zur Annäherung jedes Sektorbogens (≥ 1). Standard 16." } } }, "cell_statistics": { "name": "Zellenstatistik", "description": "Statistik je Pixel über einen Stapel ausgerichteter Raster (wie ArcGIS Cell Statistics): Mittelwert, Majorität, Maximum, Median, Minimum, Minorität, Perzentil, Spannweite, Standardabweichung, Summe oder Vielfalt – der lokale Multi-Raster-Reduzierer, den die gebündelten sum_overlay/weighted_sum (nur Summe) und die Nachbarschafts-/Zonenwerkzeuge nicht bieten.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Ein Multiband-Raster (jedes Band ist ein Layer) oder eine kommagetrennte Liste koregistrierter Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Einband-Ausgaberaster des reduzierten Wertes. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "statistic": { "label": "Statistik", "description": "'mean' (Standard), 'majority', 'maximum', 'median', 'minimum', 'minority', 'percentile', 'range', 'std', 'sum' oder 'variety'." }, "ignore_nodata": { "label": "NoData ignorieren", "description": "NoData-Beobachtungen pro Zelle überspringen (Standard wahr). Wenn falsch, macht jede NoData-Beobachtung die Zelle zu NoData." }, "percentile_value": { "label": "Perzentilwert", "description": "Perzentil in [0, 100] für die Statistik 'percentile' (Standard 50 = Median)." } } }, "central_feature": { "name": "Zentrales Objekt / lineares Richtungsmittel", "description": "Das zentrale Objekt (das Eingabeobjekt mit der kleinsten Gesamtdistanz zu allen anderen) oder das lineare Richtungsmittel (mittlere Richtung, zirkuläre Varianz und mittlere Länge von Linienobjekten) – die beiden Mitglieder der Gruppe „Measuring Geographic Distributions“, die directional_distribution fehlen (ArcGIS Central Feature / Linear Directional Mean).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (Punkte für central_feature; Linien für linear_directional_mean)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Dateiendung). Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." }, "statistic": { "label": "Statistik", "description": "'central_feature' (Standard) oder 'linear_directional_mean'." }, "weight_field": { "label": "Gewichtungsfeld", "description": "Optionales numerisches Feld zur Gewichtung jedes Objekts (nur central_feature)." }, "case_field": { "label": "Fallfeld", "description": "Optionales Feld zur Gruppierung der Objekte; ein Ergebnis pro eindeutigem Wert." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Distanzmetrik für central_feature: 'euclidean' (Standard) oder 'manhattan'." }, "orientation_only": { "label": "Nur Orientierung", "description": "Linien für linear_directional_mean als ungerichtet behandeln (Orientierung mod 180°). Standard falsch." } } }, "change_point_detection": { "name": "Erkennung von Änderungspunkten", "description": "Erkennt abrupte Verschiebungen in der Zeitreihe an jedem Ort eines H3-Raum-Zeit-Würfels (wie ArcGIS Change Point Detection): binäre Segmentierung auf einer Mittelwert- oder Steigungsverschiebungs-Kostenfunktion mit sensitivitätsskalierter Strafe (oder einer festen Anzahl von Änderungspunkten) und meldet je Zelle die Anzahl der Änderungen, das Jahr der größten Änderung und die Segmentmittelwerte. Die zeitliche Segmentierung, die die Zwei-Zeitpunkt-change_vector_analysis und die monotonen Mann-Kendall-Tests nicht leisten können.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktlayer zeitgestempelter Ereignisse (Länge/Breite)." }, "time_field": { "label": "Zeitfeld", "description": "Feld mit der Zeit jedes Punkts: eine Zahl oder ein ISO-8601-Zeitstempel." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-H3-Polygonlayer mit Change-Point-Attributen. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Numerisches Feld, das pro Bin aggregiert wird (Standard: Punktanzahl)." }, "change_type": { "label": "Änderungstyp", "description": "'mean' (Niveauverschiebungen; Standard) oder 'slope' (Trendverschiebungen)." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'auto' (strafbasiert, Standard) oder 'defined' (genau num_change_points)." }, "num_change_points": { "label": "Anzahl Änderungspunkte", "description": "Methode defined: Anzahl der pro Standort zu findenden Change Points (Standard 1)." }, "sensitivity": { "label": "Empfindlichkeit", "description": "Methode auto: Strafskalierung; höher = weniger Change Points (Standard 1.0)." }, "time_step": { "label": "Zeitschritt", "description": "Breite eines Zeitschritts in den Einheiten von time_field (Standard 1)." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "H3-Auflösung 0..15 (Standard 7)." } } }, "classification_accuracy_assessment": { "name": "Bewertung der Klassifikationsgenauigkeit", "description": "Bewertet ein klassifiziertes Raster (oder Punkte, die bereits eine vorhergesagte Klasse tragen) anhand von Referenzpunkten mit Ground-Truth-Beschriftung und erzeugt eine Konfusionsmatrix, Gesamtgenauigkeit, Produzenten-/Nutzergenauigkeit je Klasse und Cohens Kappa – wie ArcGIS Compute Confusion Matrix.", "params": { "points": { "label": "Punkte", "description": "Referenz-Punktlayer (Genauigkeitsbewertung) mit dem Feld der Ground-Truth-Klasse." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Attribut der Punkte mit der Klassenbezeichnung der Ground Truth (Referenz)." }, "input": { "label": "Eingabe", "description": "Klassifiziertes Raster, das an jedem Referenzpunkt abgetastet wird (nächste Zelle). Entweder dieses ODER 'classified_field' angeben." }, "classified_field": { "label": "Klassifiziertes Feld", "description": "Attribut der Punkte, das bereits die vorhergesagte (Karten-)Klasse enthält und anstelle der Rasterabtastung verwendet wird. Entweder dieses ODER 'input' angeben." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band des klassifizierten Rasters, das abgetastet wird (Standard 1)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad für die mit REF_CLASS, MAP_CLASS, CORRECT annotierten Referenzpunkte. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." } } }, "collapse_dual_lines_to_centerline": { "name": "Doppellinien auf Mittellinie reduzieren", "description": "Erkennt Paare annähernd paralleler Linien innerhalb einer Breitentoleranz (Richtungsfahrbahnen, Straßenränder) und ersetzt jedes Paar durch eine einzelne Mittellinie, wobei Knotenpunkte neu verbunden werden – wie ArcGIS Collapse Dual Lines To Centerline.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Linienvektorlayer (projiziertes KBS; Breiten in dessen Einheiten)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Linienvektorpfad (Treiber aus der Dateierweiterung). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "min_width": { "label": "Minimale Breite", "description": "Minimaler Abstand zwischen gepaarten Linien in KBS-Einheiten (Standard 0)." }, "max_width": { "label": "Maximale Breite", "description": "Maximaler Abstand zwischen gepaarten Linien in KBS-Einheiten. Erforderlich (die Zusammenfassungsbreite)." }, "attribute": { "label": "Attribut", "description": "Optionales Feld, das übereinstimmen muss, damit zwei Linien gepaart werden (z. B. Straßenname oder Klasse)." }, "sample_distance": { "label": "Abtastdistanz", "description": "Verdichtungsintervall für die Parallelitätsprüfung in KBS-Einheiten. Standard: max_width / 2." }, "min_overlap": { "label": "Minimale Überlappung", "description": "Minimaler Anteil einer Linie, der parallel zu ihrem Partner verlaufen muss, um gepaart zu werden (0-1, Standard 0.5)." } } }, "collapse_hydro_polygon": { "name": "Hydrologisches Polygon reduzieren", "description": "Reduziert schmale Gewässerpolygone auf Mittellinien und behält breite Abschnitte als Polygone (wie ArcGIS Collapse Hydro Polygon): verfolgt die Mittellinie jedes Polygons entlang seiner Hauptachse über die Mittelpunkte senkrechter Querschnitte, misst die lokale Breite und reduziert dort, wo die mittlere Breite auf oder unter einem Schwellenwert liegt. Die breitenschwellenbasierte Polygon→Linie-Generalisierung, die das Straßenrand-Werkzeug collapse_dual_lines_to_centerline und das Raster-Werkzeug river_centerlines nicht leisten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Gewässerpolygonlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Mittellinienlayer für zusammengefasste (schmale) Polygone. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "collapse_width": { "label": "Kollabierbreite", "description": "Polygone, deren mittlere Breite höchstens diesem Wert entspricht, werden zu einer Mittellinie zusammengefasst." }, "sample_distance": { "label": "Abtastdistanz", "description": "Abstand der Querschnittsstationen entlang der Achse (Standard: collapse_width / 2)." }, "min_length": { "label": "Minimale Länge", "description": "Zusammengefasste Mittellinien verwerfen, die kürzer als dieser Wert sind (Standard 0)." }, "retained": { "label": "Beibehalten", "description": "Optionaler Ausgabe-Polygonlayer für breite (nicht zusammengefasste) Abschnitte." } } }, "collapse_road_detail": { "name": "Straßendetail reduzieren", "description": "Reduziert kleine Straßenschleifen und Versätze (Kreisverkehre, Hantelformen, versetzte Knicke) unterhalb eines Durchmesser-Schwellenwerts auf einzelne Durchgangsverbindungen für die kleinmaßstäbige Darstellung und bewahrt dabei die Netzwerkkonnektivität – wie ArcGIS Collapse Road Detail.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Straßenvektorlayer (Linien), Format wird automatisch erkannt (oder In-Memory-Handle)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "collapse_distance": { "label": "Kollabierdistanz", "description": "Maximaler Detaildurchmesser, der zusammengefasst wird. Schleifen/Versätze, deren Begrenzungsdurchmesser darunter liegt (Meter bei einem geografischen KBS, sonst KBS-Einheiten), werden zusammengefasst; größere bleiben erhalten." }, "road_class_field": { "label": "Straßenklassenfeld", "description": "Optionales Straßenklassenfeld. Wenn gesetzt, werden nur Schleifen zusammengefasst, deren Randstraßen alle denselben Klassenwert haben (Knoten zwischen verschiedenen Klassen bleiben erhalten)." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Distanz, innerhalb derer Straßenendpunkte als derselbe Knoten behandelt werden. Standard 1e-6." } } }, "collect_events": { "name": "Ereignisse sammeln", "description": "Fasst deckungsgleiche Ereignispunkte zu eindeutigen Orten zusammen, die jeweils eine ICOUNT-Anzahl der dortigen Ereignisse tragen, wie ArcGIS Collect Events.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer (Point oder MultiPoint)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad (Treiber aus der Dateierweiterung). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Fangtoleranz in Karteneinheiten; Punkte, deren Koordinaten auf dieselbe Zelle gerundet werden, gelten als deckungsgleich (Standard 1e-8, d. h. praktisch exakt)." } } }, "colocation_analysis": { "name": "Kolokationsanalyse", "description": "Lokaler Kolokationsquotient (Leslie & Kronenfeld), der misst, ob Punkte der Kategorie A überproportional unter Nachbarn der Kategorie B zu finden sind, mit einem Permutationstest-p-Wert mit Seed – wie ArcGIS Colocation Analysis.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer mit einem Kategoriefeld." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (eine Kopie der Eingabe mit Kolokationsfeldern). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "category_field": { "label": "Kategoriefeld", "description": "Feld mit der Kategorie jedes Punkts." }, "category_a": { "label": "Kategorie A", "description": "Fokuskategorie (A): die Punkte, deren Kolokation mit B gemessen wird." }, "category_b": { "label": "Kategorie B", "description": "Nachbarkategorie (B): die Punkte, gegen die A getestet wird." }, "neighbors": { "label": "Nachbarn", "description": "Anzahl der nächsten Nachbarn k (Standard 8)." }, "weight": { "label": "Gewichtung", "description": "Nachbargewichtung: 'gaussian' (Distanzabnahme, Standard) oder 'uniform'." }, "permutations": { "label": "Permutationen", "description": "Anzahl der Label-Permutationen für den Signifikanztest (Standard 99; 0 deaktiviert)." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Seed für den Permutations-Zufallszahlengenerator (Standard 1), für reproduzierbare Ergebnisse." } } }, "color_polygons": { "name": "Polygone einfärben", "description": "Weist jedem Polygon einen kleinen ganzzahligen Farbindex zu, sodass keine zwei benachbarten Polygone denselben Wert teilen (wie ArcGIS Calculate Color Theorem Field) – adjazenzsichere Choroplethen-Gestaltung über DSATUR-Graphfärbung auf Basis gemeinsamer Kanten (oder gemeinsamer Ecken).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polygonlayer mit dem hinzugefügten Farbfeld. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Name des zu schreibenden Farbindexfeldes (Standard 'color_id')." }, "adjacency": { "label": "Adjazenz", "description": "'edge' (Rook, gemeinsame Grenze; Standard) oder 'edge_or_corner' (Queen, gemeinsame Grenze oder gemeinsamer Stützpunkt)." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Gittergröße, auf die Stützpunkte vor dem Abgleich der Grenzen gefangen werden (Standard 0 = exakt)." } } }, "combine": { "name": "Kombinieren", "description": "Weist jeder eindeutigen Wertekombination über zwei oder mehr koregistrierte kategoriale Raster eine eindeutige Zonen-ID zu, plus eine Werte-Attributtabelle (ID, Anzahl, eine Spalte je Eingabe).", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Kommagetrennte Liste von >=2 koregistrierten kategorialen/ganzzahligen Rastern, die kombiniert werden sollen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Rasterpfad für das Raster der eindeutigen Kombinations-IDs. Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "csv_output": { "label": "CSV-Ausgabe", "description": "Optionaler CSV-Pfad für die Wert-Attributtabelle (Wert, Anzahl, eine Spalte pro Eingaberaster)." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das aus jedem Eingaberaster gelesen wird. Standard 1." } } }, "compare_spatial_weights": { "name": "Räumliche Gewichte vergleichen", "description": "Ordnet Kandidaten für Konzeptualisierungen räumlicher Gewichte (KNN, feste Distanzklasse, Kontiguität über Kanten / Kanten+Ecken, Delaunay) danach, wie stark jede die räumliche Clusterung eines oder mehrerer Analysefelder erfasst, mittels zeilenstandardisiertem globalem Moran's I mit Z-Score und zweiseitigem p-Wert – wie ArcGIS Compare Neighborhood Conceptualizations. Gibt eine Rangvergleichstabelle und die einzelne beste Methode aus.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (Punkte/Linien/Polygone; Kontiguität erfordert Polygone)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad der Ausgabe-Vergleichstabelle — eine CSV-Datei (Erweiterung .csv) oder eine geometrielose Vektortabelle. Wenn nicht angegeben, wird sie im Speicher gehalten." }, "input_fields": { "label": "Eingabefelder", "description": "Kommagetrennte Liste numerischer Feldnamen, die auf räumliche Clusterbildung analysiert werden sollen." }, "id_field": { "label": "ID-Feld", "description": "Feld mit der eindeutigen ID jedes Objekts (aus Kompatibilitätsgründen akzeptiert; zur Berechnung von Morans I nicht erforderlich)." }, "methods": { "label": "Methoden", "description": "Kommagetrennte Kandidaten-Konzeptualisierungen aus: knn, fixed_distance_band, contiguity_edges, contiguity_edges_corners, delaunay. Standard 'knn,contiguity_edges,contiguity_edges_corners'. Methoden, die nicht auf die Geometrie anwendbar sind (oder fehlschlagen), werden übersprungen." }, "number_of_neighbors": { "label": "Anzahl der Nachbarn", "description": "Anzahl der nächsten Nachbarn k für die Methode knn. Standard 8." }, "threshold_distance": { "label": "Schwellenwertdistanz", "description": "Grenzwert des Distanzbandes in Karteneinheiten. Nur erforderlich, wenn fixed_distance_band zu den Methoden gehört." } } }, "composite_bands": { "name": "Bänder kombinieren", "description": "Stapelt mehrere Einzelband-Raster in der angegebenen Reihenfolge zu einem Multiband-Raster (ArcGIS Composite Bands). Das gebündelte create_colour_composite ist auf drei RGB-Bänder festgelegt, sodass es keine Möglichkeit gab, die N-Band-Eingabe zusammenzustellen, die band_collection_statistics, principal_component_analysis, spectral_index und die OBIA-Suite alle benötigen.", "params": { "inputs": { "label": "Eingaben", "description": "Komma- oder semikolongetrennte Rasterpfade in der Reihenfolge der Ausgabebänder. Mindestens eines." