土壤稳定性评估(ArcPy实现)
一、背景
在进行区域土地开发时,需要对整个区域的土壤稳定性评估。应用GIS空间分析方法,能够快速有效地对影响土壤稳定性的因子进行制图并评估打分,通过构建评价体系,利用叠加分析,形成土壤稳定性专题图,以为土地开发保护提供决策支持。
二、数据
某区域的数字高程模型和土地利用图,数字高程模型为GRID格式数据,土地利用数据为landuse. shp(\Chp13\Ex3\)。
三、要求
经专家研究,土壤稳定性评估原则如下:
(1)坡度越陡,稳定性越低。坡度分级临界值分别为:3、6°、11°、20°和30°;
(2)阴坡比阳坡稳定;
(3)土地利用类型的稳定性级别由高到低分别为:森林、水域、草原、居住用地和农耕地。
各个因子的量化分值随地理位置、重要性程度、所占比例等的不同而需分别制定,本例中使用的分值及权重见下文。最后要求做出土壤稳定性级别图,级别的制定也需人为确定,这里不做具体规定,重在了解问题解决思路和过程。
四、工作流程
基于DEM提取坡度数据,按照分级临界值进行重分类,并对每个坡度区间设定权重值;基于DEM提取坡向数据,重分类划分阴阳坡,并对两个坡向设定权重值。
将土地利用的矢量数据按照土地利用类型转换为栅格数据,再重分类设定每种土地利用类型的权重值。
综合坡度、阴阳坡和土地利用类型进行空间叠加分析加权求和,得到该区域土壤稳定性数据,最终划分等级制作土壤稳定性专题图。
工作流程如下图所示:

五、模型构建器

六、ArcPy实现
# -*- coding: utf-8 -*-
# ---------------------------------------------------------------------------
# 13-3 土壤稳定性评估.py
# Created on: 2021-10-12 15:28:28.00000
# (generated by ArcGIS/ModelBuilder)
# Description:
# ---------------------------------------------------------------------------
# Import arcpy module
import arcpy
import os
import shutil
import time
print time.asctime()
path = raw_input("请输入数据所在文件夹的绝对路径:").decode("utf-8")
# 开始计时
time_start = time.time()
paths = path + "\\result"
if not os.path.exists(paths):
os.mkdir(paths)
else:
shutil.rmtree(paths)
os.mkdir(paths)
# Local variables:
dem = path + "\\dem"
landuse = path + "\\landuse.shp" # 注意,直接读取shapefile文件,需要加后缀格式,不然后报错
Slope_dem = "Slope_dem"
Rec_Slope = "Rec_Slope"
Aspect_dem = "Aspect_dem"
Rec_Aspect = "Rec_Aspect"
land_ToRaster = "land_ToRaster"
Rec_landuse = "Rec_landuse"
stability = "stability"
# Set Geoprocessing environments
print "Set Geoprocessing environments"
arcpy.env.scratchWorkspace = paths # 临时工作空间
arcpy.env.workspace = paths # 工作空间
arcpy.env.extent = dem # 处理范围
arcpy.env.cellSize = dem # 像元大小
arcpy.env.mask = dem # 掩膜
# Process: 坡度
print "Process: 坡度"
arcpy.gp.Slope_sa(dem, Slope_dem, "DEGREE", "1", "PLANAR", "METER")
# Process: 重分类
print "Process: 重分类"
arcpy.gp.Reclassify_sa(Slope_dem, "Value", "0 3 10;3 6 8;6 11 7;11 20 5;20 30 3;30 60 1", Rec_Slope, "DATA")
# Process: 坡向
print "Process: 坡向"
arcpy.gp.Aspect_sa(dem, Aspect_dem, "PLANAR", "METER")
# Process: 重分类 (2)
print "Process: 重分类 (2)"
arcpy.gp.Reclassify_sa(Aspect_dem, "Value", "-1 5;0 90 10;90 270 1;270 360 10", Rec_Aspect, "DATA")
# Process: 面转栅格
print "Process: 面转栅格"
arcpy.PolygonToRaster_conversion(landuse, "LANDUSE", land_ToRaster, "CELL_CENTER", "NONE", dem)
# Process: 重分类 (3)
print "Process: 重分类 (3)"
arcpy.gp.Reclassify_sa(land_ToRaster, "LANDUSE", "agriculture 2;river 8;grass 6;forest 10;urban 4", Rec_landuse, "DATA")
# Process: 加权总和
print "Process: 加权总和"
arcpy.gp.WeightedSum_sa("Rec_Slope Value 0.3;Rec_Aspect Value 0.3;Rec_landuse VALUE 0.4", stability)
save = ["stability"]
rasters = arcpy.ListRasters()
for raster in rasters:
if raster.lower() not in save:
print u"正在删除{}图层".format(raster)
arcpy.Delete_management(raster)
# 结束计时
time_end = time.time()
# 计算所用时间
time_all = time_end - time_start
print time.asctime()
print "执行完毕!>>><<< 共耗时{:.0f}分{:.2f}秒".format(time_all // 60, time_all % 60)
七、结果



再简单丰富一下色彩:


