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Calculadora raster para criar raster único com 4 valores de dois rasters binários

Calculadora raster para criar raster único com 4 valores de dois rasters binários


Eu tenho dois rasters binários que mostram a adequação do habitat (0 = inadequado, 1 = adequado) sob os cenários climáticos atuais e futuros. Estou tentando criar um raster mostrando:

0 = células que não são adequadas em qualquer cenário (ou seja, = 0 em ambos os rasters) 1 = células adequadas no atual (= 1), mas NÃO no futuro (= 0) 2 = células adequadas em ambos os cenários (ou seja, ambos = 1) 3 = células adequadas no futuro (= 1), mas não atuais (= 0)

Portanto, o raster final consistirá em valores de 0, 1, 2, 3, 4 (e sem dados = -9999)

Estou lutando com a sintaxe correta na calculadora raster. É possível fazer tudo isso em uma linha de sintaxe ou tenho que criar quatro rasters separados?

Para resumir meus arquivos:

Eu tenho um raster binário atual (Model10a_bin.tif) e um raster binário futuro (Model10a_yr2050_bin.tif) e estou tentando criar um novo raster mostrando o seguinte:

Se Model10a_bin.tif = 0 e Model10a_yr2050_bin.tif = 0; Valor novo raster = 0

Se Model10a_bin.tif = 1 e Model10a_yr2050_bin.tif = 0; Valor novo raster = 1

Se Model10a_bin.tif = 1 e Model10a_yr2050_bin.tif = 1; Valor novo raster = 2

Se Model10a_bin.tif = 0 e Model10a_yr2050_bin.tif = 1; Valor novo raster = 3


Supondo que o ArcGIS use combinar, por exemplo,

Combine (["a.tif", "b.tif"])

Combina vários rasters para que um valor de saída único seja atribuído a cada combinação única de valores de entrada


Você pode reclassificar um dos rasters para que seus valores binários sejam:

| Raster | Sim valor | Sem valor | + ------------------------ + ----------- + ----------- + | Model10a_bin.tif | 1 | 0 | + ------------------------ + ----------- + ----------- + | Model10a_yr2050_bin.tif | 2 | 0 |

Em seguida, basta adicionar os dois para que as saídas do novo raster sejam:

| Saída | Valor | + ------------------ + ------- + | Não + Não (0, 0) | 0 | + ------------------ + ------- + | Sim + Não (1, 0) | 1 | + ------------------ + ------- + | Não + Sim (0, 2) | 2 | + ------------------ + ------- + | Sim + Sim (1, 2) | 3 |

Um pouco diferente do seu detalhamento, mas com resultados semelhantes.


com a calculadora raster, você pode usar condições para obter exatamente o que precisa:

Con ("Model10a_bin.tif" == 0, Con ("Model10a_yr2050_bin.tif" == 0, 0, 3), Con ("Model10a_yr2050_bin.tif" == 0, 1, 2))

outra álgebra de linha única, mais curta de escrever, é a soma da primeira com o dobro da segunda. Mas 2 e 3 são então invertidos

"Model10a_bin.tif" + 2 * "Model10a_yr2050_bin.tif"

Argumentos

Raster *. Um Raster * ou uma lista de objetos Raster * nomeados usados ​​como entrada para a função. Isso é opcional, desde que algum Raster * tenha sido definido em "."

Função. Uma função focal a ser aplicada à imagem. Veja detalhes.

Lista. Argumentos a serem passados ​​para a função (consulte? Mapply). Observe que a 'diversão' deve nomear explicitamente as variáveis.

Vetor. O tamanho de uma janela de processamento na ordem da coluna x linha. Por padrão, um único pixel (c (1,1).

Vetor. A coordenada local do centro de uma janela de processamento. Por padrão, no meio da janela de processamento. ATUALMENTE SEM SUPORTE.

Personagem. Nome (s) de arquivo do raster de saída.

Lógico. Permitir que os arquivos sejam sobrescritos? O padrão é FALSE.

Personagem. Outformat do raster. Deve ser um formato utilizável por hdr (). O padrão é 'raster'. ATUALMENTE SEM SUPORTE.

Personagem. Crie cabeçalhos de saída adicionais para uso com outros sistemas GIS (consulte hdr). Defina como NULL para suprimir. O padrão é "ENVI".

Personagem. Tipo de número de saída. Consulte? DataType. O padrão é "FLT8S".

Personagem. ("único" | "pedaço") Será configurado automaticamente se não for especificado ("pedaço" para processamento de pixel, "único" para processamento focal). Veja detalhes.

Personagem. O formato para enviar o trecho para a função. Pode ser "array" (padrão), "raster" ou "data.frame".

Numérico. O número mínimo de blocos para dividir o raster para processamento. O padrão é 1.

Numérico. O tamanho (em linhas) de um bloco de dados. Se não estiver definido, rasterEngine tentará descobrir um tamanho de bloco ideal.

Numérico. Se conhecido, quantas bandas em cada arquivo de saída? Atribuir este e outfiles permitirá que focal_hpc ignore a pré-verificação.

Numérico. Se conhecido, quantos arquivos de saída? Atribuir este e outbands permitirá que focal_hpc ignore a pré-verificação.

Lógico. Execute um setMinMax () em cada arquivo de saída após o processamento (isso tornará o processamento lento). O padrão é FALSE.

