surface op• 데이터 종류: depth → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.dem_tpi(dem, cell_size=1.0)(구현을 직접 호출하려면 import demops; demops.dem_tpi(dem, cell_size=1.0), 원장에서 가져오려면 opsdem.get("dem_tpi"))
지형 위치 지수 TPI —— 자기 셀과 8근방 평균의 차 [m]. 양수는 능선, 음수는 골짜기.
식: tpi = z - mean(8 근방의 z)(Weiss의 TPI를 3x3의 최소 근방으로 취한 것). 가장자리는 끝 값을 복제해 채운다. 근방이 1셀 고정이므로, 스케일은 cell_size 1개분으로 고정이며, 더 넓은 능선/계곡을 보고 싶을 때는 먼저 dem을 거칠게 한다(이 op에 반경 인수는 없다).
• dem: (H, W) [m], 3x3 이상, 실수, inf 불가. 결측은 nan(센티넬 값 <= -9000이 nan 없이 들어 있으면 거부). nan은 3x3으로 전파된다.
• cell_size: 결과에는 영향을 주지 않지만(차분에 거리가 들어가지 않는다), 단위가 [m]라는것을 호출 측에 의식시키기 위해 받으며, 양의 유한값인지 검사한다.
• 반환값: (H, W) float64 [m]. 0 부근이 사면의 중간, 양이 볼록(능선, 정상), 음이 오목(계곡, 와지).
• 실패: ValueError(형상, 센티넬 값, cell_size).
dem_roughness(같은 근방의 RMS)와 조합하면 지형 분류의 특징이 된다.
• dem_terrain_analysis 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• dem_terrain_analysis_tour — py -3.11 examples/dem_terrain_analysis_tour.py
image2d 를 입력으로 받는 것)—
surface)dem_slope · dem_aspect · dem_curvature · dem_roughness
*Provenance: demops.py — DEM 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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