像元统计的工作原理

通过计算像元统计数据，可计算出每个位置的统计数据，而在计算过程中，输出栅格上每个位置的值都是对应位置的输入值的函数。下文提供有关每项统计数据的一些详细信息和示例。

平均值

• 逐个像元地确定输入的平均值。
• 平均值的输出始终为浮点型。
• 示例：

  OutRas = CellStatistics(["InRas1", "InRas2", "InRas3"], "Mean")

众数

• 逐个像元地确定输入中出现频率最高的值。
• 如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任何输入属于浮点型，则输出也将为浮点型。
• 如果一个像元位置有多个众数值，则该位置的输出为 NoData。
• 如果一个像元位置的所有输入值都相同，则该位置的输出众数值与输入相同。
• 一项合理的应用应至少由三个输入组成。如果仅指定一个输入，则输出将是输入的复本。
• 如果只有两个输入，则值不同的任何位置都将被写为 NoData。由于只有两个不同的值可供选择，所以不存在众数值。如果两个值相同，则将该值写入输出栅格。

OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Majority")

最大值

• 逐个像元地确定输入的最大值。
• 如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任何输入属于浮点型，则输出也将为浮点型。

OutRas = CellStatistics(["InRas1", "InRas2", "InRas3"], "Maximum")

中值

• 逐个像元地确定输入的中值。
• 如果输入数为奇数，则通过排定值的等级并选择中间值来计算中值。如果输入数为偶数，则先排定值的等级，然后取中间两个值的平均值。如果所有输入格网属于整型，则将该值截断为整型。
• 如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任何输入属于浮点型，则输出也将为浮点型。

OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Median")

最小值

• 逐个像元地确定输入的最小值。
• 如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任何输入属于浮点型，则输出也将为浮点型。

OutRas = CellStatistics(["InRas1", "InRas2", "InRas3"], "Minimum")

少数

• 逐个像元地确定输入中出现频率最低的值。
• 如果一个像元位置有多个少数值，则该位置的输出为 NoData。
• 如果一个像元位置的所有输入值都相同，则该位置的输出少数值与输入相同。
• 一项合理的应用应至少由三个输入组成。如果仅指定一个输入，则输出将是输入的复本。
• 如果只有两个输入，则值不同的任何位置都将被写为 NoData。由于只有两个不同的值可供选择，所以不存在少数值。如果两个值相同，则将该值写入输出栅格。
• 如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任何输入属于浮点型，则输出也将为浮点型。

OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Minority")

范围

• 逐个像元地确定输入中的值的范围。
• 如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任何输入属于浮点型，则输出也将为浮点型。

OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Range")

Std

• 逐个像元地确定输入中的值的标准差。
• Std 的输出始终为浮点型。

OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "STD")

总和

• 逐个像元地确定输入中的值的总和。
• 如果所有输入都是整型，则输出也是整型。如果任何输入属于浮点型，则输出也将为浮点型。

OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Sum")

变异度

• 逐个像元地确定输入中的唯一值的数目。
• 输出栅格始终为整型。

OutRas = CellStatistics([InRas1, InRas2, InRas3], "Variety")