Lógico. Executa uma compilação de código de bytes na função do usuário antes de executar. Definir como TRUE pode acelerar a execução. O padrão é FALSE.

Lógico. Se for TRUE, a função entrará no modo de depuração durante a fase de teste. Observe que as entradas serão uma matriz de tamanho 2 colunas, 1 linha e quantas bandas de entrada.

Personagem. Um vetor de caracteres de nomes de pacotes necessários para a função (apenas modo paralelo).

Lógico. Forçar os trabalhadores a limpar todos os objetos ao concluir (liberar memória)? Padrão = TRUE.

Lógico. Ativar execução detalhada? O padrão é FALSE.

Raster * s. Variáveis ​​nomeadas apontando para objetos Raster *. Veja detalhes.


Calculadora raster para criar raster único com 4 valores de dois rasters binários - Sistemas de Informação Geográfica

Existem muitos tipos diferentes de análise raster disponíveis no ArcGIS. Aqui estão apenas algumas das funções analíticas comuns. Mais funções analíticas em modelos de superfícies raster serão tratadas em modelagem 3D e de superfície.

Importando dados de arquivos raster genéricos

Muitos conjuntos de dados estão disponíveis na World Wide Web. A maioria dos conjuntos de dados raster está em um formato genérico. Esses formatos que podem ser importados para ArcGIS são

  • O formato de arquivo raster ASCII
  • O formato de arquivo binário raster
  • O formato de arquivo raster do USGS Digital Elevation Model (DEM)
  • O formato de arquivo raster DMA DTED dos EUA

O formato mais comum que você provavelmente verá é o USGS DEM. Há uma página de Washington 10 e 30 m DEMs para limites de folha quádrupla USGS 7,5 'em um servidor em Ciências Geológicas.

Usando ArcToolbox é possível importar esses conjuntos de dados. O Spatial Analyst Extension deve ser ativado para importar dados raster. Os dados raster importados serão convertidos para o formato de grade raster ArcInfo.

Aqui, um USGS DEM foi baixado do site em Ciências Geológicas e descompactado. Importar a grade é muito simples usando a GUI do ArcGIS.

O mesmo processo básico é usado para importar de outros formatos de arquivo de intercâmbio raster.

Mesclando grades adjacentes (& quotmosaicking & quot)

A fusão ou o mosaico de grades adjacentes é usado quando sua área de estudo abrange várias grades e você deseja tratar essas grades como uma única grade. Isso é comumente usado quando a fonte de dados é a série USGS de DEMs. Como os DEMs são criados e distribuídos como blocos, se sua área de estudo abrange vários blocos, geralmente é necessário mesclar esses blocos.

Neste exemplo, baixei e importei o DEM Elba e também o DEM Eatonville. As imagens a seguir mostram a grade criada a partir do mosaico das duas entradas (antes [acima] e depois [abaixo]).

Calculando superfícies de distância e amortecedores

Superfícies de distância são grades cujo valor de saída é a distância para o recurso mais próximo na camada de entrada. A camada de entrada pode ser um conjunto selecionado de qualquer tipo de recurso (ponto, linha, polígono ou célula de grade). Superfícies de distância são calculadas usando o Analista espacial e distância gt opção de menu na barra de ferramentas do Spatial Analyst.

As superfícies de distância são semelhantes aos buffers do mundo vetorial. A diferença entre o buffer de vetor e a criação de grades de distância é que a superfície de distância representa um contínuo muda na distância da fonte conforme você se move pela paisagem, enquanto a análise do buffer muda em etapas quantizadas definidas pelo usuário.

Aqui estão os fluxos de Pack Forest e uma superfície de distância criada a partir deles:

Uma grade de distância é calculada. Cada célula no conjunto de dados de saída é atribuído a um valor de célula igual à distância em linha reta para o recurso de linha de fluxo mais próximo. As células mais próximas do riacho são de cor amarela clara e as mais distantes são azuis (observe o canto sudoeste). Observe que isso é diferente de um buffer, que fornece apenas uma codificação & quot dentro ou fora & quot do conjunto de dados de saída. Embora a imagem mostre & quotrings & quot de classes de distância, os dados subjacentes são contínuos em valor.

Determinando a proximidade

Determinar a proximidade é semelhante ao cálculo de uma superfície de distância, mas em vez de criar uma superfície contínua cujo valor é a distância para um recurso, a grade de proximidade contém valores nas células para um valor correspondente na tabela de atributos de recursos de entrada. Cada célula é codificada com o valor do recurso mais próximo da camada de entrada, em vez da distância até os recursos.

A análise de proximidade usa como entrada o conjunto selecionado da camada ativa e está disponível no menu em Analista espacial & distância & alocação gt.

Aqui, a proximidade é calculada para alguns ninhos de pássaros. Na saída, o valor para qualquer célula dada na saída Alocação camada de grade é o número de identificação sequencial para o ninho mais próximo.

Cada célula é codificada para o valor do ponto mais próximo. Isso significa que, por exemplo, qualquer lugar dentro da zona 5 da grade está mais próximo do ponto 5 do que de qualquer outro ponto. As células na borda entre as zonas 4 e 5 são equidistantes a qualquer um dos pontos.

Esta técnica também é conhecida como Thiessen ou Voronoi análise.

