দুটি পদ্ধতির মধ্যে গতি এবং গুণমান কীভাবে পৃথক হয় তা নির্ধারণ করার জন্য আমি একটি পরীক্ষা চালিয়েছি, এখানে ফলাফলগুলি:
তথ্য অন্তর্ভুক্তী
- .আইএমজি ফর্ম্যাটে 4-ব্যান্ড NAIP DOQQ চিত্র (349.34MB)
- মুখোশ / ক্লিপার হিসাবে ব্যবহৃত একটি বৈশিষ্ট্য শ্রেণি

কর্মক্ষমতা
তিনটি বিচার সম্পাদন করা হয়েছিল এবং বেঞ্চমার্ক করা হয়েছিল। এক্সট্রাক্ট বাই মাস্ক (স্পেসিয়াল অ্যানালিস্ট) পদ্ধতির চেয়ে ক্লিপ (ডেটা ম্যানেজমেন্ট) পদ্ধতিটি উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত।

গুণ
উভয় এক্সেটেন্ট নোডাটা মান হিসাবে একই ছিল। যাইহোক, একটি চাক্ষুষ মূল্যায়ন দেখিয়েছে যে মাস্ক পদ্ধতিতে নিষ্কাশন পিক্সেল বিন্যাসকে সামান্য পরিবর্তন করেছে - সম্ভবত কিছু ধরণের পুনরায় মডেলিংয়ের ফলাফল। ক্লিপ অপারেশনে পিক্সেল বিন্যাসটি মূল ইনপুট চিত্রের মতো।
# Import system modules
import arcpy, time, os
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.overwriteOutput = 1
# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
# Set local variables
inRaster = r'C:\temp\naip2011.img'
inMaskData = r'C:\temp\fgdb.gdb\clipper'
outws = r'C:\temp'
out1 = os.path.join(outws, 'extractbymask.img')
out2 = os.path.join(outws, 'clip.img')
#############TRIAL 1: EXTRACT BY MASK#########################################
start = time.clock()
# ExtractByMask
outExtractByMask = ExtractByMask(inRaster, inMaskData)
# Save the output
outExtractByMask.save(out1)
end = time.clock()
total = end - start
print "The extract by mask method took: %s seconds" % round(total, 3)
###############TRIAL 2: CLIP#################################################
start = time.clock()
# Clip
arcpy.Clip_management(inRaster, "#", out2, inMaskData, "", "ClippingGeometry")
end = time.clock()
total = end - start
print "The clip method took: %s seconds" % round(total, 3)