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das aus jeder Eingabe übernommen wird, wenn eine Eingabe selbst mehrere Bänder hat (Standard 1)." }, "nodata_policy": { "label": "NoData-Regel", "description": "'any' (Standard): Eine Zelle ist NoData, wenn irgendein Band NoData ist. 'all': nur, wenn jedes Band NoData ist." }, "nodata": { "label": "NoData", "description": "NoData-Wert für die Ausgabe (Standard: der NoData-Wert der ersten Eingabe)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Mehrband-Ausgaberaster. Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." } } }, "compute_accuracy_for_object_detection": { "name": "Genauigkeit der Objekterkennung berechnen", "description": "Bewertet erkannte Objekte anhand von Ground Truth mittels IoU-Zuordnung und meldet Präzision, Recall und Average Precision je Klasse sowie die Gesamt-mAP, wie ArcGIS Compute Accuracy For Object Detection.", "params": { "detected": { "label": "Erkannt", "description": "Erkannte Objekte (Polygone oder Begrenzungsrahmen)." }, "ground_truth": { "label": "Referenzdaten", "description": "Referenzobjekte, gegen die bewertet wird." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Genauigkeitstabelle. Wenn nicht angegeben, wird sie im Speicher gehalten." }, "detected_class_field": { "label": "Feld erkannte Klasse", "description": "Klassenbezeichnungsfeld der Erkennungen. Weglassen, um alles als eine einzige Klasse zu bewerten." }, "ground_truth_class_field": { "label": "Feld Referenzklasse", "description": "Klassenbezeichnungsfeld der Referenzdaten. Weglassen, um alles als eine einzige Klasse zu bewerten." }, "confidence_field": { "label": "Konfidenzfeld", "description": "Konfidenzfeld der Erkennungen, das zur Rangfolge für die durchschnittliche Präzision verwendet wird. Ohne dieses Feld werden die Erkennungen in Eingabereihenfolge bewertet." }, "min_iou": { "label": "Minimale IoU", "description": "Minimale Intersection-over-Union, damit eine Erkennung als Treffer zählt (Standard 0.5)." } } }, "compute_sar_indices": { "name": "SAR-Indizes berechnen", "description": "Leitet polarimetrische SAR-Indizes – RVI (Radar Vegetation Index), RFDI (Radar Forest Degradation Index), CSI (Canopy Structure Index) und DPSVI (Dual-Pol SAR Vegetation Index) – aus multipolarisierter Rückstreuung ab (ArcGIS Compute SAR Indices). spectral_index deckt nur optische Bandarithmetik ab: seine Formeln und Bandkonventionen liegen im Reflektanzbereich und es kennt keine Polarisationskanäle, sodass die SAR-Kette des Katalogs (multilook, sar_coherence, Speckle-Filter) derzeit keinen Analyse-Endpunkt hat.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Kalibriertes SAR-Raster mit mehreren Polarisationen (ein Band pro Polarisation)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Indexraster. Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "index": { "label": "Index", "description": "'rvi' (Standard), 'rfdi', 'csi' oder 'dpsvi'." }, "polarization_bands": { "label": "Polarisationsbänder", "description": "1-basierte Bandzuordnung, z. B. 'vv=1,vh=2' oder 'hh=1,hv=2,vv=3'. Standard nach Bandanzahl: 2 Bänder = 'vv=1,vh=2', 3+ Bänder = 'hh=1,hv=2,vv=3'." }, "input_units": { "label": "Eingabeeinheiten", "description": "'linear' (Standard) oder 'db'. dB-Eingaben werden vor der Verhältnisrechnung in lineare Leistung umgewandelt, da Verhältnisse von Dezibelwerten nicht sinnvoll sind." } } }, "construct_sight_lines": { "name": "Sichtlinien konstruieren", "description": "Erzeugt Sichtlinien-Objekte zwischen Beobachterpunkten und Zielobjekten, mit Höhenversätzen für Beobachter/Ziel, Abtastung entlang linearer und flächiger Ziele, optionalen Feldern für Azimut und Vertikalwinkel sowie 2D- oder 3D-Distanz. Wie ArcGIS Construct Sight Lines.", "params": { "observers": { "label": "Beobachter", "description": "Beobachter-Punktobjekte." }, "targets": { "label": "Ziele", "description": "Ziel-Punkt-, -Linien- oder -Polygonobjekte." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad der Ausgabe-Sichtlinien. Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." }, "observer_height_field": { "label": "Beobachterhöhenfeld", "description": "Optionales Feld mit dem Höhenversatz jedes Beobachters (wird zu seinem Z addiert)." }, "target_height_field": { "label": "Zielhöhenfeld", "description": "Optionales Feld mit dem Höhenversatz jedes Ziels (wird zu seinem Z addiert)." }, "join_field": { "label": "Verknüpfungsfeld", "description": "Optionales Feld, das in beiden Eingaben vorhanden ist; nur Beobachter und Ziele mit gleichem Wert werden gepaart. Ohne dieses Feld wird jeder Beobachter mit jedem Ziel gepaart." }, "sample_distance": { "label": "Abtastdistanz", "description": "Abstand in Karteneinheiten für Zielpunkte, die entlang von Linien-/Polygongrenzen erzeugt werden (Standard: ein Punkt pro Stützpunkt)." }, "output_direction": { "label": "Richtung ausgeben", "description": "Felder AZIMUTH und VERT_ANGLE hinzufügen (Standard falsch)." }, "distance_method": { "label": "Distanzmethode", "description": "'2d' (Standard) oder '3d' für das Feld DISTANCE." } } }, "contiguous_cartogram": { "name": "Zusammenhängendes Kartogramm", "description": "Dichteausgleichendes Kartogramm (Gastner-Newman-Diffusion): verzerrt Polygonflächen proportional zu einem Attribut und erhält die Karte dabei als zusammenhängende Fläche mit gemeinsamen Grenzen (ArcGIS Generate Contiguous Cartogram). Das mitgelieferte Kartogramm-Werkzeug implementiert nur die nicht zusammenhängende und die Dorling-Methode, die beide die Adjazenz zerstören, und seine eigene Moduldokumentation verweist die zusammenhängende Form auf später.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Zusammenhängender Polygonlayer." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Positives numerisches Attribut, zu dessen Summe die Flächen proportional werden sollen." }, "grid_size": { "label": "Gittergröße", "description": "Auflösung des Dichterasters; muss eine Zweierpotenz sein (Standard 256). Der wichtigste Regler für Genauigkeit/Rechenaufwand." }, "iterations": { "label": "Iterationen", "description": "Diffusionsschritte (Standard 20). Mehr Schritte gleichen die Dichte weiter aus, auf Kosten stärkerer Verzerrung." }, "blur": { "label": "Unschärfe", "description": "Gaußsche Vorglättung des Dichtefeldes in Rasterzellen (Standard 0.5). Verhindert die extreme Verzerrung, die eine harte Dichteunstetigkeit erzeugt." }, "sea_density": { "label": "Meeresdichte", "description": "Dichte außerhalb des Untersuchungsgebiets: 'mean' (Standard) oder 'min'. Dies verändert das Ergebnis am Kartenrand erheblich." }, "densify_spacing": { "label": "Verdichtungsabstand", "description": "Maximale Kantensegmentlänge in Rasterzellen, bevor Stützpunkte eingefügt werden (Standard 1.0). Lange gerade Grenzen lösen sich sonst von ihren Nachbarn." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polygonlayer mit verschobenen Stützpunkten und den ursprünglichen Attributen. Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." } } }, "contour_list": { "name": "Höhenlinienliste", "description": "Erzeugt Konturen an einer expliziten Werteliste statt in festem Intervall, als verkettete Polylinien oder gefüllte Polygone, jeweils mit ihrem Niveau beschriftet (ArcGIS Contour List). Das gebündelte contours_from_raster akzeptiert nur „interval“ und „base“, sodass die unregelmäßigen Reihen realer Karten – IHO-Tiefenstufen, Hochwasser-Wiederkehrstufen, veröffentlichte Klassengrenzen – je Wert einen Lauf und eine Zusammenführung erfordern und trotzdem nicht als ein nach Niveau beschrifteter Layer herauskommen können.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Oberflächenraster." }, "contour_values": { "label": "Höhenlinienwerte", "description": "Kommagetrennte Liste der zu konturierenden Niveaus in den Z-Einheiten des Rasters." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Höhenlinienlayer. Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." }, "geometry_type": { "label": "Geometrietyp", "description": "'polyline' (Standard) für Höhenlinien oder 'polygon' für die gefüllte Region auf oder über jedem Niveau." }, "min_length": { "label": "Minimale Länge", "description": "Höhenlinien verwerfen, die kürzer als dieser Wert in Karteneinheiten sind; dies entfernt die Sprenkel, die eine verrauschte Oberfläche erzeugt." }, "close_rings": { "label": "Ringe schließen", "description": "Den ersten Stützpunkt bei Höhenlinien wiederholen, die sich selbst schließen (Standard wahr)." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das konturiert werden soll (Standard 1)." } } }, "contour_with_barriers": { "name": "Höhenlinien mit Barrieren", "description": "Verfolgt Isolinien einer Oberfläche, die an Barrierenobjekten enden, statt sie zu kreuzen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Raster einer kontinuierlichen Oberfläche." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad des Ausgabe-Linienvektors (Treiber aus der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." }, "barriers": { "label": "Barrieren", "description": "Optionaler Barrieren-Vektorlayer (Linien oder Polygone). Höhenlinien kreuzen diese Objekte nicht." }, "interval": { "label": "Intervall", "description": "Höhenlinienintervall in Oberflächeneinheiten. Niveaus sind Basis + k*Intervall innerhalb des Datenbereichs. Wird ignoriert, wenn 'levels' angegeben ist." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Basiswert, von dem aus das Intervall gemessen wird (Standard 0)." }, "levels": { "label": "Ebenen", "description": "Explizite kommagetrennte Höhenlinienwerte (z. B. \"10,20,30\"). Überschreibt Intervall/Basis." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das gelesen wird (Standard 1)." } } }, "convert_coordinate_notation": { "name": "Koordinatennotation umwandeln", "description": "Wandelt die Koordinate jedes Objekts zwischen Notationen um – Dezimalgrad (DD), Grad-Minuten-Sekunden (DMS), Grad-Dezimalminuten (DDM), UTM und MGRS/USNG – und schreibt ein neues Feld in der Zielnotation, wie ArcGIS Convert Coordinate Notation. Reine Gittermathematik (Krüger-Transversal-Mercator + MGRS-Buchstabenschema auf WGS84); kein PROJ.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punkt- (oder Tabellen-)Vektorlayer." }, "input_notation": { "label": "Eingabenotation", "description": "Notation der Eingabekoordinate: DD, DMS, DDM, UTM oder MGRS." }, "output_notation": { "label": "Ausgabenotation", "description": "Zu schreibende Zielnotation: DD, DMS, DDM, UTM oder MGRS." }, "coord_field": { "label": "Koordinatenfeld", "description": "Feld mit der Eingabe-Koordinatenzeichenkette. Wenn nicht angegeben, wird die Punktgeometrie verwendet (nur gültig bei input_notation=DD; Geometrie x=Lon, y=Lat)." }, "output_field": { "label": "Ausgabefeld", "description": "Name des zu schreibenden Feldes. Standard: die kleingeschriebene Ausgabenotation (z. B. 'utm')." }, "precision": { "label": "Genauigkeit", "description": "MGRS-Ziffern pro Achse (1=10 km … 5=1 m, bis zu 9). Standard 5. Wird von anderen Notationen ignoriert." }, "update_geometry": { "label": "Geometrie aktualisieren", "description": "Wenn wahr, wird die Geometrie jedes Objekts aus der geparsten Koordinate als Lon/Lat-Punkt in EPSG:4326 neu aufgebaut. Standard falsch (Eingabegeometrie/KBS beibehalten)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Dateiendung). Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "convert_sar_units": { "name": "SAR-Einheiten umwandeln", "description": "Wandelt ein SAR-Raster zwischen den Darstellungen Amplitude, Intensität, lineare Leistung, Dezibel, komplex-zu-Intensität und abgewickelte Phase-zu-Verschiebung um (ArcGIS Convert SAR Units). raster_calculator kann die Arithmetik auswerten, trägt aber weder Semantik noch Absicherungen – er liefert bei einer Log-Umrechnung -inf für Zellen mit Wert null, und nichts im Katalog hält fest, in welcher Einheit ein SAR-Raster vorliegt, sodass Speckle-Filter und Verhältnisindizes routinemäßig auf die falsche Darstellung angewendet werden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-SAR-Raster. Für 'complex_to_intensity' ist dies ein Zweiband-I/Q-Raster (Konvention von multilook / sar_coherence)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Rasterpfad. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "conversion": { "label": "Konvertierung", "description": "'linear_to_db', 'db_to_linear', 'amplitude_to_intensity', 'intensity_to_amplitude', 'complex_to_intensity' oder 'phase_to_displacement'." }, "wavelength": { "label": "Wellenlänge", "description": "Radarwellenlänge in Metern für 'phase_to_displacement' (Standard 0.05546576, Sentinel-1 C-Band)." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das gelesen wird (Standard 1). Wird für 'complex_to_intensity' ignoriert, das immer die Bänder 1 und 2 als I und Q liest." } } }, "coregister_rasters": { "name": "Raster koregistrieren", "description": "Richtet ein sekundäres Raster automatisch an einer Referenz aus, mittels normalisierter Kreuzkorrelation eines Kachelgitters, subpixelgenauer Peak-Verfeinerung, einer Least-Squares-Transformationsanpassung mit Ausreißerentfernung und Resampling (ArcGIS Apply Coregistration). Dies ist die fehlende Voraussetzung für die gesamte InSAR-Kette des Katalogs: sar_coherence, flatten_interferogram und goldstein_phase_filter benötigen alle koregistrierte Eingaben, und nichts hat sie erzeugt. georeference_raster_from_control_points braucht von Hand gewählte Passpunkte, image_correlation bewertet nur die Ähnlichkeit, und warp_raster braucht eine bereitgestellte Transformation.", "params": { "reference": { "label": "Referenz", "description": "Referenzraster. Die Ausgabe wird auf das Gitter dieses Rasters geschrieben." }, "secondary": { "label": "Sekundär", "description": "Raster, das auf das Referenzraster ausgerichtet werden soll. Alle seine Bänder werden resampelt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe des resampelten Sekundärrasters auf dem Referenzgitter. Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "tie_points": { "label": "Passpunkte", "description": "Ausgabe-Punktlayer der akzeptierten Passpunkte mit ihrer gemessenen Verschiebung und Korrelation. Wird immer erzeugt; wird im Speicher gehalten, wenn kein Pfad angegeben ist." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das für die Zuordnung verwendet wird (Standard 1). Eine Zweiband-Eingabe wird über ihren komplexen Betrag zugeordnet, sofern dies nicht angegeben ist." }, "transform": { "label": "Transformation", "description": "'translation', 'affine' (Standard) oder 'polynomial2'." }, "tile_size": { "label": "Kachelgröße", "description": "Seitenlänge jeder Zuordnungskachel in Zellen (Standard 32)." }, "grid_size": { "label": "Gittergröße", "description": "Anzahl der Kacheln pro Achse (Standard 8, also 64 Kacheln)." }, "max_shift": { "label": "Maximale Verschiebung", "description": "Halbe Breite des ganzzahligen Suchfensters in Zellen (Standard 8)." }, "min_correlation": { "label": "Minimale Korrelation", "description": "Passpunkte verwerfen, deren maximale normalisierte Korrelation unter diesem Wert liegt (Standard 0.3)." }, "outlier_sigma": { "label": "Ausreißer-Sigma", "description": "Passpunkte aussortieren, deren Anpassungsresiduum diese Anzahl von Standardabweichungen überschreitet (Standard 3.0). Auf 0 setzen, um das Aussortieren zu deaktivieren." }, "resample": { "label": "Neu abtasten", "description": "'bilinear' (Standard) oder 'nearest'." } } }, "corridor": { "name": "Korridor", "description": "Kostengünstigster Korridor zwischen zwei akkumulierten Kostenoberflächen (ArcGIS Corridor): summiert zwei Kostendistanz-Raster zu einer Korridoroberfläche, deren Minimum der kostengünstigste Pfad ist, und begrenzt optional per Schwellenwert auf das nahezu optimale Band. Direkter Modus (zwei Kostenraster) oder Komfortmodus (ein Reibungsraster + zwei Quellraster).", "params": { "cost1": { "label": "Kosten 1", "description": "Erstes akkumuliertes Kostenraster (von Quelle A). Direktmodus." }, "cost2": { "label": "Kosten 2", "description": "Zweites akkumuliertes Kostenraster (von Quelle B). Direktmodus." }, "cost": { "label": "Kosten", "description": "Reibungs-/Durchgangskostenraster. Komfortmodus (mit source1/source2)." }, "source1": { "label": "Quelle 1", "description": "Erstes Quellraster (positive Zellen sind Quellen). Komfortmodus." }, "source2": { "label": "Quelle 2", "description": "Zweites Quellraster (positive Zellen sind Quellen). Komfortmodus." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des Ausgabe-Korridorrasters. Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Nur Zellen beibehalten, deren Korridorkosten diesen absoluten Wert nicht überschreiten (der Rest wird auf NoData maskiert)." }, "percent": { "label": "Prozent", "description": "Nur Zellen beibehalten, die innerhalb dieses Prozentsatzes über den minimalen Korridorkosten liegen (z. B. 5 = innerhalb von 5 %). Wird ignoriert, wenn 'threshold' gesetzt ist." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das aus dem/den Eingaberaster(n) gelesen wird. Standard 1." } } }, "cost_back_link": { "name": "Kosten-Rückverweis", "description": "Gibt das 0-8-Nachbarrichtungs-Raster aus, das für jede Zelle den nächsten Schritt entlang der kostengünstigsten Route zurück zur nächstgelegenen Quelle kodiert, plus die akkumulierte Kostenoberfläche (ArcGIS Cost Back Link und Path Back Link). cost_distance, cost_pathway und cost_allocation berechnen dies alle intern und verwerfen es, sodass das Zurückverfolgen von N Zielen derzeit N vollständige Kostenlösungen statt eines Akkumulationsdurchlaufs plus N günstiger Rückwege kostet.", "params": { "source": { "label": "Quelle", "description": "Quellzellen: ein Raster (jede Zelle ungleich null und ungleich NoData ist eine Quelle) oder ein Punkt-/Multipunkt-Vektorlayer." }, "cost": { "label": "Kosten", "description": "Raster der Kosten pro Distanzeinheit. Optional, wenn 'surface' angegeben ist (dann sind die Kosten überall standardmäßig 1, was reine Oberflächendistanz ergibt)." }, "surface": { "label": "Oberfläche", "description": "Optionales Höhenraster, das die Variante Path Back Link aktiviert: Der horizontale Abstand wird durch die wahre Oberflächendistanz sqrt(dxy^2 + dz^2) ersetzt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Backlink-Raster (0 = Quelle, 1-8 = Richtung zur Quelle, 1 = Osten, gegen den Uhrzeigersinn). Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "out_distance": { "label": "Ausgabe Distanz", "description": "Akkumuliertes Kostenraster. Wird immer erzeugt; fällt auf ein Speicher-Handle zurück, wenn kein Pfad angegeben ist." }, "max_distance": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Optionaler Akkumulationsgrenzwert: Zellen, die mehr als diesen Wert kosten, bleiben unerreichbar." } } }, "cost_connectivity": { "name": "Kostenkonnektivität", "description": "Kostengünstigstes Netzwerk, das mehrere Standorte über eine Kostenoberfläche verbindet (wie ArcGIS Cost Connectivity / Optimal Region Connections): Multi-Quellen-Dijkstra-Zuweisung, paarweise kostengünstigste Pfade zwischen benachbarten Regionen und deren minimaler Spannbaum – das kostengünstigste Netzwerk, das die gebündelten Einzelquellen-Werkzeuge cost_distance und path_distance nicht aufbauen können.", "params": { "sources": { "label": "Quellen", "description": "Punktlayer der zu verbindenden Standorte/Regionen." }, "cost": { "label": "Kosten", "description": "Kosten-/Reibungsraster (Durchquerungskosten pro Zelle; NoData-Zellen sind Barrieren)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polylinienlayer der kostengünstigsten Pfade. Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." }, "connections": { "label": "Verbindungen", "description": "'mst' (minimaler Spannbaum, der alle Standorte verbindet; Standard) oder 'all_neighbors' (jeder Pfad zwischen benachbarten Regionen)." }, "id_field": { "label": "ID-Feld", "description": "Optionales Feld zur Beschriftung der Quellen (Standard: 1-basierter Index)." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band des Kostenrasters (Standard 1)." } } }, "count_overlapping_features": { "name": "Überlappende Objekte zählen", "description": "Zerlegt überlappende Polygone in disjunkte Regionen, jeweils mit der Anzahl (und optional den IDs) der Eingabeobjekte, die sie überdecken, wie ArcGIS Count Overlapping Features.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonvektorlayer (Objekte dürfen sich überlappen)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des Ausgabe-Polygonvektors (Treiber aus der Erweiterung) mit einem Feld 'count'. Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." }, "min_count": { "label": "Minimale Anzahl", "description": "Nur Regionen beibehalten, die von mindestens so vielen Objekten überdeckt werden (Standard 1; 2 verwenden, um nur Überlappungen zu erhalten)." }, "id_field": { "label": "ID-Feld", "description": "Optionales Feld zur Identifizierung jedes Eingabeobjekts (wird in der ids-Spalte / im Bericht verwendet). Standard: der Objektindex." }, "report_ids": { "label": "Bericht-IDs", "description": "Optionaler CSV-Pfad für eine region_id,feature_id-Verknüpfungstabelle (eine Zeile pro überdeckendem Objekt)." } } }, "create_accuracy_assessment_points": { "name": "Punkte zur Genauigkeitsbewertung erstellen", "description": "Erzeugt zufällig verteilte Referenzpunkte, stratifiziert nach den Klassen eines klassifizierten Rasters oder Polygon-Layers, vorbefüllt mit der Kartenklasse und bereit für die Ground-Truth-Beschriftung (ArcGIS Create Accuracy Assessment Points). classification_accuracy_assessment verarbeitet solche Punkte, aber nichts hat sie erzeugt, und create_spatial_sampling_locations stratifiziert nach Polygonobjekt oder Feld statt nach Rasterklasse und hat keine gleichverteilte Zuteilung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Klassifiziertes Raster oder ein klassifizierter Polygonlayer mit 'class_field'." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Klassenattribut, erforderlich, wenn 'input' ein Vektorlayer ist. Wird für Rastereingaben ignoriert, bei denen der Zellenwert verwendet wird." }, "num_points": { "label": "Anzahl Punkte", "description": "Gesamtzahl der Referenzpunkte (Standard 500)." }, "sampling_strategy": { "label": "Stichprobenstrategie", "description": "Eine der Optionen 'stratified_random' (Standard, Zuteilung proportional zur Klassenfläche), 'equalized_stratified' (gleiche Anzahl pro Klasse), 'random' (Klasse ignorieren)." }, "min_points_per_class": { "label": "Minimale Punkte pro Klasse", "description": "Untergrenze bei 'stratified_random', damit seltene Klassen nicht wegfallen (Standard 1)." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band einer Rastereingabe (Standard 1)." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Seed für den deterministischen Zufallszahlengenerator (Standard 1)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktlayer mit CLASSVALUE (Kartenklasse), GrndTruth (-1 bis zur Erhebung) und Stratum. Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." } } }, "create_cartographic_partitions": { "name": "Kartografische Partitionen erstellen", "description": "Erzeugt adaptive, nicht überlappende Partitionspolygone, die jeweils ungefähr eine Zielanzahl von Objekten enthalten (dichter, wo sich Daten häufen), damit große Generalisierungs-/Maskierungsaufgaben überdeckungssicher gekachelt werden können – ein Gegenstück in reinem Rust zu ArcGIS Create Cartographic Partitions.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (beliebige Geometrie). Jedes Objekt wird auf einen repräsentativen Punkt reduziert und einer Partition zugewiesen." }, "feature_count": { "label": "Objektanzahl", "description": "Angestrebte maximale Anzahl von Objekten pro Partition. Eine Zelle wird geteilt, solange sie mehr als so viele Objekte enthält. Standard 1000." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polygonvektor der Partitionen (Treiber aus der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." } } }, "create_overpass": { "name": "Überführung erstellen", "description": "Erzeugt Ausblendmasken-Polygone (und optionale Flügelstrich-Dekorationslinien), wo eine „obere“ Linie eine „untere“ Linie kreuzt, sodass die untere Linie an der Kreuzung maskiert wird.", "params": { "above": { "label": "Oberhalb", "description": "Linienvektor der Objekte, die ÜBER die Kreuzung führen (die Maske wird entlang dieser ausgerichtet). Format automatisch erkannt oder Speicher-Handle." }, "below": { "label": "Unterhalb", "description": "Linienvektor der Objekte, die UNTER der Kreuzung maskiert werden (die auszublendenden Linien). Format automatisch erkannt oder Speicher-Handle." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die Maskenpolygone (Treiber aus der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, werden sie im Speicher gehalten." }, "output_decoration": { "label": "Dekoration ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die Flügelstrich-Dekorationslinien. Wenn nicht angegeben, werden sie im Speicher gehalten (werden weiterhin als 'output_decoration' zurückgegeben)." }, "margin_along": { "label": "Rand entlang", "description": "Halbe Länge jeder Maske entlang der oberen Linie in KBS-Einheiten (Maskenlänge ist das 2-Fache davon). Standard 1.0." }, "margin_across": { "label": "Rand quer", "description": "Halbe Breite jeder Maske quer zur oberen Linie in KBS-Einheiten (Maskenbreite ist das 2-Fache davon). Standard 1.0." }, "wing_type": { "label": "Flügeltyp", "description": "Dekorationsstil: 'none', 'perpendicular' (Standard; ein Strich quer über jedes Maskenende) oder 'parallel' (Umrandungslinien entlang jeder Seite)." } } }, "create_routes": { "name": "Routen erstellen", "description": "Linienobjekte anhand eines Routen-ID-Felds zusammenführen, ihre Segmente zu einer einzigen Polylinie je Route ordnen und lineare Messwerte (M-Werte) aus der geometrischen Länge oder aus Von-/Bis-Messwertfeldern zuweisen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Linienvektordatei, Format automatisch erkannt (oder Speicher-Handle)." }, "route_id_field": { "label": "Routen-ID-Feld", "description": "Attribut, das jede Route identifiziert; die Eingabelinien werden danach gruppiert, eine Ausgaberoute pro eindeutigem Wert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad des Ausgabe-Routenvektors (Treiber aus der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." }, "measure_source": { "label": "Messwertquelle", "description": "Wie Messwerte zugewiesen werden: LENGTH (0..geometrische Länge), ONE_FIELD (Start aus einem Feld, Ende = Start + Länge) oder TWO_FIELDS (Start/Ende aus Feldern, interpoliert). Standard LENGTH." }, "from_measure_field": { "label": "Feld Von-Messwert", "description": "Numerisches Feld mit dem Start-Messwert jeder Route (verwendet von ONE_FIELD und TWO_FIELDS). Wird aus dem ersten Segment der Route gelesen." }, "to_measure_field": { "label": "Feld Bis-Messwert", "description": "Numerisches Feld mit dem End-Messwert jeder Route (verwendet von TWO_FIELDS). Wird aus dem ersten Segment der Route gelesen." }, "measure_factor": { "label": "Messwertfaktor", "description": "Multiplikator, der auf den natürlichen (längenbasierten) Messwert angewendet wird, z. B. 0.001, um Meter in Kilometer umzurechnen. Standard 1.0." }, "measure_offset": { "label": "Messwertversatz", "description": "Wert, der zu jedem Messwert entlang der Route addiert wird (verschiebt die M-Werte der gesamten Route). Standard 0.0." }, "ignore_gaps": { "label": "Lücken ignorieren", "description": "Bei LENGTH/ONE_FIELD die geraden Sprünge zwischen getrennten Segmenten vom akkumulierten Messwert ausschließen, damit Lücken die Distanzen nicht aufblähen. Standard falsch." }, "snap_tolerance": { "label": "Fangtoleranz", "description": "Endpunkte innerhalb dieser Distanz (KBS-Einheiten) werden beim Zusammenfügen von Segmenten als deckungsgleich behandelt. Standard 1e-6." } } }, "create_spatial_sampling_locations": { "name": "Räumliche Stichprobenstandorte erstellen", "description": "Stichprobenpunkte über ein Polygon-Untersuchungsgebiet nach einfachem Zufalls-, geschichtetem, systematischem (Quadrat/Sechseck/Dreieck) oder Cluster-Design erzeugen, mit reproduzierbarer Zufälligkeit über einen Seed.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Polygonvektordatei des Untersuchungsgebiets (oder Speicher-Handle)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad des Ausgabe-Punktvektors (Treiber aus der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'simple_random' (Standard), 'stratified', 'systematic' oder 'cluster'." }, "num_samples": { "label": "Anzahl Stichproben", "description": "Gesamtzahl der Stichprobenpunkte für simple_random, stratified und cluster. Standard 100." }, "strata_field": { "label": "Schichtungsfeld", "description": "Für stratified: Eingabeobjekte nach diesem Attribut in Straten gruppieren. Wenn nicht angegeben, bildet jedes Eingabeobjekt ein eigenes Stratum." }, "allocation": { "label": "Zuteilung", "description": "Für stratified: 'proportional' zur Stratumfläche (Standard), 'equal' pro Stratum oder 'population_field' proportional zur Summe eines Feldes." }, "population_field": { "label": "Bevölkerungsfeld", "description": "Für allocation=population_field: das numerische Feld, dessen Summe pro Stratum die Zuteilung bestimmt." }, "bin_shape": { "label": "Bin-Form", "description": "Für systematic: 'square' (Standard), 'hexagon' oder 'triangle' als Gitter." }, "bin_size": { "label": "Bin-Größe", "description": "Abstand (KBS-Einheiten) für systematische Gitter und Cluster-Zellen. Für diese Methoden erforderlich." }, "num_clusters": { "label": "Anzahl Cluster", "description": "Für cluster: wie viele Zellen zufällig ausgewählt werden. Standard 10." }, "min_distance": { "label": "Minimale Distanz", "description": "Mindestabstand zwischen simple_random-/stratified-/cluster-Punkten (KBS-Einheiten). Standard 0 (keine Einschränkung)." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Seed für den deterministischen Zufallszahlengenerator (Standard 1)." } } }, "create_spatially_balanced_points": { "name": "Räumlich ausgewogene Punkte erstellen", "description": "Räumlich gut verteilte (quasi-zufällige Halton-)Stichprobenpunkte innerhalb eines Begrenzungspolygons erzeugen, optional gewichtet durch ein Einschlusswahrscheinlichkeitsraster, jeder mit einer ausgewogenen Stichprobenreihenfolge versehen, wie ArcGIS Create Spatially Balanced Points.", "params": { "constraint": { "label": "Einschränkung", "description": "Begrenzungs-Polygonlayer; Punkte werden innerhalb dieser Polygone erzeugt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad (Treiber aus der Dateierweiterung). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "num_points": { "label": "Anzahl Punkte", "description": "Anzahl der zu erzeugenden Stichprobenpunkte." }, "probability": { "label": "Wahrscheinlichkeit", "description": "Optionales Raster der Einschlusswahrscheinlichkeit; Zellen mit höheren Werten werden mit größerer Wahrscheinlichkeit beprobt (normalisiert durch ihr Maximum)." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Zufallsstartwert für reproduzierbare Stichproben (Standard 1)." } } }, "create_underpass": { "name": "Unterführung erstellen", "description": "Erzeugt an Linienkreuzungen Maskenpolygone, die entlang des oberen Objekts ausgerichtet sind, und schneidet eine passende Lücke aus dem unteren Objekt, sodass es als darunter hindurchführend gelesen wird (ArcGIS Create Underpass). Gegenstück zum ausgelieferten create_overpass, das die untere Linie maskiert, damit die obere durchgehend erscheint; eine Unterführung benötigt stattdessen die dekorative Unterbrechung, die ein Tunnelportal von einer Brücke unterscheidet. Gibt sowohl die Masken als auch die gekürzten unteren Linien aus.", "params": { "above": { "label": "Oberhalb", "description": "Linienvektor der Objekte, die ÜBER die Kreuzung führen (die Masken werden entlang dieser ausgerichtet). Format automatisch erkannt oder Speicher-Handle." }, "below": { "label": "Unterhalb", "description": "Linienvektor der Objekte, die UNTER der Kreuzung hindurchführen (die Linien, die die Lücke erhalten). Format automatisch erkannt oder Speicher-Handle." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die Unterführungs-Maskenpolygone. Wenn nicht angegeben, werden sie im Speicher gehalten." }, "output_lines": { "label": "Linien ausgeben", "description": "Optionaler Ausgabepfad für den unteren Layer mit ausgeschnittenen Unterführungslücken. Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten (wird weiterhin als 'output_lines' zurückgegeben)." }, "margin_along": { "label": "Rand entlang", "description": "Halbe Länge jeder Maske, gemessen ENTLANG der oberen Linie, in KBS-Einheiten; die Maske erstreckt sich in dieser Richtung über das 2-Fache davon. Standard 1.0." }, "margin_across": { "label": "Rand quer", "description": "Halbe Breite jeder Maske QUER zur oberen Linie in KBS-Einheiten. Bei einer rechtwinkligen Kreuzung begrenzt dieser Wert die in die untere Linie geschnittene Lücke, sodass die entfernte Länge das 2-Fache davon beträgt. Standard 1.0." }, "min_angle": { "label": "Minimaler Winkel", "description": "Kreuzungen überspringen, bei denen sich die beiden Linien unter einem kleineren Winkel in Grad als diesem treffen, da eine nahezu parallele Maske instabil ist. Standard 15." } } }, "cul_de_sac_masks": { "name": "Sackgassenmasken", "description": "Maßstabsabhängige Ausschnittsmaskenpolygone an Wendehammern eines Straßennetzes erzeugen, wie ArcGIS Cul-De-Sac Masks.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Layer der Straßenmittellinien." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad des Ausgabe-Maskenpolygons. Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "reference_scale": { "label": "Referenzmaßstab", "description": "Maßstabszahl der Karte, für die die Maske dimensioniert ist (z. B. 24000 für 1:24.000)." }, "symbol_width": { "label": "Symbolbreite", "description": "Breite der Straßenumrandung in Seiteneinheiten (siehe 'page_unit') beim Referenzmaßstab." }, "margin": { "label": "Rand", "description": "Zusätzlicher Rand um das Symbol in Seiteneinheiten (Standard 0)." }, "page_unit": { "label": "Seiteneinheit", "description": "Einheit von 'symbol_width' und 'margin': Punkt (Standard, 1/72 Zoll), mm oder Zoll." }, "map_units_per_meter": { "label": "Karteneinheiten pro Meter", "description": "KBS-Einheiten pro Meter (Standard 1, korrekt für meterbasierte projizierte KBS). Für einen Layer in Grad etwa 0.000008983 verwenden." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Fangtoleranz der Koordinaten zum Verbinden von Linienendpunkten zu Netzwerkknoten (Standard 0.001 Karteneinheiten)." }, "attributes": { "label": "Attribute", "description": "ids_only (Standard) | all — ob die Attribute des Quellobjekts auf die Maske übertragen werden." } } }, "cut_fill": { "name": "Auftrag und Abtrag", "description": "Volumetrische Veränderung zwischen zwei DEM-Oberflächen (vorher/nachher) oder einer Oberfläche und einer Referenzebene: vorzeichenbehaftetes Höhenänderungsraster plus Abtrags-, Auftrags- und Nettovolumen, mit optionaler Volumenbeschriftung je Region.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Rasterdatei 'vorher' (oder der einzelnen Oberfläche im Ebenenmodus)." }, "after": { "label": "Nach", "description": "Das Raster 'nachher' (Zwei-Oberflächen-Modus). Muss das Gitter von 'input' teilen. Entweder dies oder 'plane' angeben." }, "plane": { "label": "Ebene", "description": "Höhe der Referenzebene (Oberflächen-Volumen-Modus): Die Veränderung wird als Eingabe minus diesem Wert gemessen. Entweder dies oder 'after' angeben." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Rasterpfad für die vorzeichenbehaftete Höhenänderung (Δz). Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das aus dem/den Eingaberaster(n) gelesen wird. Standard 1." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Zellen mit |Δz| kleiner oder gleich diesem Wert (Z-Einheiten des KBS) gelten als unverändert. Standard 0." }, "region_output": { "label": "Regionsausgabe", "description": "Optionaler Rasterpfad für die Labels zusammenhängender Abtrags-/Auftragsregionen (Regions-IDs >= 1; unveränderte Zellen sind NoData)." }, "csv_output": { "label": "CSV-Ausgabe", "description": "Optionaler CSV-Pfad für die Volumentabelle pro Region (region_id, type, cell_count, volume)." } } }, "darcy_flow": { "name": "Darcy-Strömung", "description": "Stationäres Darcy-Geschwindigkeitsfeld des Grundwassers aus Rastern für Standrohrspiegelhöhe, Transmissivität und Porosität — ein Raster der Fließgröße (Darcy-Geschwindigkeit) und ein Raster der gefälleabwärts gerichteten Fließrichtung (v = -(T/n)·∇head), mit optionaler advektiver Partikelverfolgung (RK2) von Startpunkten zu Stromlinien-Polylinien — wie ArcGIS Darcy Flow / Particle Track.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Raster der Grundwasserstandshöhe (Grundwasserspiegelhöhe). Die Zellengröße wird aus diesem Raster übernommen." }, "transmissivity": { "label": "Transmissivität", "description": "Transmissivitätsraster (koregistriert mit dem Grundwasserstandsraster)." }, "porosity": { "label": "Porosität", "description": "Raster der effektiven Porosität (koregistriert mit dem Grundwasserstandsraster; Werte müssen > 0 sein)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des Ausgaberasters für den Betrag der Darcy-Geschwindigkeit. Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "direction": { "label": "Richtung", "description": "Optionaler Pfad des Ausgabe-Fließrichtungsrasters (Azimut in Grad, von Norden im Uhrzeigersinn, gradientenabwärts). Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das aus jedem Eingaberaster gelesen wird (Standard 1)." }, "seeds": { "label": "Startpunkte", "description": "Optionaler Punktvektor der Partikel-Startpunkte. Wenn angegeben, werden Stromlinien von jedem Startpunkt aus verfolgt." }, "streamlines": { "label": "Stromlinien", "description": "Optionaler Pfad des Ausgabe-Linienvektors für die verfolgten Partikel-Stromlinien (erfordert 'seeds')." }, "step": { "label": "Schritt", "description": "Schrittlänge der Partikelverfolgung in KBS-Einheiten (Standard: die Zellengröße des Grundwasserstandsrasters)." }, "max_steps": { "label": "Maximale Schritte", "description": "Maximale Integrationsschritte pro Partikel (Standard 1000)." } } }, "delineate_built_up_areas": { "name": "Bebaute Gebiete abgrenzen", "description": "Dichte Gebäudegrundrisse zu glatten Siedlungs-/Stadtflächenpolygonen generalisieren, indem nahe Gebäude gruppiert werden (morphologisches Schließen), mit Filtern für Mindestgebäudeanzahl und Mindestfläche.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygonlayer der Gebäudegrundrisse, Format automatisch erkannt (oder Speicher-Handle)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "grouping_distance": { "label": "Gruppierungsdistanz", "description": "Gebäude, deren Grundrisse innerhalb dieser Distanz (KBS-Einheiten) liegen, werden zu einer bebauten Fläche gruppiert. Setzt den Radius der morphologischen Schließung auf die Hälfte dieses Wertes." }, "min_building_count": { "label": "Minimale Gebäudeanzahl", "description": "Bebaute Flächen verwerfen, die weniger als so viele Gebäude enthalten (Standard 1 — jede Gruppe behalten)." }, "min_area": { "label": "Mindestfläche", "description": "Bebaute Flächen verwerfen, deren Fläche (KBS-Einheiten im Quadrat) unter diesem Wert liegt, und innere Löcher füllen, die kleiner als dieser Wert sind. Standard: alle behalten." }, "simplify_tolerance": { "label": "Vereinfachungstoleranz", "description": "Douglas–Peucker-Toleranz (KBS-Einheiten), die auf die Grenze der bebauten Fläche angewendet wird, um den stützpunktreichen gerundeten Puffer auszudünnen. Standard 0 (keine Vereinfachung)." } } }, "delineate_depressions": { "name": "Senken abgrenzen", "description": "Verschachtelte Senken aus einem Senkenraster mit der Level-Set-Methode abgrenzen (lidar slicing.py).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Senkenraster (z. B. die Ausgabe von extract_sinks)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad des Senken-ID-Rasters. Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "level_output": { "label": "Niveau-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Senkenniveau-Raster." }, "csv_output": { "label": "CSV-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die CSV-Datei der Senkenattribute." }, "vector_output": { "label": "Vektorausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für Senkenpolygone als GeoJSON (Attribute verknüpft)." }, "min_size": { "label": "Mindestgröße", "description": "Mindestanzahl von Pixeln für eine Senke (Standard 10)." }, "min_depth": { "label": "Minimale Tiefe", "description": "Minimale Senkentiefe (aus Kompatibilitätsgründen akzeptiert; ungenutzt, entsprechend lidar)." }, "interval": { "label": "Intervall", "description": "Schnittintervall für die Level-Set-Methode (Standard 0.3)." } } }, "delineate_mounts": { "name": "Kuppen abgrenzen", "description": "Die verschachtelte Hierarchie erhöhter Formen (Kuppen) in einem DEM abgrenzen (lidar mounts.py).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-DEM-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad des Erhebungs-ID-Rasters. Wenn nicht angegeben, wird es im Speicher gehalten." }, "level_output": { "label": "Niveau-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Erhebungsniveau-Raster." }, "csv_output": { "label": "CSV-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die CSV-Datei der Erhebungsattribute." }, "vector_output": { "label": "Vektorausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für Erhebungspolygone als GeoJSON (Attribute verknüpft)." }, "min_size": { "label": "Mindestgröße", "description": "Mindestanzahl von Pixeln für eine Erhebung (Standard 10)." }, "min_height": { "label": "Minimale Höhe", "description": "Minimale Erhebungshöhe (aus Kompatibilitätsgründen akzeptiert; ungenutzt, entsprechend lidar)." }, "interval": { "label": "Intervall", "description": "Schnittintervall für die Level-Set-Methode (Standard 0.3)." }, "delta": { "label": "Delta", "description": "Basiswert, der beim Umkehren des DEM addiert wird (Standard 100)." } } }, "dem_filter": { "name": "DGM-Filter", "description": "Ein DEM mit einem Mittelwert-, Median- oder Gauß-Filter glätten (lidar filtering.py).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-DEM-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad des Rasters. Wenn ausgelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." }, "filter": { "label": "Filter", "description": "Filtertyp: 'mean', 'median' oder 'gaussian' (Standard 'mean')." }, "kernel_size": { "label": "Kernelgröße", "description": "Fenstergröße in Pixeln für Mittelwert-/Medianfilter (Standard 3)." }, "sigma": { "label": "Sigma", "description": "Standardabweichung für den Gauß-Filter (Standard 1.0)." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das gefiltert werden soll (Standard 1)." } } }, "dendrogram": { "name": "Dendrogramm", "description": "Einen hierarchischen Zusammenführungsbaum über Klassensignaturen aufbauen, um die Trennbarkeit der Klassen darzustellen, wie ArcGIS Dendrogram.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Geclusterter Objektlayer mit einem Klassenfeld und den numerischen Feldern, die den Merkmalsraum definieren." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Feld mit der Klassen-/Clusterkennung." }, "fields": { "label": "Felder", "description": "Kommagetrennte numerische Felder, die den Merkmalsraum definieren." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Zusammenführungstabelle. Wenn nicht angegeben, wird sie im Speicher gehalten." }, "distance": { "label": "Distanz", "description": "Distanz zwischen Signaturen: 'variance' (Standard; normalisiert durch die klasseninterne Streuung) oder 'mean_only'." }, "standardize": { "label": "Standardisieren", "description": "Jedes Feld vor der Distanzberechnung z-standardisieren, damit Felder mit großem Wertebereich nicht dominieren (Standard wahr)." }, "output_text": { "label": "Text ausgeben", "description": "Optionaler Pfad für eine eingerückte Klartextdarstellung des Baums." } } }, "densify_sampling_network": { "name": "Stichprobennetz verdichten", "description": "Neue Stichprobenstandorte an den Zellen der höchsten Kriging-Vorhersageoberfläche (Standardfehler) vorschlagen, unter Einhaltung eines Mindestabstands (Hemmdistanz), wie ArcGIS Densify Sampling Network.", "params": { "prediction_error": { "label": "Vorhersagefehler", "description": "Eingabe-Raster des Vorhersage-Standardfehlers (z. B. eine Kriging-Varianz-/Fehleroberfläche). Neue Stichproben zielen auf die Zellen mit dem höchsten Fehler." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad (Treiber aus der Dateierweiterung). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "count": { "label": "Anzahl", "description": "Anzahl der vorzuschlagenden neuen Stichprobenstandorte." }, "inhibition_distance": { "label": "Hemmungsdistanz", "description": "Mindestabstand zwischen vorgeschlagenen Stichproben in Karteneinheiten (Standard 0 = keine Hemmung; nur die Zellen mit dem höchsten Fehler)." }, "mask": { "label": "Maske", "description": "Optionaler Polygonlayer; nur Zellen, deren Mittelpunkt darin liegt, sind als Kandidaten zulässig." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band des Vorhersagefehler-Rasters, das gelesen wird (Standard 1)." } } }, "detect_bright_ocean_objects": { "name": "Helle Objekte im Ozean erkennen", "description": "Findet Schiffe und andere helle Punktziele auf Wasser in SAR-Bildern mit einem Zwei-Parameter-CFAR-Detektor und gibt sie als ausgerichtete Begrenzungsrahmen mit Länge, Breite, Kurs und maximaler Rückstreuung aus (ArcGIS Detect Bright Ocean Objects). Keine der Registrierungen besitzt einen Detektor für lokales Clutter: ein globaler Schwellenwert kann nicht funktionieren, weil das Seeclutter mit Wind und Einfallswinkel heller wird, matched_filter_target_detection ist ein spektraler optischer Detektor, und detect_image_anomalies verwendet ein globales statt eines gleitenden Fenstermodells.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "SAR-Rückstreuungsraster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polygonlayer der erkannten Objekte. Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." }, "geometry_type": { "label": "Geometrietyp", "description": "'bounding_box' (Standard) für das orientierte minimale Rechteck oder 'perimeter' für den nachgezeichneten Erkennungsumriss." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "CFAR-Erkennungsschwellenwert in Standardabweichungen des Hintergrunds (Standard 5.0)." }, "guard_size": { "label": "Schutzzonengröße", "description": "Halbe Breite in Zellen des Schutzbandes, das von der Hintergrundschätzung ausgeschlossen wird (Standard 3). Muss kleiner als background_size sein." }, "background_size": { "label": "Hintergrundgröße", "description": "Halbe Breite in Zellen des Hintergrundrings (Standard 12)." }, "mask_features": { "label": "Maskenobjekte", "description": "Polygonlayer, der Land oder Wasser maskiert. Von der Maske ausgeschlossene Zellen werden weder getestet noch als Hintergrund verwendet." }, "mask_type": { "label": "Maskentyp", "description": "'land_polygon' (Standard; außerhalb der Polygone analysieren) oder 'water_polygon' (innerhalb der Polygone analysieren)." }, "min_object_length": { "label": "Minimale Objektlänge", "description": "Objekte verwerfen, die kürzer als dieser Wert in Karteneinheiten sind." }, "max_object_length": { "label": "Maximale Objektlänge", "description": "Objekte verwerfen, die länger als dieser Wert in Karteneinheiten sind." }, "min_object_width": { "label": "Minimale Objektbreite", "description": "Objekte verwerfen, die schmaler als dieser Wert in Karteneinheiten sind." }, "max_object_width": { "label": "Maximale Objektbreite", "description": "Objekte verwerfen, die breiter als dieser Wert in Karteneinheiten sind." }, "min_cells": { "label": "Minimale Zellen", "description": "Erkennungen verwerfen, die kleiner als so viele Zellen sind (Standard 2); dies unterdrückt isolierte Speckle-Spitzen." }, "input_units": { "label": "Eingabeeinheiten", "description": "'intensity' (Standard), 'dn', 'amplitude' oder 'db'. Die Erkennung läuft auf linearer Leistung, wo die Clutter-Statistiken aussagekräftig sind." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das durchsucht wird (Standard 1)." } } }, "detect_dark_ocean_areas": { "name": "Dunkle Ozeanflächen erkennen", "description": "Findet anomal dunkle Flächen auf Wasser in SAR-Bildern — Ölteppiche, natürliche Austritte, Algenfilme, windschwache Zonen — als Regionen, die eine festgelegte Anzahl von Standardabweichungen unter dem lokalen Meereshintergrund liegen, ausgegeben mit ihrem dB-Kontrast (ArcGIS Detect Dark Ocean Areas). Das Gegenstück zu detect_bright_ocean_objects und verschieden von extract_water_sar: eine reine Wasserszene ist unimodal, sodass eine Otsu-Trennung das Seeclutter einfach halbieren und die Hälfte des Ozeans als Ölteppich melden würde.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "SAR-Rückstreuungsraster über Wasser." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polygonlayer der dunklen Bereiche. Wenn nicht angegeben, wird er im Speicher gehalten." }, "output_raster": { "label": "Ausgaberaster", "description": "Binäre Ausgabemaske (1 dunkel, 0 Hintergrund). Wird immer erzeugt; ohne Pfadangabe im Speicher abgelegt." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'statistical' (Standard; eine festgelegte Anzahl Standardabweichungen unter dem Hintergrundmittelwert), 'otsu' oder 'fixed'." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Bei 'statistical': wie viele Standardabweichungen unter dem Mittelwert als dunkel gelten (Standard 2.0). Bei 'fixed': der dB-Pegel, bei dem oder unter dem eine Zelle dunkel ist." }, "min_area": { "label": "Mindestfläche", "description": "Dunkle Flächen verwerfen, die kleiner als diese Fläche in Karteneinheiten zum Quadrat sind. Ölteppiche sind groß und zusammenhängend; Speckle ist es nicht." }, "min_contrast_db": { "label": "Minimaler Kontrast (dB)", "description": "Regionen verwerfen, die weniger als diese Anzahl dB unter dem Hintergrund liegen. Ein Mineralölteppich liegt typischerweise mehr als 5 dB darunter." }, "mask_features": { "label": "Maskenobjekte", "description": "Polygon-Layer, der die Analyse auf Wasser beschränkt. Land ist hell und würde die Hintergrundschätzung verfälschen." }, "mask_type": { "label": "Maskentyp", "description": "'land_polygon' (Standard; außerhalb der Polygone analysieren) oder 'water_polygon' (innerhalb der Polygone analysieren)." }, "histogram_bins": { "label": "Histogramm-Bins", "description": "Anzahl der Bins für das Otsu-Histogramm (Standard 256)." }, "input_units": { "label": "Eingabeeinheiten", "description": "'intensity' (Standard), 'dn', 'amplitude' oder 'db'." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das durchsucht wird (Standard 1)." } } }, "detect_feature_changes": { "name": "Objektänderungen erkennen", "description": "Zwei Liniendatensätze über die Hausdorff-Distanz abgleichen und jedes Objekt als unchanged / spatial / attribute / spatial_attribute / new klassifizieren, plus gelöschte Basisobjekte — der Einstiegspunkt für Vektor-Veränderungserkennung und Konflation, wie ArcGIS Detect Feature Changes.", "params": { "update": { "label": "Aktualisieren", "description": "Aktualisierter Linien-Vektorlayer (der neue Zustand)." }, "base": { "label": "Basis", "description": "Basis-Linien-Vektorlayer (der vorherige Zustand), mit dem verglichen wird." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Linienvektor (klassifizierte Update-Objekte plus gelöschte Basisobjekte). Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "search_distance": { "label": "Suchdistanz", "description": "Maximale Distanz (KBS-Einheiten), um eine Update-Linie einer Basislinie zuzuordnen. Erforderlich." }, "spatial_tolerance": { "label": "Räumliche Toleranz", "description": "Hausdorff-Distanz, unterhalb derer eine zugeordnete Geometrie als unverändert gilt (KBS-Einheiten). Standard: search_distance / 5." }, "compare_fields": { "label": "Vergleichsfelder", "description": "Kommagetrennte(s) Feld(er), die in beiden Layern vorhanden sind und auf Attributänderungen verglichen werden." } } }, "detect_graphic_conflict": { "name": "Grafikkonflikte erkennen", "description": "Ermitteln, wo sich die symbolisierten (gezeichneten) Ausdehnungen zweier Objektlayer — oder eines Layers mit sich selbst — überlappen oder innerhalb eines Mindestabstands drängen; je Konfliktpaar wird ein Konfliktpolygon mit beiden Quell-Objekt-IDs und der Überlappungsfläche ausgegeben, wie ArcGIS Detect Graphic Conflict.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (Punkte, Linien oder Polygone)." }, "conflict": { "label": "Konflikt", "description": "Zweiter Vektorlayer, gegen den 'input' geprüft wird. Weglassen, um 'input' gegen sich selbst zu prüfen." }, "symbol_width": { "label": "Symbolbreite", "description": "Symbolisierte Breite/Durchmesser der 'input'-Objekte in Karteneinheiten." }, "conflict_symbol_width": { "label": "Konflikt-Symbolbreite", "description": "Symbolisierte Breite/Durchmesser der 'conflict'-Objekte in Karteneinheiten. Standard: wie 'symbol_width'. Wird ignoriert, wenn 'conflict' weggelassen wird." }, "conflict_distance": { "label": "Konfliktdistanz", "description": "Zusätzlich erforderlicher Abstand über das Berühren hinaus, in Karteneinheiten. Standard 0." }, "line_connection_allowance": { "label": "Linienverbindungstoleranz", "description": "Radius um einen gemeinsamen Endpunkt zweier Linienobjekte desselben Layers, innerhalb dessen ihre Überlappung als normale End-zu-End-Verbindung und nicht als Konflikt behandelt wird. Standard 0 (keine Toleranz)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Polygonvektorpfad mit den Feldern 'input_fid', 'conflict_fid' und 'overlap_area'. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." } } }, "detect_image_anomalies": { "name": "Bildanomalien erkennen", "description": "Jedes Pixel eines Multiband-Bildes anhand seiner Mahalanobis-Distanz zu den Bandstatistiken der Szene (oder eines gleitenden Fensters) bewerten — der Reed-Xiaoli-(RX-)Anomaliedetektor — mit optionaler Perzentil-Schwellenwertmaske, wie ArcGIS Detect Image Anomalies.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Multiband-Eingaberaster (2+ Bänder)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgaberaster mit Anomaliewerten (F32). Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "mode": { "label": "Modus", "description": "'global' (Statistik der gesamten Szene, Standard) oder 'local' (Statistik im gleitenden Fenster)." }, "window": { "label": "Fenster", "description": "Ungerade Fenstergröße (Pixel) für den lokalen Modus (Standard 15)." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Optionales Perzentil (0-100) der Wertverteilung, oberhalb dessen eine binäre Anomaliemaske geschrieben wird." }, "mask_output": { "label": "Maskenausgabe", "description": "Ausgabepfad für die binäre Anomaliemaske (erfordert 'threshold'). Falls bei gesetztem Schwellenwert weggelassen, im Speicher abgelegt." } } }, "detect_incidents": { "name": "Vorfälle erkennen", "description": "Markieren, wo eine Bedingung entlang jeder Spur beginnt und endet: Punkte mit Zeitstempel nach Spur gruppieren, nach Zeit sortieren, einen Start- (und optional End-)Vergleich über ein numerisches Attribut auswerten und Vorfallsepisoden als markierte Punkte oder Liniensegmente je Episode mit IDs und Dauern ausgeben — wie ArcGIS Detect Incidents.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer mit zeitgestempelten Beobachtungen." }, "track_field": { "label": "Track-Feld", "description": "Feld zur Identifikation jeder Spur/jedes bewegten Objekts (z. B. Fahrzeug- oder Tier-ID)." }, "time_field": { "label": "Zeitfeld", "description": "Feld mit der Zeit jedes Punkts: numerische Sekunden oder ein ISO-8601-Zeitstempel." }, "start_condition": { "label": "Startbedingung", "description": "Bedingung, die einen Vorfall eröffnet, z. B. 'speed > 30'. Grammatik: ' ' mit op aus > >= < <= == != , optional zwei Klauseln mit AND verknüpft." }, "end_condition": { "label": "Endbedingung", "description": "Optionale Bedingung, die einen Vorfall beendet (gleiche Grammatik). Falls weggelassen, endet ein Vorfall, sobald die Startbedingung nicht mehr gilt." }, "mode": { "label": "Modus", "description": "Ausgabemodus: 'points' (Standard, jeder Punkt wird mit Vorfallfeldern durchgereicht) oder 'segments' (eine Polylinie pro Vorfall)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Dateiendung). Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "dice": { "name": "Würfeln", "description": "Polygone oder Polylinien mit mehr als einer Stützpunktgrenze in ein Gitter kleinerer Teile zerlegen (wie ArcGIS Dice), damit nachgelagerte Overlays und Kachelungen schnell bleiben — ein adaptiver Quadtree verschneidet die Geometrie mit jedem Quadranten, bis jedes Teil unter der Grenze liegt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Polygon- oder Polylinien-Layer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Layer der zerteilten Stücke. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "vertex_limit": { "label": "Stützpunktlimit", "description": "Maximale Anzahl Stützpunkte pro Ausgabeobjekt (Standard 10000). Objekte bis einschließlich dieses Werts werden unverändert durchgereicht." } } }, "difference_3d": { "name": "3D-Differenz", "description": "Subtrahiert eine Menge von 3D-Körpern von einer anderen und berichtet das aus jedem Minuend-Objekt entfernte und darin verbleibende Volumen (ArcGIS Difference 3D). union_3d war das einzige 3D-Overlay in beiden Registrierungen und erase ist rein 2D für Polygone, sodass es keine Möglichkeit gab, das nach einem Schnittkörper verbleibende Aushubvolumen oder das Fahnenvolumen außerhalb einer Ausschlusshülle zu berechnen. Minuend-Volumen sind exakt; das entfernte Volumen wird durch Voxelbelegung bei einer ausgewiesenen Auflösung geschätzt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Geschlossene 3D-Körper als Minuend (Dreiecksnetz-MultiPolygone mit Z)." }, "subtract": { "label": "Subtrahieren", "description": "Geschlossene 3D-Körper als Subtrahend, die von jedem Minuend entfernt werden." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabetabelle, eine Zeile pro Minuend. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "Voxelzellen entlang der längsten Achse des Begrenzungsrahmens jedes Minuenden (Standard 64). Höher ist genauer und langsamer." }, "keep_geometry": { "label": "Geometrie beibehalten", "description": "Die Originalgeometrie jedes Minuenden in seine Ausgabezeile übernehmen (Standard falsch: eine reine Attributtabelle). Die Geometrie ist der UNGESCHNITTENE Minuend — es wird kein exaktes zusammengeführtes Netz erzeugt." } } }, "diffusion_interpolation_with_barriers": { "name": "Diffusionsinterpolation mit Barrieren", "description": "Verstreute Punktmessungen zu einem Raster interpolieren, indem eine Wärmediffusion simuliert wird, die UM absolute (flussfreie) Barrieren herum statt durch sie hindurch fließt (wie ArcGIS Diffusion Interpolation With Barriers). Stichproben werden als feste Zellen fixiert; jede andere Zelle nähert sich über `number_iterations` Jacobi-Durchläufe der Laplace-/Wärmegleichung dem Mittelwert ihrer Nicht-Barriere-Nachbarn an, sodass der Einfluss mit der Diffusionsdistanz abnimmt. Verschieden vom Kernel des kürzesten barrierefreien Pfades in interpolate_with_barriers und vom Rasterglätter anisotropic_diffusion_filter.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer mit Probenmessungen (Point / MultiPoint)." }, "z_field": { "label": "Z-Feld", "description": "Numerisches Feld der Punkte mit dem zu interpolierenden Wert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Interpoliertes Ausgaberaster (GeoTIFF). Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße / Auflösung der Ausgabe in Karteneinheiten (Meter bei einem geografischen KBS, sonst KBS-Einheiten). Erforderlich." }, "barriers": { "label": "Barrieren", "description": "Optionaler Barrieren-Vektorlayer (Polylinien oder Polygone), der die Diffusion blockiert. Polylinien blockieren die von ihren Segmenten gekreuzten Zellen; Polygone blockieren die Zellen, deren Mittelpunkt innen liegt. Weglassen für eine Kontrolle ohne Barrieren." }, "bandwidth": { "label": "Bandbreite", "description": "Relaxationsgewicht Lambda pro Iteration in (0, 0.25] (Standard 0.2): jede freie Zelle bewegt sich pro Durchlauf um diesen Anteil in Richtung ihres Nachbarschaftsmittels." }, "number_iterations": { "label": "Anzahl Iterationen", "description": "Anzahl der Jacobi-Relaxationsdurchläufe der Wärmeleitungsgleichung (Standard 100). Mehr Iterationen verbreiten den Einfluss weiter." }, "weight_field": { "label": "Gewichtungsfeld", "description": "Optionales numerisches Feld mit einer Gewichtung pro Punkt (Standard 1), nur zur Mittelung zusammenfallender Proben verwendet, die in dieselbe Ausgabezelle fallen." }, "epsg": { "label": "EPSG", "description": "EPSG-Code des Eingabe-KBS überschreiben (z. B. wenn der Layer nicht beschriftet ist). 4326 löst die lokale metrische Projektion aus." } } }, "dimension_reduction": { "name": "Dimensionsreduktion", "description": "Hauptkomponentenanalyse über numerische Objektattribute (wie ArcGIS Dimension Reduction): ausgewählte Felder standardisieren, die Korrelations-/Kovarianzmatrix mit einer eigens implementierten Jacobi-Rotation eigenzerlegen und die Komponentenwerte PC1..PCk in die Objekte zurückschreiben, plus einen Bericht zu Eigenwerten/Varianz/Ladungen — das Vektorattribut-Gegenstück zur gebündelten, nur bandbasierten principal_component_analysis.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (oder Tabelle) mit numerischen Attributfeldern." }, "fields": { "label": "Felder", "description": "Kommagetrennte Liste von mindestens zwei numerischen Feldern, die reduziert werden sollen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorlayer mit angehängten PC-Score-Feldern. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "table": { "label": "Tabelle", "description": "Optionaler CSV-Pfad für den Komponentenbericht (Eigenwert, erklärte Varianz, kumuliert, Ladungen pro Variable). Wird immer im Ergebnis zurückgegeben." }, "num_components": { "label": "Anzahl Komponenten", "description": "Anzahl der führenden Komponenten, die behalten werden. Standard: so viele, dass 'min_variance' erreicht wird, sonst alle Felder." }, "min_variance": { "label": "Minimale Varianz", "description": "Die wenigsten Komponenten behalten, deren kumulierte erklärte Varianz diesen Anteil (0-1) erreicht. Wird ignoriert, wenn 'num_components' gesetzt ist." }, "standardize": { "label": "Standardisieren", "description": "Jedes Feld vor der PCA standardisieren (Z-Score), damit die Skalen vergleichbar sind — die Korrelationsmatrix analysieren. Standard wahr; falsch analysiert die Kovarianzmatrix." } } }, "dimensional_moving_statistics": { "name": "Dimensionale gleitende Statistik", "description": "Lässt ein gleitendes Fenster entlang der Dimension eines Rasterwürfels laufen und schreibt je Eingabeschicht eine geglättete Schicht — der gleitende Mittelwert oder Median an Ort und Stelle, der eine verrauschte Satellitenzeitreihe nutzbar macht (ArcGIS Dimensional Moving Statistics). time_series_smoothing aus Runde 17 ist rein vektorbasiert, die gebündelten Fokalfilter bewegen ein Fenster räumlich innerhalb einer einzelnen Schicht, und aggregate_multidimensional_raster verkürzt den Würfel in Klassen. Enthält einen zirkulären Mittelwert, ohne den die Mittelung von Exposition oder Phase über den Umbruchpunkt hinweg bedeutungslos ist.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Ein Multiband-Raster (jedes Band ist eine Schicht) oder eine kommagetrennte Liste koregistrierter Raster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Multiband-Ausgaberaster mit einem Band pro Eingabeschicht. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "dimension": { "label": "Dimension", "description": "Name der Dimension, nur im Bericht verwendet (Standard 'slice')." }, "backward_window": { "label": "Rückwärtsfenster", "description": "Einzubeziehende Schichten vor der aktuellen (Standard 1)." }, "forward_window": { "label": "Vorwärtsfenster", "description": "Einzubeziehende Schichten nach der aktuellen (Standard 1)." }, "statistic": { "label": "Statistik", "description": "'mean' (Standard), 'circular_mean', 'majority', 'maximum', 'median', 'minimum', 'minority', 'percentile', 'std' oder 'sum'." }, "percentile_value": { "label": "Perzentilwert", "description": "Perzentil in [0, 100] für die Statistik 'percentile' (Standard 50)." }, "period": { "label": "Periode", "description": "Umlaufperiode für 'circular_mean' (Standard 360, d. h. Grad; für Bogenmaß 6.283185307179586 verwenden)." }, "min_valid": { "label": "Minimale gültige", "description": "Minimale Anzahl an Nicht-NoData-Beobachtungen im Fenster, bevor ein Wert geschrieben wird (Standard 1)." }, "nodata_handling": { "label": "NoData-Behandlung", "description": "'data' (Standard; NoData überspringen und aus dem Rest berechnen), 'nodata' (jedes NoData im Fenster macht die Ausgabe zu NoData) oder 'fill_nodata' (auch dort einen Wert schreiben, wo die mittlere Schicht selbst NoData ist)." } } }, "directional_distribution": { "name": "Richtungsverteilung", "description": "Deskriptive Statistiken der geografischen Verteilung: Mittelpunkt, Medianzentrum, zentrales Objekt, Standarddistanz (Kreis) und Standardabweichungsellipse — mit optionaler Gewichtung und Gruppierung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (Punkte bevorzugt; andere Geometrien verwenden den Mittelwert ihrer Stützpunkte als repräsentativen Punkt)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "statistic": { "label": "Statistik", "description": "Zu berechnendes Maß: 'mean_center', 'median_center', 'central_feature', 'standard_distance' oder 'standard_deviational_ellipse'." }, "weight_field": { "label": "Gewichtungsfeld", "description": "Optionales numerisches Feld zur Gewichtung jedes Objekts (z. B. Bevölkerung). Standard: jedes Objekt mit 1 gewichtet." }, "case_field": { "label": "Fallfeld", "description": "Optionales Feld zur Gruppierung der Objekte; pro eindeutigem Wert wird ein Ausgabeobjekt erzeugt." }, "n_std": { "label": "Anzahl Standardabweichungen", "description": "Standardabweichungs-Multiplikator (1, 2 oder 3) für den Standarddistanzkreis und die Abweichungsellipse. Standard 1." } } }, "directional_trend": { "name": "Richtungstrend", "description": "Stichprobenpunkte auf ein gewähltes Azimut projizieren und ein Polynom 1. bis 3. Ordnung von Wert gegen Distanz anpassen, um einen globalen/anisotropen Trend vor der Variographie zu erkennen (wie ArcGIS Directional Trend). 'determine' durchläuft Azimute nach der Richtung maximal erklärter Varianz.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (Punkte bevorzugt; andere Geometrien verwenden den Mittelwert ihrer Stützpunkte als repräsentativen Punkt)." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Numerisches Attributfeld, dessen Trend analysiert werden soll." }, "azimuth": { "label": "Azimut", "description": "Kompasspeilung in Grad (0 = Nord, im Uhrzeigersinn), auf die projiziert wird, oder 'determine' (Standard), um 0-179° nach der Peilung mit maximal erklärter Varianz abzusuchen." }, "order": { "label": "Ordnung", "description": "Polynomordnung 1, 2 oder 3 (Standard 2)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Erweiterung). Falls weggelassen, im Speicher abgelegt. Punkte tragen proj_dist, value, fitted und residual." } } }, "directional_variogram": { "name": "Richtungsvariogrammanalyse", "description": "Berechnet Variogramme in mehreren Richtungen, um räumliche Anisotropie zu erkennen. Zeigt richtungsabhängige Kontinuitätsmuster, die für realistisches Kriging unerlässlich sind.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Punkt-Layer mit Messwerten" }, "field": { "label": "Feld", "description": "Feld mit Messwerten" }, "directions": { "label": "Richtungen", "description": "Kommagetrennte Liste der zu analysierenden Azimute (0-180°)" }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Richtungstoleranz in Grad (Standard 22.5)" }, "max_distance": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Maximale zu berechnende Lag-Distanz (Standard 1000)" }, "bin_size": { "label": "Bin-Größe", "description": "Größe der Lag-Bins (Standard 50)" }, "output_json": { "label": "JSON-Ausgabe", "description": "Ausgabedateipfad für die Ergebnisse des Richtungsvariogramms" }, "output_html": { "label": "HTML-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die HTML-Rosendiagramm-Visualisierung" } } }, "disperse_markers": { "name": "Marker verteilen", "description": "Zusammenfallende oder überlappende Punktsymbole auf einen Mindestabstand von Mitte zu Mitte auseinanderziehen (Muster: erweitert/Ring/Kreuz/Quadrat), damit gestapelte Punkte einzeln sichtbar bleiben, wie ArcGIS Disperse Markers.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad (Treiber aus der Dateierweiterung). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "min_spacing": { "label": "Minimaler Abstand", "description": "Minimaler Mittelpunktsabstand, der zwischen geclusterten Punkten erzwungen wird, in Karteneinheiten." }, "pattern": { "label": "Muster", "description": "'expanded' (Standard, konzentrische Ringe + lokale Abstoßung), 'ring' (einzelner Kreis), 'cross' (vier Arme) oder 'square' (Gitter)." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Ganzzahliger Seed für deterministische Entscheidungen bei Gleichstand, wenn Mitglieder anfangs exakt zusammenfallen (Standard 0)." } } }, "dissolve_route_events": { "name": "Routenereignisse auflösen", "description": "Routenereignisse, die sich entlang derselben Route berühren oder überlappen, zu einzelnen Messwertspannen zusammenführen, entweder nur bei übereinstimmenden Zusammenführungsfeldern ('dissolve') oder durch Verketten abweichender Werte ('concatenate'). Wie ArcGIS Dissolve Route Events.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Ereignistabelle (Linienereignisse mit Von-/Bis-Messwerten)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad der Ausgabe-Ereignistabelle. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "route_id_field": { "label": "Routen-ID-Feld", "description": "Feld mit dem Routenbezeichner." }, "from_measure_field": { "label": "Feld Von-Messwert", "description": "Feld mit dem Von-Messwert jedes Ereignisses." }, "to_measure_field": { "label": "Feld Bis-Messwert", "description": "Feld mit dem Bis-Messwert jedes Ereignisses. Für Punktereignisse dasselbe Feld wie 'from_measure_field' verwenden." }, "dissolve_fields": { "label": "Zusammenführungsfelder", "description": "Komma-/Semikolon-getrennte Feldname(n), die übereinstimmen müssen, damit zwei Abschnitte zusammengeführt werden (oder deren Werte verkettet werden)." }, "mode": { "label": "Modus", "description": "'dissolve' (Standard) oder 'concatenate'." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Messwertlücke, unterhalb derer zwei Abschnitte als benachbart gelten (Standard 0)." }, "separator": { "label": "Trennzeichen", "description": "Trennzeichen zum Verbinden der Werte im Modus 'concatenate' (Standard ', ')." } } }, "edgematch_features": { "name": "Objekte an Kanten abgleichen", "description": "Liniendatensätze über eine Kachel-/Blattgrenze hinweg verbinden (wie ArcGIS Generate Edgematch Links + Edgematch Features): lose Endpunkte innerhalb einer Toleranz eins-zu-eins zuordnen und abgleichen (Mittelpunkt oder Fangen), mit optionalem Layer der Zuordnungsverbindungen. Die objektübergreifende Eins-zu-eins-Zuordnung, die dem blinden snap_endnodes fehlt.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Linien-Layer (z. B. zwei zusammengeführte benachbarte Kacheln) für den Kantenabgleich." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Angepasster Ausgabe-Linien-Layer. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Maximale Distanz zwischen losen Endpunkten, um sie zuzuordnen." }, "method": { "label": "Methode", "description": "'midpoint' (beide Enden zu ihrem Mittelpunkt verschieben; Standard) oder 'move_endpoint' (das zweite auf das erste einrasten)." }, "match_fields": { "label": "Zuordnungsfelder", "description": "Optionale kommagetrennte Felder; ein zugeordnetes Paar muss in diesen übereinstimmen (disambiguiert Kandidaten)." }, "links": { "label": "Verbindungen", "description": "Optionaler Ausgabe-Linien-Layer der Zuordnungsverbindungen (zur Qualitätssicherung)." } } }, "eighty_twenty_analysis": { "name": "Achtzig-Zwanzig-Analyse", "description": "Vorfallspunkte auf gewichtete Standorte fangen und die Pareto-Konzentration berechnen ('X % der Vorfälle ereignen sich an Y % der Standorte'); jeder Standort wird mit Rang, kumuliertem Vorfallsanteil und Kopf-/Schwanzband versehen, wie ArcGIS Eighty Twenty Analysis.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vorfallpunkt-Vektorlayer (Point oder MultiPoint)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad (Treiber aus der Dateierweiterung). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "cluster_tolerance": { "label": "Cluster-Toleranz", "description": "Distanz, innerhalb derer Vorfälle zu einem Ort zusammengefasst werden (Karteneinheiten, Standard 0 = nur exakt zusammenfallende Punkte)." }, "weight_field": { "label": "Gewichtungsfeld", "description": "Optionales numerisches Feld mit der Gewichtung jedes Vorfalls (Standard: jeder Vorfall zählt 1)." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Konzentrationsschwellenwert in Prozent, der den Pareto-'Kopf' definiert (Standard 80)." } } }, "eliminate_polygon_part": { "name": "Polygonteil eliminieren", "description": "Innere Löcher (und optional kleine äußere Teile) von Polygonen entfernen, deren Fläche unter einem absoluten oder prozentualen Flächenschwellenwert liegt, unter Beibehaltung der Attribute.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Polygonvektordatei, Format wird automatisch erkannt (oder In-Memory-Handle)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "condition": { "label": "Bedingung", "description": "Größentest: 'AREA' (Standard) vergleicht mit 'min_area'; 'PERCENT' vergleicht die Teil-/Lochfläche als Prozentsatz der gesamten Außenfläche des Objekts mit 'percentage'." }, "min_area": { "label": "Mindestfläche", "description": "AREA-Bedingung: Teile/Löcher entfernen, deren Fläche (in KBS-Einheiten zum Quadrat) unter diesem Wert liegt. Erforderlich bei condition = AREA." }, "percentage": { "label": "Prozentsatz", "description": "PERCENT-Bedingung: Teile/Löcher entfernen, deren Fläche als Prozentsatz (0-100) der gesamten Außenfläche des Objekts unter diesem Wert liegt. Erforderlich bei condition = PERCENT." }, "part_option": { "label": "Teiloption", "description": "Was zur Entfernung infrage kommt: 'CONTAINED_ONLY' (Standard) entfernt nur innere Ringe (Löcher); 'ANY' entfernt auch kleine äußere Teile mit Ausnahme des einzelnen größten Teils." } } }, "eliminate_polygons": { "name": "Polygone eliminieren", "description": "Splitterpolygone (nach maximaler Fläche und/oder Attributabfrage) mit einem Nachbarpolygon zusammenführen, ausgewählt nach längster gemeinsamer Grenze oder größter Fläche.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Polygonvektordatei, Format wird automatisch erkannt (oder In-Memory-Handle)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "max_area": { "label": "Maximale Fläche", "description": "Polygone auswählen, deren Fläche (in KBS-Einheiten zum Quadrat) höchstens diesen Wert hat. Kann mit 'where' kombiniert werden (beide müssen zutreffen)." }, "where": { "label": "Where-Klausel", "description": "Polygone auswählen, die einer einfachen Attributbedingung 'FIELD OP VALUE' entsprechen, wobei OP eines von = != < <= > >= ist (z. B. \"class = 0\"). Kann mit 'max_area' kombiniert werden." }, "exclude": { "label": "Ausschließen", "description": "Objekte, die dieser Bedingung entsprechen (gleiche 'FIELD OP VALUE'-Syntax), vor der Eliminierung schützen; sie bleiben erhalten und können Zusammenführungen aufnehmen." }, "strategy": { "label": "Strategie", "description": "In welchen Nachbarn ein Splitterpolygon zusammengeführt wird: 'longest_border' (Standard) oder 'largest_area'." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Maximaler senkrechter Abstand (in KBS-Einheiten), damit zwei Grenzsegmente als gemeinsame Kante gelten. Standard 1e-6." } } }, "emerging_hot_spot_analysis": { "name": "Analyse aufkommender Hotspots", "description": "Raum-Zeit-Hotspot-Trends auf einem H3-Raum-Zeit-Würfel: Punkte mit Zeitstempel in H3-Zellen x Zeitschritte einteilen, Getis-Ord Gi* je Klasse berechnen und jede Zelle per Mann-Kendall-Trendtest klassifizieren (neuer/zunehmender/anhaltender/abnehmender/... Hot- oder Coldspot), wie ArcGIS Emerging Hot Spot Analysis.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer (geografisch Lon/Lat, EPSG:4326). Andere Geometrien verwenden den Mittelwert ihrer Stützpunkte als repräsentativen Punkt." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Erweiterung). Ein H3-Polygon pro Zelle. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "time_field": { "label": "Zeitfeld", "description": "Feld mit der Zeit jedes Punkts: ein numerisches Feld (eigene Einheiten) oder eine ISO-8601-Datums-/Datum-Zeit-Zeichenkette." }, "time_step": { "label": "Zeitschritt", "description": "Breite eines Zeitschritts: eine einfache Zahl (numerisches time_field) oder eine Dauer wie '1w', '7d', '12h', '1M' für ein Datumsfeld. Standard '1w'." }, "value_field": { "label": "Wertfeld", "description": "Optionales numerisches Feld, das pro Bin summiert wird. Standard: Anzahl der Punkte pro Bin." }, "resolution": { "label": "Auflösung", "description": "H3-Auflösung 0 (gröbste) bis 15 (feinste); Standard 7 (~5 km² Zellen)." }, "neighborhood": { "label": "Nachbarschaft", "description": "Räumlicher Nachbarschaftsradius in H3-k-Ringen (Standard 1)." }, "time_window": { "label": "Zeitfenster", "description": "Zeitlicher Nachbarschaftsradius in Zeitschritten (Standard 1)." } } }, "empirical_bayesian_kriging": { "name": "Empirisches Bayes-Kriging", "description": "Ein Punktfeld über viele überlappende lokale Teilmengen interpolieren, die jeweils ein eigenes Semivariogramm anpassen, dessen Unsicherheit durch Simulation gestörter Semivariogramme aus einem geseedeten Zufallsgenerator erfasst wird; anschließend werden die Kriging-Vorhersagen/-Varianzen der Teilmengen distanzabhängig gemischt (wie ArcGIS Empirical Bayesian Kriging) — im Unterschied zum gebündelten Ordinary-/Universal-/Simple-/Co-Kriging, die alle ein einziges manuell akzeptiertes globales (oder einzelnes gleitendes) Semivariogramm anpassen.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punkt-Layer." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Numerisches Feld des Eingabe-Layers, das interpoliert werden soll." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vorhersageraster. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße der Ausgabe in KBS-Einheiten. Standard: so bemessen, dass die längere Gitterachse ~150 Zellen umfasst." }, "subset_size": { "label": "Teilmengengröße", "description": "Zielanzahl der Punkte pro lokaler Teilmenge (Standard 40, mindestens 4)." }, "overlap": { "label": "Überlappung", "description": "Anteil der Breite/Höhe einer Teilmengenkachel, um den benachbarte Kacheln überlappen (Standard 0.25)." }, "simulations": { "label": "Simulationen", "description": "Anzahl der pro Teilmenge gezogenen simulierten Semivariogramme zur Darstellung der Modellunsicherheit (Standard 5, max. 50)." }, "semivariogram": { "label": "Semivariogramm", "description": "Semivariogramm-Modellfamilie: 'power' (Standard), 'linear' oder 'exponential'." }, "transform": { "label": "Transformation", "description": "Datentransformation vor dem Kriging: 'none' (Standard) oder 'log_empirical' (natürlicher Logarithmus; erfordert überall Feld > 0)." }, "error_output": { "label": "Fehlerausgabe", "description": "Optionales Ausgaberaster des Standardfehlers der Vorhersage." }, "seed": { "label": "Seed", "description": "Seed für den deterministischen Zufallsgenerator der Semivariogramm-Simulation (Standard 42)." } } }, "enclose_multipatch": { "name": "Multipatch schließen", "description": "Wandelt offene 3D-Dreiecksnetzoberflächen in geschlossene, wasserdichte Körper um, indem ihre Randschleifen verschlossen werden, sodass sie gültige Eingaben für volumetrische Analysen werden (ArcGIS Enclose Multipatch). is_closed_3d kann ein offenes Netz diagnostizieren, aber nichts konnte es reparieren, und union_3d / intersect_3d / difference_3d / inside_3d lehnen offene Netze ab oder melden sie falsch — was der Normalzustand extrudierter Grundrisse, Geländeschalen und importierter Gebäudeoberflächen ist.