Criação de superfícies a partir de amostras pontuais

Freqüentemente, amostras pontuais são coletadas porque é muito caro (em termos de tempo ou dinheiro) amostrar uma população inteira. É possível gerar superfícies interpoladas com base em amostras de pontos. As células entre os pontos de amostragem recebem um valor que representa uma transição suave de valor entre os pontos de amostragem. Se você precisar de uma estimativa de um valor em algum lugar onde você não tem um ponto de amostragem, você pode obter um valor de grade nesse ponto. Tenha cuidado aqui, porque a suposição de que os valores mudam suavemente na paisagem não é necessariamente verdadeira! Esse tipo de análise é adequado para dados que definitivamente mudam gradualmente em uma grande área, como a precipitação. Em qualquer caso, se seus pontos de amostragem estiverem muito distantes, você pode criar uma grade interpolada que não captura variações locais.

Aqui está uma superfície gerada a partir dos centros de plotagem do Pack Forest CFI usando um método Regularized Spline. Vermelho indica baixo volume de madeira em pé e verde indica alto volume de madeira em pé para árvores coníferas em 1994. Centros de plotagem também são exibidos aqui para ilustração.

Existem várias opções diferentes para criar superfícies a partir de amostras pontuais. Se você precisar executar a interpolação de superfície a partir de pontos, deverá ler os documentos de ajuda completamente.

Se você tiver dados que representam uma superfície contínua, é possível criar linhas de contorno únicas para um determinado valor de célula de grade ou criar um grupo inteiro de linhas de contorno em um intervalo regular. Isso pode ser útil se você deseja criar um mapa de contorno de qualquer superfície em constante mudança. Embora contornos de elevação vetorial digital estejam disponíveis para algumas folhas quadradas do USGS, muitas áreas do estado ainda não foram digitalizadas. No entanto, temos cobertura completa em todo o estado para DEMs. Esses DEMs podem ser usados ​​para criar linhas de contorno que podem ser adicionadas aos mapas.

Aqui estão os contornos feitos de DEMs de 30 m:

Calculando atributos de resumo para feições usando uma camada de grade (& quotEstatísticas zonais & quot)

As zonas em uma camada de grade podem ser definidas por polígonos ou zonas de grades inteiras. Para áreas dentro de polígonos diferentes ou para zonas dentro de uma grade inteira, os valores da grade de entrada são resumidos. A saída é uma tabela na qual existe um único registro para os valores exclusivos no campo escolhido na camada de definição de zona. Cada registro na tabela de saída contém os campos Área, Min, Máx., Alcance, Significar, Std, e Soma.

Neste exemplo, a camada de definição de zona é Stands. As zonas individuais são polígonos contendo o mesmo valor para o SITE_INDEX campo. Isso significa que para cada ocorrência única de um valor de índice de site no Stands camada, uma nova zona de grade será definida (mesmo que as arquibancadas não sejam contíguas). A camada a ser resumida é Dem.

A estatística mostrada no gráfico é o Significar, ou seja, a elevação média dentro de cada zona de índice de site exclusiva. Neste caso, cada marcador de dados no gráfico significa a elevação média para todas as células dentro de talhões com aquele índice de local.

Com base no gráfico, as arquibancadas com o maior índice de local (uma medida proxy para a produtividade) também apresentam a maior elevação média.

Áreas de tabulação cruzada

A tabulação cruzada permite comparar a área de um valor específico na camada de grade inteira com um valor específico em outra camada de grade inteira. As camadas e campos de entrada são definidos em uma ferramenta ArcToolbox.

Neste exemplo, o Espécies campo no Stands camada é comparada com a Soil.name campo no Solos camada.

A tabela de saída contém um valor único para cada Espécies registro e campos que representam valores únicos do Solos camada.

Aqui está a tabela de grade de estandes mostrando os valores correspondentes aos nomes dos campos na tabela de tabulação cruzada (ou seja, Valor = 1 corresponde a solo_stand_xtab.VALUE_1):

Os valores nos campos são a área (em unidades do mapa) para a sobreposição espacial entre as classes nas camadas de entrada. Por exemplo, em solos de Kapowsin, existem 2.933.100 pés ^ 2 de povoamentos mistos de Redcedar.

Se você tiver duas camadas representando os mesmos dados para uma área de estudo em momentos diferentes, poderá usar tabulação cruzada para análise de mudança. A tabulação pode ser usada com qualquer combinação de camadas de grade (inteiras).

A tabulação cruzada de áreas é uma técnica de análise raster. Ao tabular áreas para camadas de polígono, você precisa primeiro converter de polígono em grade. Você deve selecionar um tamanho de célula que irá capturar os detalhes dos recursos nos dados do polígono. Quanto menor for o tamanho da célula, maior será a precisão, mas mais demorará o processamento.

Esta é uma técnica muito poderosa para análise de mudança. Se você tiver conjuntos de dados representando duas fatias de tempo diferentes, poderá comparar a área de tais atributos, como cobertura da terra ou designações de zoneamento.

& quotQuerying & quot em várias camadas de grade

Enquanto a consulta normal da tabela de atributos de feições permite uma consulta apenas em uma única camada, o Calculadora Raster permite que você faça uma consulta complexa com base em várias camadas. Esses tipos de consultas são simples de executar, desde que as camadas da grade que representam as propriedades em questão estejam contidas em um único quadro de dados. Para fazer a mesma consulta no mundo vetorial, são necessárias camadas poligonais que representam as camadas (o que em si é um problema, pois as camadas vetoriais não são boas para representar fenômenos contínuos) e o desempenho de várias operações de sobreposição topológica.

