dem_tpi — DEM `surface` op

• Datenarten: depth → image2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.dem_tpi(dem, cell_size=1.0) (die Implementierung direkt: import demops; demops.dem_tpi(dem, cell_size=1.0); aus dem Register: opsdem.get("dem_tpi"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

地形位置指数 TPI —— 自セルと 8 近傍平均の差 [m]。正が尾根、負が谷。

式: `tpi = z - mean(8 近傍の z)`(Weiss の TPI を 3x3 の最小近傍で取ったもの)。

縁は端の値を複製して埋める。近傍が 1 セル固定なので、**スケールは

`cell_size` 1 つぶんに固定**で、より広い尾根/谷を見たいときは先に

`dem` を粗くする(この op に半径の引数は無い)。

• `dem: (H, W) [m]、3x3 以上、実数、inf 不可。欠測は nan`(番兵値

`<= -9000 が nan 無しで入っていれば拒否)。nan` は 3x3 に伝播する。

• `cell_size`: 結果には影響しない(差分に距離は入らない)が、単位が [m] である

ことを呼び出し側に意識させるため受け取り、正の有限値かを検査する。

• 返り値: `(H, W)` float64 [m]。0 付近が斜面の途中、正が凸(尾根・頂)、

負が凹(谷・窪地)。

• 失敗: `ValueError(形、番兵値、cell_size`)。

`dem_roughness`(同じ近傍の RMS)と組み合わせると地形分類の特徴になる。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie dem_terrain_analysis

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• dem_terrain_analysis_tour — py -3.11 examples/dem_terrain_analysis_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image2d` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`surface`)

dem_slope · dem_aspect · dem_curvature · dem_roughness

*Provenance: demops.py — DEM Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

dem_tpi — DEM surface op