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "3D-Oberflächenobjekte (Dreiecksnetz-MultiPolygone mit Z)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Geschlossene Ausgabe-Körperobjekte. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "drop_failed": { "label": "Fehlgeschlagene verwerfen", "description": "Objekte weglassen, die nicht wasserdicht gemacht werden konnten (Standard falsch: sie werden mit CAP_FAILED = true ausgegeben, damit der Fehler sichtbar statt stumm ist)." } } }, "enforce_river_monotonicity": { "name": "Flussmonotonie erzwingen", "description": "Ein DEM so einschneiden, dass die Höhen entlang kartierter Flusspolylinien flussabwärts monoton abnehmen — ein Hydro-Enforcement-Schritt für hydraulische und Hochwassermodellierung, wie ArcGIS Enforce River Monotonicity. Anders als fill_depressions/fill_burn (die geschlossene Senken entfernen) erzwingt dies ein monotones Profil entlang eines bekannten Flussvektors.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Flusspolylinien-Layer (LineString / MultiLineString) im KBS des DEM." }, "surface": { "label": "Oberfläche", "description": "Zu korrigierendes Höhenraster (DEM)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad des korrigierten Ausgabe-DEM (Format aus der Erweiterung). Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "tolerance": { "label": "Toleranz", "description": "Minimaler Höhenabfall, der pro verdichtetem Schritt erzwungen wird, in Z-Einheiten (Standard 0 = nicht ansteigend). Positive Werte erzwingen ein streng abfallendes Profil." }, "sample_distance": { "label": "Abtastdistanz", "description": "Verdichtungsintervall in KBS-Einheiten entlang jeder Flusslinie. Standard: die Rasterzellengröße (≈ eine Probe pro Zelle)." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes DEM-Band, das korrigiert werden soll (Standard 1)." } } }, "estimate_time_to_event": { "name": "Zeit bis zum Ereignis schätzen", "description": "Die Zeit bis zu einem Ereignis über eine Kaplan-Meier-Überlebenskurve schätzen (wie ArcGIS Estimate Time To Event): aus einem Dauerfeld und einem Ereignis-/Zensierungsfeld die Überlebenswahrscheinlichkeit jedes Objekts und die mediane Zeit bis zum Ereignis seiner Schicht berechnen, optional geschichtet nach einem kategorialen Feld.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punkt- oder Polygon-Layer mit einem Dauerfeld und einem Ereignis-/Zensierungsfeld." }, "age_field": { "label": "Altersfeld", "description": "Feld mit der beobachteten Dauer jedes Objekts (Zeit bis zum Ereignis oder bis zur Zensierung), eine nicht negative Zahl." }, "event_field": { "label": "Ereignisfeld", "description": "Feld, das angibt, ob das Ereignis eingetreten ist (wahr: 1/true) oder die Beobachtung zensiert wurde (falsch: 0/false)." }, "stratify_field": { "label": "Schichtungsfeld", "description": "Optionales kategoriales Feld, um pro Gruppe eine separate Überlebenskurve anzupassen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Layer mit hinzugefügten Feldern km_survival, km_median und km_stratum. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." } } }, "estimate_variogram": { "name": "Variogramm schätzen", "description": "Berechnet ein empirisches Semivariogramm aus Punktbeobachtungen, um die räumliche Korrelationsstruktur zu charakterisieren. Wesentlicher erster Schritt im geostatistischen Workflow.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorpunkt-Layer mit Werten" }, "field": { "label": "Feld", "description": "Feld mit Messwerten" }, "lag_distance": { "label": "Lag-Distanz", "description": "Lag-Bin-Größe in Karteneinheiten (Standard: 100.0)" }, "lag_tolerance": { "label": "Lag-Toleranz", "description": "Toleranz für die Lag-Einteilung (Standard: 50.0)" }, "max_lag_count": { "label": "Maximale Lag-Anzahl", "description": "Maximale Anzahl beizubehaltender Lags (Standard: 20)" } } }, "euclidean_direction": { "name": "Euklidische Richtung", "description": "Berechnet das Kompassazimut von jeder Zelle zu ihrer nächsten Quellzelle, plus optionale Distanz- und Rückrichtungsraster (ArcGIS Euclidean Direction). Vervollständigt die gebündelte euklidische Familie, die euclidean_distance (wie weit) und euclidean_allocation (welche Quelle), aber nicht die Peilung liefert. Verwendet eine exakte Distanztransformation, die die Koordinaten der nächsten Quelle mitführt; mit einem Barriereraster wird stattdessen um Hindernisse herum geroutet.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Quellraster: Zellen, die weder NoData noch null sind, sind Quellen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad des Ausgabe-Richtungsrasters (Grad im Uhrzeigersinn von Nord). Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "output_distance": { "label": "Distanz ausgeben", "description": "Optionaler Pfad für das begleitende Distanzraster." }, "output_back_direction": { "label": "Rückrichtung ausgeben", "description": "Optionaler Pfad für das Rückrichtungsraster: die Peilung, in der man von dieser Zelle zurück zur nächsten Quelle geht. Entspricht dem Richtungsraster, wenn keine Barrieren angegeben sind; mit Barrieren ist es der erste Schritt des Rückwegs." }, "barriers": { "label": "Barrieren", "description": "Optionales Barrierenraster; Zellen, die nicht null und nicht NoData sind, blockieren geradlinige Pfade und erzwingen eine Umgehung." }, "max_distance": { "label": "Maximale Distanz", "description": "Zellen, die weiter als dieser Wert von jeder Quelle entfernt sind, werden als NoData geschrieben." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band des Quellrasters, das gelesen wird (Standard 1)." } } }, "evaluate_bin_sizes": { "name": "Klassenbreiten bewerten", "description": "Kandidaten für Aggregationsklassengrößen durchlaufen und Diagnosen ausgeben, die zeigen, welche Größe die Struktur am besten sichtbar macht, wie ArcGIS Evaluate Bin Sizes.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Zu aggregierende Punktobjekte." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad der Ausgabe-Diagnosetabelle. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "bin_shape": { "label": "Bin-Form", "description": "hexagon (Standard; Näherung mit Zeilenversatz, siehe Dokumentation) | square." }, "sizes": { "label": "Größen", "description": "Kommagetrennte Kandidaten für Bin-Größen (Karteneinheiten). Falls weggelassen, wird aus der mittleren Nächster-Nachbar-Distanz eine geometrische Reihe erzeugt." }, "steps": { "label": "Schritte", "description": "Anzahl der Kandidaten in der erzeugten Reihe (Standard 8, max. 64)." }, "analysis_field": { "label": "Analysefeld", "description": "Optionales numerisches Feld, das pro Bin summiert wird, statt Punkte zu zählen." } } }, "evaluate_variable_influence": { "name": "Variableneinfluss bewerten", "description": "Berichtet Permutationswichtigkeit und partielle Abhängigkeitskurven für ein aus einer Tabelle angepasstes Forest-Modell und beantwortet damit, welche erklärenden Variablen ein Modell tatsächlich nutzt und welche Form jeder Effekt hat (ArcGIS Evaluate Variable Influence). Der Katalog kann Modelle anpassen — generalized_linear_regression, exploratory_regression, geographically_weighted_regression, forest_based_forecast, die Random Forests von Whitebox — aber keines berichtet eines der beiden Maße. ArcGIS liest eine trainierte .ssm-Modelldatei; dieser Stack hat kein portables Modellformat, daher passt das Werkzeug seinen eigenen Forest an und erklärt ihn anschließend. Vollständig deterministisch: schrittweises Bagging und eine feste Permutation, kein Zufallsgenerator.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Layer oder Tabelle mit den Trainingsbeobachtungen." }, "dependent_field": { "label": "Abhängiges Feld", "description": "Vorhergesagtes Feld." }, "explanatory_fields": { "label": "Erklärende Felder", "description": "Kommagetrennte numerische Felder, die ausgewertet werden sollen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabetabelle der Wichtigkeit pro Variable. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "output_partial_dependence": { "label": "Partielle Abhängigkeit ausgeben", "description": "Ausgabetabelle der partiellen Abhängigkeitskurven, eine Zeile pro Variable und Gitterpunkt. Wird immer erzeugt; ohne Pfadangabe im Speicher abgelegt." }, "model_type": { "label": "Modelltyp", "description": "'regression' (Standard) für ein kontinuierliches Ziel oder 'classification' für ein kategoriales." }, "number_of_trees": { "label": "Anzahl der Bäume", "description": "Anzahl der Bäume im Ensemble (Standard 50)." }, "max_depth": { "label": "Maximale Tiefe", "description": "Maximale Baumtiefe (Standard 8)." }, "min_samples_leaf": { "label": "Minimale Stichproben pro Blatt", "description": "Mindestanzahl der Beobachtungen, die ein Blatt enthalten darf (Standard 3)." }, "grid_points": { "label": "Gitterpunkte", "description": "Punkte pro partieller Abhängigkeitskurve (Standard 12)." }, "permutation_repeats": { "label": "Permutationswiederholungen", "description": "Anzahl der pro Variable gemittelten verschiedenen Permutationen (Standard 3). Mehr ist stabiler und langsamer." } } }, "excel_to_table": { "name": "Excel zu Tabelle", "description": "Ein Arbeitsblatt aus einer .xlsx-/.xls-/.xlsb-/.ods-Arbeitsmappe in eine Attributtabelle einlesen, wobei numerische und Textspalten abgeleitet werden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-Excel-/OpenDocument-Arbeitsmappe (.xlsx, .xls, .xlsb oder .ods)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabetabellenpfad (Treiber aus der Erweiterung; GeoParquet .parquet empfohlen). Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "sheet": { "label": "Tabellenblatt", "description": "Zu lesendes Arbeitsblatt, nach Name oder 0-basiertem Index. Standard: das erste Blatt." }, "cell_range": { "label": "Zellbereich", "description": "Optionaler zu importierender Bereich in A1-Notation, z. B. 'B2:E40'. Standard: der gesamte genutzte Bereich des Blatts." }, "field_names_row": { "label": "Zeile der Feldnamen", "description": "1-basierte Zeile innerhalb des gewählten Bereichs mit den Spaltennamen (Standard 1). Zeilen darüber werden übersprungen; 0 bedeutet keine Kopfzeile (Field1, Field2, ... automatisch erzeugen)." } } }, "expand_shrink": { "name": "Erweitern / verkleinern", "description": "Ausgewählte Klassen eines kategorialen Rasters um eine Anzahl von Zellen erweitern (ausdehnen) oder schrumpfen, während andere Klassen unverändert bleiben — die Standardbereinigung klassifizierter Landbedeckung vor der Polygonisierung, wie ArcGIS Expand / Shrink.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Kategoriales (ganzzahliges) Eingaberaster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Rasterpfad. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "classes": { "label": "Klassen", "description": "Kommagetrennte(r) Klassenwert(e), die erweitert oder geschrumpft werden sollen." }, "cells": { "label": "Zellen", "description": "Anzahl der Zellen, um die erweitert oder geschrumpft wird (>= 1)." }, "mode": { "label": "Modus", "description": "'expand' (die gewählten Klassen vergrößern; Standard) oder 'shrink' (sie erodieren)." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das gelesen wird (Standard 1)." } } }, "exploratory_interpolation": { "name": "Explorative Interpolation", "description": "Mehrere Interpolationsmethoden ausführen (IDW, nächster Nachbar, Trendflächen erster/zweiter Ordnung), jede per Leave-one-out-Kreuzvalidierung prüfen und nach Vorhersagegenauigkeit (RMSE/MAE) oder Verzerrung (ME) ordnen — wie ArcGIS Exploratory Interpolation. Gibt eine nach Methoden geordnete Vergleichstabelle aus und kann das Vorhersageraster der besten Methode ausgeben. Deckt eine eigenständige Kreuzvalidierungsanfrage mit ab.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Punktvektorlayer mit Messungen." }, "field": { "label": "Feld", "description": "Numerisches Feld der Punkte mit dem zu interpolierenden Wert." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vergleichstabelle mit Rangfolge — eine CSV (Erweiterung .csv) oder eine geometrielose Vektortabelle. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "methods": { "label": "Methoden", "description": "Komma-/Pipe-getrennte Teilmenge der zu vergleichenden Methoden: 'idw', 'nearest', 'trend1', 'trend2'. Standard: alle vier." }, "criterion": { "label": "Kriterium", "description": "Rangkriterium: 'rmse' (Standard, geringster Fehler), 'mae' (geringster absoluter Fehler) oder 'me' (geringste Verzerrung, kleinster |mittlerer Fehler|)." }, "power": { "label": "Potenz", "description": "IDW-Distanzabnahme-Exponent (Standard 2)." }, "output_raster": { "label": "Ausgaberaster", "description": "Optionales Ausgabe-GeoTIFF: die bestplatzierte Methode, an alle Proben angepasst und über ein Gitter ausgewertet, das die Probenausdehnung überspannt." }, "cell_size": { "label": "Zellengröße", "description": "Zellengröße des Gewinnerrasters in KBS-Einheiten (Grad bei einem geografischen KBS). Standard: so bemessen, dass die längere Achse ~256 Zellen umfasst." } } }, "exploratory_regression": { "name": "Explorative Regression", "description": "OLS-Modelle über jede Kombination erklärender Kandidatenfelder aufzählen und jedes anhand von adjustiertem R2, Koeffizientensignifikanz, VIF-Multikollinearität, Jarque-Bera-Residuennormalität und Moran's I der Residuen (räumliche Autokorrelation) prüfen; ausgegeben werden alle Modelle, die geordnete Menge der bestandenen Modelle und eine Signifikanzübersicht je Variable — wie ArcGIS Exploratory Regression.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Objektlayer mit Geometrie (für die Nachbarschaft des Residuen-Moran's I verwendet)." }, "dependent_field": { "label": "Abhängiges Feld", "description": "Abhängiges numerisches Feld (Antwortvariable)." }, "explanatory_fields": { "label": "Erklärende Felder", "description": "Kommagetrennte Kandidaten für erklärende numerische Felder, die durchsucht werden sollen." }, "min_vars": { "label": "Minimale Variablen", "description": "Minimale Anzahl erklärender Variablen pro Kandidatenmodell (Standard 1)." }, "max_vars": { "label": "Maximale Variablen", "description": "Maximale Anzahl erklärender Variablen pro Kandidatenmodell (Standard: min(Kandidatenanzahl, 6))." }, "max_coef_p": { "label": "Maximaler Koeffizienten-p-Wert", "description": "Maximal zulässiger p-Wert für jeden erklärenden Koeffizienten (Standard 0.05)." }, "min_adj_r2": { "label": "Minimales adjustiertes R²", "description": "Minimales adjustiertes R-Quadrat (Standard 0.5)." }, "max_vif": { "label": "Maximaler VIF", "description": "Maximal zulässiger Varianzinflationsfaktor pro Term (Standard 7.5)." }, "min_jb_p": { "label": "Minimaler JB-p-Wert", "description": "Minimaler Jarque-Bera-p-Wert für die Normalverteilung der Residuen (Standard 0.1)." }, "min_moran_p": { "label": "Minimaler Moran-p-Wert", "description": "Minimaler p-Wert für die räumliche Autokorrelation der Residuen (Moran's I); darüber sind die Residuen nicht signifikant geclustert (Standard 0.1)." }, "neighbors": { "label": "Nachbarn", "description": "Anzahl der nächsten Nachbarn, die die räumlichen Gewichte für den Residuen-Moran's-I-Test definieren (Standard 8)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad der Ausgabe-Berichtstabelle — eine CSV (Erweiterung .csv) oder eine geometrielose Vektortabelle." } } }, "extract_locations_from_text": { "name": "Standorte aus Text extrahieren", "description": "Freitext nach eingebetteten Koordinaten durchsuchen — Dezimalgrad (DD), Grad-Dezimalminuten (DDM), Grad-Minuten-Sekunden (DMS) und MGRS-/USNG-Gitterreferenzen — und je Treffer einen WGS84-Punkt ausgeben, wie ArcGIS Extract Locations From Text (Koordinatenzweig). Reine Mustersuche; kein Geocodierungsdienst.", "params": { "input_text": { "label": "Eingabetext", "description": "Der zu durchsuchende Freitext. Entweder der Text selbst oder ein Pfad zu einer UTF-8-Textdatei (wird gelesen, wenn der Wert auf eine vorhandene Datei verweist)." }, "notations": { "label": "Notationen", "description": "Komma-/Leerzeichen-getrennte Teilmenge der zu suchenden Notationen: DD, DDM, DMS, MGRS (USNG ist ein Alias für MGRS). Standard: alle vier." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Vektorpfad (Treiber aus der Dateiendung). Falls weggelassen, wird das Ergebnis im Speicher gehalten." } } }, "extract_ocean_winds": { "name": "Ozeanwinde extrahieren", "description": "Ermittelt die äquivalent-neutrale Ozeanwindgeschwindigkeit in 10 m Höhe aus kalibrierter SAR-Rückstreuung durch Inversion der geophysikalischen Modellfunktion CMOD5.N (ArcGIS Extract Ocean Winds). Die gesamte ausgelieferte SAR-Kette bleibt im radiometrischen Bereich, und nichts wandelte die Rückstreuung in eine geophysikalische Größe um — was auch eine windschwache Fläche von einem Ölteppich unterscheidet.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Kalibriertes Rückstreuraster (sigma0)." }, "units": { "label": "Einheiten", "description": "Einheiten von 'input': 'dn', 'amplitude', 'intensity' oder 'db' (Standard 'db')." }, "incidence_angle": { "label": "Einfallswinkel", "description": "Einfallswinkel pro Zelle in Grad: ein Rasterpfad oder eine konstante Zahl." }, "wind_direction": { "label": "Windrichtung", "description": "Meteorologische Windrichtung in Grad (die Richtung, AUS der der Wind weht), als Rasterpfad oder Konstante. Eine erforderliche Vorgabe: CMOD hat zwei Unbekannte und eine Beobachtung." }, "look_direction": { "label": "Blickrichtung", "description": "Radar-Blickazimut in Grad, als Rasterpfad oder Konstante. Wird verwendet, um die Windrichtung in den relativen Winkel umzurechnen, den CMOD erwartet." }, "polarization": { "label": "Polarisation", "description": "'vv' (Standard, natives CMOD5.N) oder 'hh' (wendet ein näherungsweises Polarisationsverhältnis an)." }, "polarization_ratio_alpha": { "label": "Polarisationsverhältnis Alpha", "description": "Alpha im HH-zu-VV-Polarisationsverhältnis (Standard 0.6). Nur verwendet, wenn die Polarisation 'hh' ist." }, "water_mask": { "label": "Wassermaske", "description": "Optionaler Polygon-Layer oder Raster, der die Ausgabe auf Wasser beschränkt; Landrückstreuung ist hier bedeutungslos." }, "max_wind": { "label": "Maximaler Wind", "description": "Obere Grenze des Inversionsintervalls, m/s (Standard 50)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Windgeschwindigkeitsraster in m/s. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." } } }, "extract_scanned_features": { "name": "Gescannte Objekte extrahieren", "description": "Ein binäres (gescanntes/schwellenwertbasiertes) Raster in saubere Linien (Skelettverfolgung) oder Polygone vektorisieren, mit Rauschentfernung, Lochfüllung, Lückenschluss und Vereinfachung.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Binäres/klassifiziertes Eingaberaster, das vektorisiert werden soll." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "feature_type": { "label": "Objekttyp", "description": "'lines' (Standard): skelettieren und Mittellinien verfolgen. 'polygons': gefüllte Regionen vektorisieren." }, "foreground_value": { "label": "Vordergrundwert", "description": "Zellenwert, der den Vordergrund markiert. Falls weggelassen, sind Zellen >= 'threshold' (oder, falls nicht vorhanden, jede gültige Nicht-Null-Zelle) Vordergrund." }, "threshold": { "label": "Schwellenwert", "description": "Vordergrund sind Zellen mit Wert >= diesem (verwendet, wenn 'foreground_value' nicht angegeben ist)." }, "noise_size": { "label": "Rauschgröße", "description": "Vordergrundkomponenten entfernen, die kleiner als diese Anzahl Zellen sind (Standard 4)." }, "hole_size": { "label": "Lochgröße", "description": "Hintergrundlöcher füllen, die kleiner als diese Anzahl Zellen sind (Standard 4)." }, "gap_distance": { "label": "Lückendistanz", "description": "Für Linien: Lücken bis zu dieser Distanz (KBS-Einheiten) zwischen nahezu kollinearen Linienendpunkten überbrücken. Standard 0 (aus)." }, "simplify_tolerance": { "label": "Vereinfachungstoleranz", "description": "Douglas-Peucker-Toleranz (KBS-Einheiten) für die Ausgabegeometrie. Standard ~1 Zelle." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das gelesen wird (Standard 1)." } } }, "extract_sinks": { "name": "Senken extrahieren", "description": "Senken (maximale Senkenausdehnung) aus einem DEM extrahieren (lidar filling.py).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Pfad der Eingabe-DEM-Rasterdatei." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Pfad des Senkenrasters. Falls weggelassen, im Speicher abgelegt." }, "min_size": { "label": "Mindestgröße", "description": "Minimale Anzahl Pixel für eine Senke (behalten, wenn strikt größer; Standard 10)." }, "region_output": { "label": "Regionsausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Raster der beschrifteten Regionen." }, "depth_output": { "label": "Tiefenausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das Fülltiefenraster." }, "filled_output": { "label": "Gefüllte Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für das DEM mit gefüllten Senken." }, "csv_output": { "label": "CSV-Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für die Attribut-CSV pro Region." }, "vector_output": { "label": "Vektorausgabe", "description": "Optionaler Ausgabepfad für Regionspolygone als GeoJSON (Attribute verknüpft)." }, "flat_increment": { "label": "Ebenen-Inkrement", "description": "Beim Füllen hinzugefügtes Flachbereich-Inkrement zur Erzwingung der Entwässerung (Standard 0)." } } }, "extract_spectra_from_image": { "name": "Spektren aus dem Bild extrahieren", "description": "Leitet aus einem Multiband-Bild und Trainingsregionen eine Spektralbibliothek ab, ein Spektrum je Klasse, im CSV-Layout, das spectral_library_matching liest (ArcGIS Extract Spectra From Image). spectral_library_matching, spectral_angle_mapper und matched_filter_target_detection verwenden alle eine Bibliothek, und nichts erzeugte eine, sodass die Spektralsuite nur mit bereits veröffentlichten Bibliotheken nutzbar war.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Multiband-Bild." }, "training_features": { "label": "Trainingsobjekte", "description": "Polygon- oder Punkt-Layer, der jede Klasse bzw. jedes Ziel abgrenzt." }, "class_field": { "label": "Klassenfeld", "description": "Attribut mit der Klassenbezeichnung. Objekte mit gleicher Bezeichnung werden zu einem Spektrum zusammengefasst." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad der Ausgabe-Spektralbibliothek als CSV ('name,b1,b2,...' pro Klasse), bereit für 'library_csv' von spectral_library_matching." }, "statistic": { "label": "Statistik", "description": "Reduktion über die abgedeckten Zellen: 'mean' (Standard), 'median', 'max', 'min'." }, "trim_percent": { "label": "Trimmprozent", "description": "Prozentsatz, der vor der Reduktion pro Band von jedem Ende verworfen wird, um gemischte Randpixel zu unterdrücken (Standard 0, max. 49)." }, "min_cells": { "label": "Minimale Zellen", "description": "Klassen, die weniger Zellen als diesen Wert abdecken, werden gemeldet und übersprungen, statt ein Ein-Pixel-'Spektrum' auszugeben (Standard 1)." }, "wavelengths": { "label": "Wellenlängen", "description": "Optionale kommagetrennte Wellenlängen pro Band, als Kommentarkopfzeile in der Bibliothek und in output_stats festgehalten." }, "output_stats": { "label": "Statistiken ausgeben", "description": "Optionale CSV-Datei, die Standardabweichung und Zellenanzahl pro Klasse und Band aufnimmt. Wird getrennt gehalten, damit die Bibliothek parsebar bleibt." } } }, "extract_water_sar": { "name": "Wasser extrahieren (SAR)", "description": "Grenzt offenes Wasser und Überflutungsausdehnung aus SAR-Rückstreuung mit einem szenenbezogenen Otsu-Schwellenwert in Dezibel ab, plus optionale Filter für DEM-Neigung und Höhe über dem Minimum, die Radarschatten und trockene dunkle Oberflächen verwerfen (ArcGIS Extract Water). Keine der Registrierungen kann dies aus Radar: NDWI/MNDWI von spectral_index benötigen Reflektanzbänder in Grün/NIR/SWIR, die ein SAR nicht hat, depth_to_water modelliert aus dem Gelände, wo Wasser sein sollte, statt es zu beobachten, und ein manuell gesetzter raster_calculator-Schwellenwert ist nicht zwischen Szenen übertragbar, weil die Wasser-/Landtrennung mit Wind und Einfallswinkel wandert.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "SAR-Rückstreuungsraster." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Wasserpolygon-Layer. Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "output_raster": { "label": "Ausgaberaster", "description": "Binäre Wassermaske als Ausgabe (1 Wasser, 0 Land). Wird immer erzeugt; im Speicher abgelegt, wenn kein Pfad angegeben ist." }, "dem": { "label": "DEM", "description": "Optionales DEM, koregistriert mit der Eingabe, das die Neigungs- und Höhenfilter ermöglicht." }, "threshold_db": { "label": "Schwellenwert (dB)", "description": "Fester Schwellenwert in dB; Zellen auf oder unter diesem Wert sind Wasser. Überschreibt den automatischen Otsu-Schwellenwert." }, "min_area": { "label": "Mindestfläche", "description": "Wasserflächen verwerfen, die kleiner als diese Fläche in quadrierten Karteneinheiten sind." }, "max_slope": { "label": "Maximale Neigung", "description": "Mit einem DEM wird Wasser auf Gelände verworfen, das steiler als diese Gradzahl ist (Standard 5). Stehendes Wasser kann keinen steilen Hang einnehmen, aber Radarschatten ist dort genauso dunkel." }, "max_height_above_min": { "label": "Maximale Höhe über Minimum", "description": "Mit einem DEM werden Kandidatenzellen verworfen, die mehr als diese Anzahl Z-Einheiten über der niedrigsten DEM-Zelle ihrer eigenen zusammenhängenden Region liegen." }, "mask_features": { "label": "Maskenobjekte", "description": "Polygon-Layer, der das Analysegebiet einschränkt." }, "mask_type": { "label": "Maskentyp", "description": "'land_polygon' (Standard; außerhalb der Polygone analysieren) oder 'water_polygon' (innerhalb der Polygone analysieren)." }, "histogram_bins": { "label": "Histogramm-Bins", "description": "Anzahl der Bins für das Otsu-Histogramm (Standard 256)." }, "input_units": { "label": "Eingabeeinheiten", "description": "'intensity' (Standard), 'dn', 'amplitude' oder 'db'." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band für den Schwellenwert (Standard 1)." } } }, "extrude_between": { "name": "Dazwischen extrudieren", "description": "Baut wasserdichte geschlossene Körper, die den Raum zwischen zwei Oberflächen innerhalb jedes Eingabepolygons aufspannen, mit exakten Volumen je Objekt (ArcGIS Extrude Between). cut_fill liefert die Volumenänderung je Zelle zwischen zwei Rastern, gibt aber ein Raster aus, kann nicht auf Grundrisse beschränkt werden und trägt keine Attribute; buffer_3d und minimum_bounding_volume bauen Körper aus Objekten statt aus einem Oberflächenpaar. Die Ausgabe fließt direkt in union_3d, intersect_3d, difference_3d und inside_3d ein.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Polygon-Grundrisse, die die seitliche Ausdehnung jedes Festkörpers definieren. Nur der ERSTE Ring des ersten Teils wird verwendet: innere Löcher und weitere Teile eines MultiPolygons werden ignoriert; mehrteilige Grundrisse daher vor dem Extrudieren aufteilen und Löcher füllen." }, "surface_upper": { "label": "Obere Oberfläche", "description": "Raster der oberen Begrenzungsfläche." }, "surface_lower": { "label": "Untere Oberfläche", "description": "Raster der unteren Begrenzungsfläche, koregistriert mit der oberen." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Geschlossene Festkörperobjekte (Dreiecksnetz-MultiPolygone mit Z). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "sample_distance": { "label": "Abtastdistanz", "description": "Abstand für die Grundrissabtastung und Randverdichtung in KBS-Einheiten. Standard: die feinere Zellengröße der Oberflächen." }, "band": { "label": "Band", "description": "1-basiertes Band, das aus jedem Oberflächenraster gelesen wird (Standard 1)." } } }, "feature_outline_masks": { "name": "Umrissmasken von Objekten", "description": "Kartografische Maskenpolygone mit einem Rand um Objekte erzeugen (exakter Umriss, konvexe Hülle oder Begrenzungsrahmen), optional auf einen zweiten Layer zugeschnitten (Intersecting Layers Masks).", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer (beliebige Geometrie), Format wird automatisch erkannt (oder In-Memory-Handle)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Optionaler Ausgabe-Vektorpfad (Treiber anhand der Erweiterung). Wenn nicht angegeben, wird im Speicher abgelegt." }, "margin": { "label": "Rand", "description": "Randabstand der Maske. Meter bei einem geografischen KBS (EPSG:4326 oder unbekannt, in Grad umgerechnet), sonst in den KBS-Einheiten des Layers. Muss positiv sein." }, "mask_kind": { "label": "Maskenart", "description": "Maskenform: 'exact' (Standard, gepufferter Objektumriss), 'convex_hull' (erweiterte konvexe Hülle) oder 'box' (Begrenzungsrahmen + Rand)." }, "masked_layer": { "label": "Maskierter Layer", "description": "Optionaler zweiter Polygon-Layer. Wenn angegeben, werden die Masken auf ihre Verschneidung mit ihm zugeschnitten (Intersecting Layers Masks); nicht überlappende Masken werden verworfen." }, "id_field": { "label": "ID-Feld", "description": "Optionales Quellfeld, dessen Wert als 'source_id' auf jede Maske kopiert wird. Standard ist der Index des Quellobjekts." } } }, "feature_to_line": { "name": "Objekt zu Linie", "description": "Linien-/Polygongrenzobjekte in knotenbasierte, nicht überlappende Liniensegmente planarisieren, die an jeder gegenseitigen und Selbstüberschneidung geteilt werden, wie ArcGIS Feature To Line — der topologiebildende Vorläufer, den die gebündelten polygons_to_lines und split_vector_lines nicht bieten.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Linien- oder Polygonvektorlayer." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Linienvektorpfad (Treiber aus der Dateierweiterung). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "cluster_tolerance": { "label": "Cluster-Toleranz", "description": "Teilungspunkte an dieses Raster in Karteneinheiten fangen, um nahezu deckungsgleiche Knoten zusammenzuführen (Standard 1e-9)." }, "attributes": { "label": "Attribute", "description": "Wenn wahr (Standard), wird jedes Ausgabesegment mit 'src_fid', der ID des Quellobjekts, markiert." } } }, "feature_vertices_to_points": { "name": "Objektstützpunkte zu Punkten", "description": "Einen Punktlayer aus ausgewählten Objektstützpunkten erzeugen — ALL, START, END, BOTH_ENDS, MID (Mittelpunkt der Bogenlänge) oder DANGLE (nicht geteilte Linienendpunkte) — mit einem Feld für die übergeordnete FID, wie ArcGIS Feature Vertices To Points.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Eingabe-Vektorlayer mit Linien, Polygonen oder Punkten." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Ausgabe-Punktvektorpfad (Treiber aus der Dateierweiterung). Wenn nicht angegeben, wird das Ergebnis im Speicher abgelegt." }, "point_location": { "label": "Punktposition", "description": "Zu extrahierende Stützpunkte: ALL | START | END | BOTH_ENDS | MID | DANGLE. Standard ALL." } } }, "features_to_gpx": { "name": "Objekte zu GPX", "description": "Punktobjekte als GPX-Wegpunkte und Linienobjekte als GPX-Tracks schreiben, wobei Attributfelder auf name/description/elevation/time abgebildet werden.", "params": { "input": { "label": "Eingabe", "description": "Zu exportierender Punkt- oder Linien-Vektorlayer (WGS84 / EPSG:4326 wird angenommen)." }, "output": { "label": "Ausgabe", "description": "Pfad der .gpx-Ausgabedatei." }, "name_field": { "label": "Namensfeld", "description": "Attributfeld, das auf das GPX-Element abgebildet wird (optional)." }, "description_field": { "label": "Beschreibungsfeld", "description": "Attributfeld, das auf das GPX-Element abgebildet wird (optional)." }, "z_field": { "label": "Z-Feld", "description": "Attributfeld, das auf die GPX-Höhe abgebildet wird (optional; greift auf eine Geometrie-Z zurück, wenn vorhanden)." }, "date_field": { "label": "Datumsfeld", "description": "Attributfeld, das auf den GPX-Zeitstempel