Neste exemplo, estou interessado em encontrar células mais próximas do que 300 pés de um riacho, com uma elevação & gt 1500, com volume de madeira superior a 6.000 pés-bd.

Essas células exibidas em verde atendem aos critérios (codificadas com um valor de 1).

Como você faria para obter a resposta à mesma consulta se só tivesse acesso aos dados vetoriais e ao processamento vetorial?

Calculando estatísticas de bairro

As estatísticas de vizinhança são as funções focais referidas na Análise Raster I. A vizinhança é definida como o grupo de células para as quais as estatísticas serão calculadas. A vizinhança (também conhecida como núcleo ou foco) pode ter o formato de um círculo, retângulo, anel ou cunha. As estatísticas disponíveis são

  • Mínimo
  • Máximo
  • Significar
  • Mediana
  • Soma
  • Alcance
  • Desvio padrão
  • Maioria
  • Minoria
  • Variedade

O processador olha na vizinhança, identifica células ou feições pontuais dentro dessa vizinhança e calcula uma única estatística para essa vizinhança. Esse valor único é então colocado na grade de saída na célula localizada no centro da vizinhança. O processo é executado para cada localização de célula de entrada na janela de análise.

É possível realizar estatísticas de vizinhança em camadas de pontos. Se uma camada de pontos possui um campo numérico, o processo é executado para toda a área dentro da janela de análise e a estatística é gerada para os pontos localizados dentro do kernel em cada localização da célula de saída.

Um uso típico de estatísticas de vizinhança é conhecido como "filtragem". Um filtro de "passagem baixa" nada mais é do que uma média focal de célula 3 por 3 realizada para uma grade inteira. Filtros de passagem baixa atenuam anomalias e picos em superfícies.

Um filtro & quothigh pass & quot também é uma função focal de 3 por 3, mas em vez de tirar a média da janela de 9 células, ele realiza uma soma focal das células do kernel, mas primeiro multiplica as células por estes coeficientes:

Existem vários coeficientes diferentes que podem ser usados ​​em um filtro passa-alta, mas todos eles têm o objetivo de tornar as bordas mais nítidas. O filtro passa-alta padrão do ArcGIS usa esses coeficientes específicos.

Neste exemplo, uma grade de entrada representa várias zonas de vegetação diferentes (idade do povoamento).

O filtro passa-alta faz com que os interiores da zona tenham o mesmo valor (0), enquanto as bordas obtêm um valor alto ou baixo. As bordas são mais pronunciadas onde o contraste é maior.

Esta análise é realizada usando a ferramenta Filtro:

Com esta grade como resultado:

Bordas podem ser usadas para definir locais onde o movimento dos animais pode ser dificultado, ou onde espécies que preferem ecótonos podem ser encontradas.

Processamento condicional

O processamento condicional é um método de criação de novas grades com base em uma condição & quotif-then & quot. Por exemplo, podemos estar interessados ​​em reclassificar células que possuem um determinado valor, mas deixando outras células com seu valor original, isso é possível com uma reclassificação. No entanto, a reclassificação pode ser entediante (configurar as classes de saída), enquanto o processamento condicional pode criar a nova grade com base em regras específicas, em vez de simples transformações numéricas.As condições também podem incluir várias grades, em vez de reclassificar com base apenas nos valores de uma única grade.

Voltando às grades de Eatonville / Elba em mosaico, todas as células entre 500 e 700 m de elevação são multiplicadas por 100 e qualquer outra coisa é codificada com um valor 0.

A expressão significa isso linha por linha, em inglês:

Se a elevação for maior que 500 e menor que 1700, então
defina o valor de saída para (elevação * 100), ou então
defina o valor de saída para 0

Aqui está a grade resultante:

O processamento condicional é muito útil quando você precisa selecionar ou analisar um grupo específico de células de uma maneira e outro grupo de células de outra.

Conversão de fontes de dados raster e vetoriais

É possível alternar entre formatos raster e vetoriais. Isso sempre ocorre às custas da perda ou generalização das formas. Qualquer camada de feição pode ser convertida em uma camada de grade.

Vetor para rasterizar:
Os pontos são convertidos em células individuais. As linhas são convertidas em grupos de células orientadas em um arranjo linear. Os polígonos são convertidos em zonas. Em todos os casos, apenas os recursos selecionados são convertidos, ou todos os recursos se nenhuma seleção estiver ativa.

Raster para vetor:
Camadas de grade só podem ser convertidas diretamente em camadas de vetor de polígono. Tenha cuidado, porque um novo polígono será criado com base no campo que é usado para a conversão. Se você tiver uma camada de grade de elevação e convertê-la em uma camada de feição de polígono com base no Valor campo, você obterá um número muito grande de polígonos muito pequenos e isso levará muito tempo. É mais comum primeiro reclassificar grades para criar zonas e, em seguida, converter essas zonas em feições poligonais.

Aqui, a matilha dem foi reclassificado em faixas de elevação de 30 metros e, em seguida, salvo como um arquivo de forma. O valor para o novo atributo de polígono Gridcode corresponde ao original Valor campo da fonte de dados da grade de entrada.

A nova camada de polígono é exibida em uma classificação de cor graduada com base no Gridcode campo.