制作土壤稳定性专题地图
点击视图区左下角的【布局视图】按钮点或点击【菜单栏】|【视图】|【布局视图】,将视图切换为布局视图。仅显示 stability.图层;将stability图层的标签名称改为“土壤稳三定性等级”,选中图层数据框后逐个添加:“指北针”、“比例尺”“图例”及“图名”,制作过程略。
实验结束 byebye~~~
土壤稳定性评估(ArcPy实现)的更多相关文章
- Testing - 软件测试杂谈
Part-1 起步 测试是发现质量问题.分析.跟踪.推动与解决的过程. 1 熟悉业务,设计优质的测试用例,需要对所测试项目的业务需求非常熟悉 了解整个产品的研发和测试流程 全程参与,对需求.设计.开发 ...
- 如何发现 Kubernetes 中服务和工作负载的异常
大家好,我是来自阿里云的李煌东,今天由我为大家分享 Kubernetes 监控公开课的第二节内容:如何发现 Kubernetes 中服务和工作负载的异常. 本次分享由三个部分组成: 一.Kuberne ...
- 新作!分布式系统韧性架构压舱石OpenChaos
摘要:本文首先以现今分布式系统的复杂性和稳定性的需求引出混沌工程概念,并阐述了OpenChaos在传统混沌工程上的优化与创新. 背景 随着Serverless,微服务(含服务网格)与越来越多的容器化架 ...
- NET架构师的基本职责
NET架构师的基本职责1 职责 对本公司大健康平台提出技术研究及可行性报告; 结合需求设计高扩展性.高性能.安全.稳定.可靠的技术系统; 可以通过配置实现业务需求的变化,跟踪并研究***并应用于产品; ...
- 【转】利用Pspice分析放大器环路的稳定性
文章来源: http://www.21ic.com/app/test/201108/90808.htm 虽然在较低频率下可以较轻松地检查一个简单放大器的稳定性,但评估一个较为复杂的电路是否稳定,难度可 ...
- 使用jmeter对ActiveMQ集群性能方案进行评估--转载
原文地址:http://www.51testing.com/html/78/23978-143163.html 1.测试概要1.1 关于这篇文档中涉及的基于JMS的消息系统能为应用程序提供可靠的,高性 ...
- Delphi 6 Web Services初步评估之三(转)
Delphi 6 Web Services初步评估之三(转) Delphi 6 Web Services初步评估之三(转)★ 测试总体印象:在整个测试中,对Delphi 6创建的Web Servi ...
- Linux转发性能评估与优化-转发瓶颈分析与解决方式(补遗)
补遗 关于网络接收的软中断负载均衡,已经有了成熟的方案,可是该方案并不特别适合数据包转发,它对server的小包处理非常好.这就是RPS.我针对RPS做了一个patch.提升了其转发效率. 下面是我转 ...
- app测试--稳定性测试
稳定性测试的概念有2种, 一, 稳定性测试,对应于异常性测试,即发生异常情况时,系统如何反应的测试.包含: 1 交互性测试,被打扰的情况,如来电,短信,低电量等.这些其实在上章的功能测试中有提到. 2 ...
随机推荐
- 基于 Mysql 实现一个简易版搜索引擎
前言 前段时间,因为项目需求,需要根据关键词搜索聊天记录,这不就是一个搜索引擎的功能吗? 于是我第一时间想到的就是 ElasticSearch 分布式搜索引擎,但是由于一些原因,公司的服务器资源比较紧 ...
- 【SpringMVC】域对象共享数据
使用ModelAndView向request域对象共享数据 index.html <a th:href="@{/testModelAndView}">使用ModelAn ...
- mysql 8.0 1405的坑
因版本差异:password 可能对应:authentication_string字段 不行的话再尝试一下,并且修改下密码类型 ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WI ...
- 微信公众号授权回调用户信息,获取openid
1.--------------------用户授权登录并获取code 授权登录方式有两个,一种为静默授权登录(scope=snsapi_base),一种为非静默授权登录(scope=snsapi_u ...
- 用C++实现的Euler筛法程序
Euler筛法介绍 以筛出100以内(含100)的所有素数为例来说明一下欧拉筛法的原理. 和Eratosthenes筛法一样,Euler筛法也从2开始筛,但Eratosthenes筛法会把2的倍数一批 ...
- 浅谈Java和Go的程序退出
前言 今天在开发中对Java程序的退出产生了困惑,因为题主之前写过一段时间Go,这两者的程序退出逻辑是不同的,下面首先给出结论,再通过简单的例子来介绍. 对于Java程序,Main线程退出,如果当前存 ...
- Java并发之AQS原理解读(二)
上一篇: Java并发之AQS原理解读(一) 前言 本文从源码角度分析AQS独占锁工作原理,并介绍ReentranLock如何应用. 独占锁工作原理 独占锁即每次只有一个线程可以获得同一个锁资源. 获 ...
- MySQL-SQL基础
mysql> use test; Database changed mysql> create table emp(ename varchar(10),hirdate date,sal d ...
- Linux定时任务(详细)
Linux定时任务一.首先查看是否安装了crontab[root@master ~]# rpm -qa |grep crontabcrontabs-1.11-6.20121102git.el7.noa ...
- 博观约取系列 ~ 探测Bert Finetune对向量空间的影响
熟悉NLP的同学对Bert Finetune一定不陌生,基本啥任务上来都可以Bert Finetune试一把.可是模型微调一定比直接使用预训练模型效果好么?微调究竟对Bert的向量空间产生了哪些影响嘞 ...