dem_tpi — DEM `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"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

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。

자세한 사용 가이드

• dem_terrain_analysis 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• dem_terrain_analysis_tour — py -3.11 examples/dem_terrain_analysis_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`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).*

dem_tpi — DEM surface op

사용법