Aqui o córregos camada de feição de linha foi convertida em uma camada de grade com base no DNR_TYPE campo.

Depois que um conjunto de dados raster foi convertido para o formato vetorial, todas as ferramentas de análise vetorial e sobreposição podem ser usadas. Da mesma forma, quando um conjunto de dados vetoriais é convertido em uma grade, ele pode ser usado em técnicas analíticas raster.


Arg_max¶

No método ArgMax, todas as bandas raster de cada raster de entrada são atribuídos a um índice de banda incremental com base em 0, que é primeiro ordenado pelo índice raster de entrada, conforme mostrado na tabela abaixo, e então pela ordem de banda relativa dentro de cada raster de entrada .

rasters - as camadas de imagens filtradas pela cláusula where, filtros espaciais e temporais

undefined_class - int, obrigatório

o raster de saída com esta função aplicada a ele


Pygeoprocessing.geoprocessing module¶

Uma coleção de utilitários e algoritmos raster e vetoriais.

exceção pygeoprocessing.geoprocessing. ReclassificationMissingValuesError ( msg , missing_values ) [fonte] ¶

Gerado quando um valor rasterizado não é uma chave válida para um dicionário.

que não são chaves no dicionário

pygeoprocessing.geoprocessing. align_and_resize_raster_stack ( base_raster_path_list , target_raster_path_list , resample_method_list , target_pixel_size , bounding_box_mode , base_vector_path_list = Nenhum , raster_align_index = Nenhum , base_projection_wkt_list = Nenhum , target_projection_wkt = Nenhum , vector_mask_options = Nenhum , gdal_warp_options = Nenhum , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) , osr_axis_mapping_strategy = 0 ) [fonte] ¶

Gere rasters a partir de uma base de forma que eles se alinhem geoespacialmente.

Esta função redimensiona rasters de base que estão na mesma projeção geoespacial de forma que o resultado seja uma pilha alinhada de rasters que têm o mesmo tamanho de célula, dimensões e caixa delimitadora. Isso é conseguido recortando ou redimensionando os raster para caixas delimitadoras interseccionadas, unidas ou equivocadas de todos os raster e entrada de vetor.

base_raster_path_list (seqüência) - uma sequência de caminhos de raster de base que serão transformados e usados ​​para determinar a caixa delimitadora de destino.

target_raster_path_list (seqüência) - uma sequência de caminhos raster que serão criados para um mapa um-para-um com base_raster_path_list como versões alinhadas desses rasters originais. Se houver caminhos duplicados nesta lista, a função gerará um ValueError.

resample_method_list (seqüência) - uma sequência de métodos de reamostragem que mapeiam um a um cada caminho em base_raster_path_list durante o redimensionamento. Cada elemento deve ser um do “modo próximo | bilinear | cúbico | cubicspline | lanczos |”.

target_pixel_size (lista / tupla) - exemplo de tamanho de pixel xey do raster alvo: (30, -30).

bounding_box_mode (corda) - um de “união”, “interseção” ou uma sequência de flutuadores da forma [minx, miny, maxx, maxy] no sistema de coordenadas de projeção de destino. Dependendo do valor, as extensões de saída são definidas como união, interseção ou caixa delimitadora explícita.

base_vector_path_list (seqüência) - uma sequência de caminhos de vetor de base cujas caixas delimitadoras serão usadas para determinar a caixa delimitadora final da pilha raster se o modo for 'união' ou 'interseção'. Se o modo for ‘bb = [...]’, esses vetores não são usados ​​em nenhum cálculo.

raster_align_index (int) - indica o índice de um raster em base_raster_path_list com o qual os pixels das caixas delimitadoras dos raster de destino devem se alinhar. Este recurso permite rasterizações cujas dimensões raster são as mesmas, mas as caixas delimitadoras ligeiramente deslocadas menos do que o tamanho de um pixel para se alinharem com um layout de grade desejado. Se Nenhum, a caixa delimitadora dos rasters de destino é calculada como a interseção, união ou caixa delimitadora precisa.

base_projection_wkt_list (seqüência) - se não for Nenhum, esta é uma sequência de projeções de base dos rasters em base_raster_path_list. Se um valor for Nenhum, o base_sr é assumido como o que quer que esteja definido naquele raster. Este valor é útil se houver rasters sem projeção definida, mas conhecidos.

target_projection_wkt (corda) - se não for Nenhum, esta é a projeção desejada de todos os rasters de destino no formato de Texto conhecido. Se nenhum, o SRS de base será passado para o destino.

vector_mask_options (dict) –

opcional, se não nenhum, este é um dicionário de opções para usar a geometria de um vetor existente para mascarar pixels no raster de destino que não se sobrepõem à geometria do vetor. As chaves para este dicionário são:

'mask_vector_path' (str): caminho para o arquivo de vetor de máscara. Este vetor será projetado automaticamente para a projeção do alvo se seu sistema de coordenadas de base não corresponder ao alvo.

'mask_layer_name' (str): o nome da camada a ser usado para mascaramento. Se esta chave não estiver no dicionário, o padrão é usar a camada no índice 0.

'mask_vector_where_filter' (str): uma string SQL WHERE. Isso será usado para filtrar a geometria na máscara. Ex: 'id & gt 10' usaria todos os recursos cujo valor de campo 'id' é & gt 10.

gdal_warp_options (seqüência) - se presente, o conteúdo desta lista é passado para o parâmetro warpOptions de gdal.Warp. Consulte a documentação GDAL Warp para opções válidas.

