摘要

  使用经常使用測量比例叠加多个栅格数据,并依据各栅格数据的重要性分配权重。

  插图

  

  插图中,两个输入栅格已又一次分类为 1 至 3 三种公共測量级别。为每一个栅格均分配了一个影响百分比。这些像元值与其影响百分比相乘,两者所得结果相加创建输出栅格。以左上角像元为例。

这两个输入的值变为 (2 * 0.75) = 1.5 与 (3 * 0.25) = 0.75。1.5 和 0.75 的和为2.25。

由于加权叠加获得的输出栅格为整数,所以终于值取整为 2。

  使用方法

  · 全部输入栅格数据必须为整型。

浮点型栅格数据要先转换为整型栅格数据,然后才干在加权叠加中使用。

重分类工具是运行换转的有效方法。

  · 依据评估等级为输入栅格中的各个值类分配一个新值。这些新值是原始输入栅格值的重分类。

对于要从分析中排除的区域,将使用受限值。

  · 依据各个输入栅格数据的重要性或者影响力百分比对其进行加权。

权重是相对百分比,而且影响力百分比权重的总和必须等于 100。

  · 通过更改评估等级或影响力百分比能够改变加权叠加分析的结果。

  代码实例

  WeightedOverlay 演示样例 1(Python 窗体)

  本演示样例创建的适宜性 IMG 栅格能识别出可作为滑雪区域的位置。

  import arcpy

  from arcpy import env

  from arcpy.sa import *

  env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

  outsuit = WeightedOverlay(WOTable(

  [

  ["snow", 50, 'VALUE', RemapValue([[1,"Nodata"],[5,3],[9,10],["NODATA","NODATA"]])],

  ["land", 20, '', RemapValue([["water","1"],["forest",5],["open field",9],["NODATA", "NODATA"]])],

  ["soil", 30, 'VALUE', RemapValue([[1,"Restricted"],[5,5],[7,7],[9,9],["NODATA", "Restricted"]])]

  ],[1,9,1]))

  outsuit.save("C:/sapyexamples/output/outsuit.img")

  WeightedOverlay 演示样例 2(独立脚本)

  本演示样例创建的适宜性 IMG 栅格能识别出可作为滑雪区域的位置。

  # Name: WeightedOverlay_Ex_02.py

  # Description: Overlays several rasters using a common scale and weighing

  # each according to its importance.

  # Requirements: Spatial Analyst Extension

  # Import system modules

  import arcpy

  from arcpy import env

  from arcpy.sa import *

  # Set environment settings

  env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

  # Set local variables

  inRaster1 = "snow"

  inRaster2 = "land"

  inRaster3 = "soil"

  remapsnow = RemapValue([[0,1],[1,1],[5,5],[9,9],["NODATA","NODATA"]])

  remapland = RemapValue([[1,1],[5,5],[6,6],[7,7],[8,8],[9,9],["NODATA","Restricted"]])

  remapsoil = RemapValue([[0,1],[1,1],[5,5],[6,6],[7,7],[8,8],[9,9],["NODATA", "NODATA"]])

  myWOTable = WOTable([[inRaster1, 50, "VALUE", remapsnow],

  [inRaster2, 20, "VALUE", remapland],

  [inRaster3, 30, "VALUE", remapsoil]

  ], [1, 9, 1])

  # Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license

  arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

  # Execute WeightedOverlay

  outWeightedOverlay = WeightedOverlay(myWOTable)

  # Save the output

  outWeightedOverlay.save("C:/sapyexamples/output/weightover2")

ArcGIS教程:加权叠加的更多相关文章

  1. ArcGIS教程:加权总和

    摘要 通过将栅格各自乘以指定的权重并合计在一起来叠加多个栅格. 插图 插图中,像元值与其权重因子相乘.两者所得结果相加创建输出栅格.以左上角像元为例.两个输入的值变为 (2.2 * 0.75) = 1 ...

  2. ArcGIS教程:创建特征

    摘要 创建由输入样本数据和一组栅格波段定义的类的 ASCII 特征文件. 使用方法 · 输出特征文件应使用扩展名 .gsg. · 输入栅格波段和输入栅格或要素样本数据必须具有重叠范围.将仅为公共区域计 ...

  3. ArcGIS教程:树状图

    摘要 构造可显示特征文件里连续合并类之间的属性距离的树示意图(树状图). 使用方法 · 输入特征文件必须採用预定的特征文件格式. 特征文件可使用 Iso 聚类或创建特征工具来创建.该文件必须至少包括两 ...