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é uma tupla de driver GTiff definida em geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

osr_axis_mapping_strategy (int) - Estratégia de mapeamento do eixo OSR para objetos SpatialReference. O padrão é geoprocessing.DEFAULT_OSR_AXIS_MAPPING_STRATEGY. Este parâmetro não deve ser alterado a menos que você saiba o que está fazendo.

ValueError - Se qualquer combinação das caixas delimitadoras brutas, caixas delimitadoras de raster, caixas delimitadoras de vetor e / ou caixa delimitadora vector_mask não se sobrepõem para produzir um alvo válido.

ValueError - Se alguma das listas de entrada ou destino tiver comprimentos diferentes.

ValueError - Se houver caminhos duplicados na lista de alvos, o que pode causar uma saída corrompida.

ValueError - Se alguma combinação de sistemas de referência de base, destino e origem incorporada resultar em um sistema de coordenadas de destino ambíguo.

ValueError - Se vector_mask_options não for None, mas o mask_vector_path for indefinido ou não apontar para um arquivo válido.

ValueError - Se pixel_size não for uma sequência de números de 2 elementos.

Crie uma sequência de conjuntos de polígonos que não se sobrepõem.

Determinar o número mínimo desses conjuntos é um problema np-completo, então esta é uma aproximação que constrói conjuntos de subconjuntos máximos.

vector_path (corda) - um caminho para um vetor OGR.

layer_id (str / int) - nome ou índice da camada subjacente em vector_path para calcular o conjunto disjunto. O padrão é 0.

bounding_box (seqüência) - sequência de flutuadores representando uma caixa delimitadora pela qual filtrar quaisquer polígonos. Se um recurso em vector_path não cruzar esta caixa delimitadora, ele não será considerado no cálculo disjunto. As coordenadas estão na ordem [minx, miny, maxx, maxy].

sequência de conjuntos de FIDs de vector_path

pygeoprocessing.geoprocessing. convolve_2d ( signal_path_band , kernel_path_band , caminho de Destino , ignore_nodata_and_edges = False , mask_nodata = True , normalize_kernel = False , target_datatype = 7 , target_nodata = Nenhum , working_dir = Nenhum , set_tol_to_zero = 1e-08 , max_timeout = 60.0 , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) ) [fonte] ¶

Convolva o kernel 2D sobre o sinal 2D.

Convolve o raster em kernel_path_band sobre signal_path_band. Os valores de nodata são tratados como 0,0 durante a convolução e mascarados para nodata para o resultado de saída onde signal_path tem nodata.

signal_path_band (tupla) - uma tupla de 2 do formulário (caminho de arquivo para sinalizar raster, índice de banda).

kernel_path_band (tupla) - uma tupla de 2 do formulário (caminho de arquivo para raster do kernel, índice de banda), todos os valores de pixel devem ser válidos - a saída não é bem definida se o raster do kernel tem valores nodata.

caminho de Destino (corda) - caminho de arquivo para raster de destino que é a convolução do sinal com o kernel. A saída será um raster de banda única do mesmo tamanho e projeção que signal_path_band. Qualquer pixel nodata que se alinhe com signal_path_band será definido como nodata.

ignore_nodata_and_edges (boleano) –

Se verdadeiro, quaisquer pixels que sejam iguais ao valor nodata de signal_path_band ou pixels de sinal onde o kernel se estende além da borda do raster não são incluídos ao calcular a média do filtro de convolução. Isso tem o efeito de “espalhar” o resultado como se os nodata e as arestas além dos limites do raster fossem 0s. Se definido como falso, isso tende a “puxar” o sinal para longe dos orifícios nodata ou bordas raster. Defina este valor como True para evitar distorções nos valores de sinal perto das bordas para grandes núcleos de integração.

Pode ser útil definir este valor como True para preencher

buracos nodata através da média ponderada da distância. Neste caso, mask_nodata deve ser definido como False para que o resultado não mascare essas áreas que são preenchidas. Ao usar esta técnica, tome cuidado com os casos em que o kernel não se estende por nenhuma área exceto buracos de nodata, neste caso os valores resultantes nessas áreas haverá números sem sentido, talvez infinito numérico ou NaNs.

normalize_kernel (boleano) - Se verdadeiro, o resultado é dividido pela soma do kernel.

mask_nodata (boleano) - Se verdadeiro, a saída do raster de target_path é nodata onde os pixels de signal_path_band eram nodata. Observe que definir ignore_nodata_and_edges como True enquanto define mask_nodata como False pode permitir uma técnica envolvendo média ponderada de distância para definir áreas que, de outra forma, seriam nodata. Tenha cuidado nos casos em que o kernel não se estende por nenhuma área não nodata válida, pois o resultado pode ser infinito numérico ou NaNs.

target_datatype (Tipo GDAL) - um tipo de raster GDAL para definir o tipo de raster de saída, bem como o tipo para calcular a convolução. O padrão é GDT_Float64. O byte assinado da nota não é compatível.

target_nodata (int / float) - valor nodata a ser definido no raster de saída. Se target_datatype não for gdal.GDT_Float64, esse valor deve ser definido. Caso contrário, o padrão é o valor mínimo de um float32.

raster_creation_options (seqüência) - uma lista de argumentos que será passada ao driver GTiff para a criação de target_path. Útil para tamanhos de blocos, compressão e muito mais.

working_dir (corda) - Se não for nenhum, indica onde os arquivos temporários devem ser criados durante esta execução.

set_tol_to_zero (flutuador) - qualquer valor dentro de + - de 0,0 será definido como 0,0. Isso é para lidar com erros de arredondamento numéricos que às vezes resultam em “zero numérico”, como -1.782e-18, que não podem ser tolerados pelos usuários desta função. Se nenhum, nenhum ajuste será feito para os valores de saída.

max_timeout (flutuador) - tempo máximo de espera pelo término do thread de trabalho.

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é uma tupla de driver GTiff definida em geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

ValueError - se ignore_nodata_and_edges for True e mask_nodata for False

pygeoprocessing.geoprocessing. create_raster_from_vector_extents ( base_vector_path , target_raster_path , target_pixel_size , target_pixel_type , target_nodata , fill_value = Nenhum , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) ) [fonte] ¶

Crie um raster em branco com base em uma extensão de arquivo vetorial.

base_vector_path (corda) - caminho para o arquivo de forma vetorial para basear a caixa delimitadora do raster de destino.

target_raster_path (corda) - caminho para a localização do geotiff gerado, o canto superior esquerdo deste raster será alinhado com a caixa delimitadora do vetor de origem e a extensão será exatamente igual ou contida a caixa delimitadora do vetor de origem, dependendo se o tamanho do pixel se divide uniformemente em a caixa delimitadora de origem, se não as coordenadas, será arredondada para conter a extensão original.

target_pixel_size (lista / tupla) –

o tamanho do pixel x / y como uma sequência Exemplo:

target_pixel_type (int) - tipo de pixel gdal GDT de raster alvo

target_nodata (numérico) - valor nodata de destino. Pode ser Nenhum se nenhum valor nodata for necessário.

fill_value (int / float) - valor a ser preenchido no raster alvo sem preenchimento se o valor for Nenhum

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é uma tupla de driver GTiff definida em geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

pygeoprocessing.geoprocessing. distance_transform_edt ( base_region_raster_path_band , target_distance_raster_path , amostragem_distância = (1,0, 1,0) , working_dir = Nenhum , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) ) [fonte] ¶

Calcule a transformação da distância euclidiana no raster de base.

Calcula a transformação da distância euclidiana no raster de base em unidades de pixels multiplicadas por uma constante escalar opcional. A implementação é baseada no algoritmo descrito em: Meijster, Arnold, Jos BTM Roerdink e Wim H. Hesselink. “Um algoritmo geral para computar transformações de distância em tempo linear.” Morfologia matemática e suas aplicações ao processamento de imagens e sinais. Springer, Boston, MA, 2002. 331-340.

O raster da máscara de base representa a área para a transformação da distância como qualquer pixel que não seja 0 ou nodata. É computacionalmente conveniente calcular a transformação de distância em todo o raster independentemente da colocação dos nodata e, portanto, produz um raster que terá valores de transformação de distância mesmo em pixels que são nodata na base.

base_region_raster_path_band (tupla) - uma tupla incluindo o caminho do arquivo para um raster e o índice de banda para definir os pixels da região de base. Qualquer pixel diferente de 0 e nodata é considerado parte da região.

target_distance_raster_path (corda) - caminho para o raster de destino que é a transformação de distância euclidiana exata de qualquer pixel no raster de base que não seja nodata e não 0. As unidades estão em (distância do pixel * distância_de_mostragem).

amostragem_distância (tupla / lista) - um parâmetro opcional usado para dimensionar as distâncias em pixels ao calcular a transformação de distância. O padrão é (1.0, 1.0). O primeiro elemento indica a distância percorrida na direção x ao alterar um índice de coluna e o segundo elemento em y ao alterar um índice de linha. Ambos os valores devem ser & gt 0.

working_dir (corda) - Se não for nenhum, indica onde os arquivos temporários devem ser criados durante esta execução.

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é uma tupla de driver GTiff definida em geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

pygeoprocessing.geoprocessing. get_gis_type ( caminho ) [fonte] ¶

Calcule o tipo de GIS do arquivo localizado no caminho.

caminho (str) - caminho para um arquivo no disco.

Um OR bit a bit de todos os tipos de GIS que o PyGeoprocessing modela, atualmente é pygeoprocessing.UNKNOWN_TYPE, pygeoprocessing.RASTER_TYPE ou pygeoprocessing.VECTOR_TYPE.

pygeoprocessing.geoprocessing. get_raster_info ( raster_path ) [fonte] ¶

Obtenha informações sobre um raster GDAL (conjunto de dados).

raster_path (Corda) - um caminho para um raster GDAL.

ValueError - se raster_path não for um arquivo ou não puder ser aberto como um gdal.OF_RASTER.

um dicionário com as propriedades armazenadas nas chaves relevantes.

'pixel_size' (tupla): (pixel x-size, pixel y-size) da geotransformar.

'raster_size' (tupla): número de pixels raster na direção (x, y).

'nodata' (sequência): uma sequência dos valores nodata nas bandas do raster na mesma ordem que o índice de banda crescente.

'n_bands' (int): número de bandas no raster.