  4. ArcGIS教程:编辑特征

    摘要 通过合并.又一次编号和删除类特征来编辑和更新特征文件. 使用方法 · 编辑特征工具同意您通过下面全部操作或某一操作来改动现有特征文件: 合并一组特征类 又一次编号特征类 ID 删除不须要的特征 ...

  5. ArcGis下的叠加分析

     1矢量与矢量叠加的话就用ToolBox里有Overlay: 2如果是矢量和栅格叠加的话用Spatial analysis模块中的 zonal statistics: 3还有就是栅格与栅格的叠加S ...

  6. ArcGIS教程:Iso 聚类非监督分类

    摘要 使用 Iso 聚类工具和最大似然法分类工具对一系列输入栅格波段运行非监督分类. 使用方法 · 此工具结合了 Iso 聚类工具与最大似然法分类工具的功能.输出经过分类的栅格.作为可选的,它也能够输 ...

  7. ArcGis教程

    91卫图助手帮助中心-如何导出ArcGIS Server瓦片格式并进行发布 http://help.91weitu.com/rhdcarcgis%20serverwpgsbjxfb.html ArcG ...

  8. ArcGIS教程:公布地理处理服务

    要公布地理处理服务.您须要两个元素:结果 窗体中的结果和到 ArcGIS Server 的管理员或公布者连接. 要公布服务,请右键单击结果并选择共享为 > 地理处理服务.例如以下图所看到的.此操 ...

  9. ArcGIS教程:面积制表

    摘要 计算两个数据集之间交叉制表的区域并输出表. 插图 使用方法 · 区域定义为输入中具有同样值的全部区.各区无需相连. 栅格和要素数据集都可用于区域输入. · 假设区域输入和类输入均为具有同样分辨率 ...

随机推荐

  1. 告诉你一个真实的OpenStack:都谁在用,用来干什么?

    告诉你一个真实的OpenStack:都谁在用,用来干什么? OpenStack基金会近日发布的双年调查报告显示,开源云计算软件OpenStack正在进入主流企业市场,但该项目依然面临较难部署和管理的老 ...

  2. UVa 11082 (网络流建模) Matrix Decompressing

    网络流不难写,难的建一个能解决问题的模型.. 即使我知道这是网络流专题的题目,也绝不会能想出这种解法,=_=|| 题意: 给出一个矩阵的 前i行和 以及 前i列和,然后找到一个满足要求的矩阵,而且每个 ...

  3. 【转】parallels desktop 11 授权许可文件删除方法

    原文网址:http://www.macappstore.net/tips/parallels-desktop-uninstall/ 很多同学在安装parallels desktop 11破解版后显示还 ...

  4. EntityFramework版本下载和更新

    安装指定版本的Package(例如:EntityFramework 5.0): PM> Install-Package EntityFramework -ProjectName MusicSto ...

  5. [Bhatia.Matrix Analysis.Solutions to Exercises and Problems]ExI.2.6

    If $\sen{A}<1$, then $I-A$ is invertible, and $$\bex (I-A)^{-1}=I+A+A^2+\cdots, \eex$$ aa converg ...

  6. js中的new关键字都干了些什么?

    new 操作符 在有上面的基础概念的介绍之后,在加上new操作符,我们就能完成传统面向对象的class + new的方式创建对象,在javascript中,我们将这类方式成为Pseudoclassic ...

  7. codeforces 617B Chocolate

    题意: 在给定01串中,问能分割成多少个子串?每个子串只有一个1. dp #include<iostream> #include<string> #include<alg ...

  8. Win10系统安装

    2016正月十一来到了学校,刚刚拿到了姐姐的thinkpad,到学校来想重新安装一下系统并且重新磁盘分区. 上一次也安装过win10,不过基本方法已经忘了,制作的U启动盘也不在了. 首先按照http: ...

  9. KNN及其改进算法的python实现

    一. 马氏距离 我们熟悉的欧氏距离虽然很有用,但也有明显的缺点.它将样品的不同属性(即各指标或各变量)之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求.例如,在教育研究中,经常遇到对人的分析和判别,个体 ...

  10. 利用weka和clementine数据挖掘举例

    1.数据概述 本报告中采用的数据集来自于UCI经典数据集Adult,最初来源是由1994年Barry Becker的统计数据集,该数据集本来最初的主要任务是根据数据集中的相关属性预测某个人的年收入是大 ...