'geotransformar' (tupla): uma 6-tupla que representa a geotransformação de (orign de x, aumento de x, aumento de xy, origem de y, aumento de yx, aumento de y).

'datatype' (int): Uma instância de um gdal.GDT_ * int enumerado que representa o tipo de dados do raster.

'projection_wkt' (string): projeção do raster em Texto conhecido.

'caixa delimitadora' (sequência): sequência de flutuadores que representam a caixa delimitadora em coordenadas projetadas na ordem [minx, miny, maxx, maxy]

'block_size' (tupla): tamanho do bloco raster subjacente x / y para leitura eficiente.

'numpy_type' (tipo numpy): este é o tipo de dados numpy equivalente para as bandas raster incluindo bytes assinados.

pygeoprocessing.geoprocessing. get_vector_info ( vector_path , layer_id = 0 ) [fonte] ¶

Obtenha informações sobre um vetor GDAL.

vector_path (str) - um caminho para um vetor GDAL.

layer_id (str / int) - nome ou índice da camada subjacente a ser analisada. O padrão é 0.

ValueError se vector_path não existir no disco ou não pode ser

abriu como um gdal.OF_VECTOR.

um dicionário com os seguintes pares de valores-chave:

'projection_wkt' (string): projeção do vetor em Texto conhecido.

'bounding_box' (seqüência): seqüência de flutuadores representando a caixa delimitadora em coordenadas projetadas na ordem [minx, miny, maxx, maxy].

'file_list' (seqüência): seqüência de caminhos de string para os arquivos que compõem este vetor.

pygeoprocessing.geoprocessing. interpolate_points ( base_vector_path , vector_attribute_field , target_raster_path_band , modo_interpolação ) [fonte] ¶

Interpolar valores de pontos em um raster existente.

base_vector_path (corda) - caminho para um arquivo de forma que contém camadas de vetores de ponto.

vector_attribute_field (campo) - uma string no vetor referenciado em base_vector_path que se refere a um valor numérico na tabela de atributos do vetor. Este é o valor que será interpolado no raster.

target_raster_path_band (tupla) - uma tupla de número de caminho / banda para um raster existente que provavelmente se cruza ou está próximo ao vetor de origem. A banda neste raster assumirá os valores numéricos interpolados fornecidos em cada ponto.

modo_interpolação (corda) - o método de interpolação a ser usado para scipy.interpolate.griddata, um de "linear", próximo a "ou" cúbico ".

pygeoprocessing.geoprocessing. iterblocks ( raster_path_band , maior_block = 65536 , offset_only = False ) [fonte] ¶

Faça a iteração em todos os blocos de memória no raster de entrada.

O resultado é um gerador de informações de localização de blocos e matrizes entorpecidas.

Isso é especialmente útil quando um único valor precisa ser derivado dos valores de pixel em um raster, como a soma total de todos os valores de pixel ou uma sequência de valores raster exclusivos. Nesses casos, raster_local_op é um exagero, pois grava um raster.

Como um gerador, isso pode ser combinado várias vezes com itertools.izip () para iterar "simultaneamente" em vários rasters, embora o usuário deva ter o cuidado de fazer isso apenas com rasters pré-alinhados.

raster_path_band (tupla) - uma tupla de índice de caminho / banda para indicar quais iterblocks de banda raster devem iterar.

maior_block (int) - Tentativas de iterar em blocos raster com tantos elementos. Útil nos casos em que o tamanho do bloco é relativamente pequeno, a memória está disponível e a sobrecarga da chamada de função domina a iteração. O padrão é 2 ** 20. Um valor menor do que o tamanho de bloco original do raster resultará em tamanhos de bloco iguais ao tamanho original.

offset_only (boleano) - o padrão é False, se True, os iterblocks retornam apenas o dicionário de deslocamento e não lêem nenhum dado binário do raster. Isso pode ser útil ao iterar sobre a gravação em uma saída.

Se offset_only for false, em cada iteração, uma tupla contendo um dicionário de dados de bloco e uma matriz numpy bidimensional são geradas. O dicionário de dados em bloco tem estes atributos:

data ['xoff'] - O deslocamento X do canto superior esquerdo do bloco.

data ['yoff'] - O deslocamento Y do canto superior esquerdo do bloco.

data ['win_xsize'] - A largura do bloco.

data ['win_ysize'] - A altura do bloco.

Se offset_only for True, a função retorna apenas os dados de deslocamento do bloco e não tenta ler dados binários do raster.

pygeoprocessing.geoprocessing. mask_raster ( base_raster_path_band , mask_vector_path , target_mask_raster_path , mask_layer_id = 0 , target_mask_value = Nenhum , working_dir = Nenhum , all_touched = False , where_clause = Nenhum , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) ) [fonte] ¶

Mascare uma banda raster com um determinado vetor.

base_raster_path_band (tupla) - uma tupla (caminho, número de banda) indicando os dados a serem mascarados.

mask_vector_path (caminho) - caminho para um vetor que será usado para mascarar qualquer coisa fora do polígono que se sobrepõe a base_raster_path_band para target_mask_value se definido ou então o valor nodata de base_raster_path_band.

target_mask_raster_path (str) - caminho para o raster de destino desejado que é uma cópia de base_raster_path_band, exceto quaisquer pixels que não se cruzem com mask_vector_path são definidos como target_mask_value ou valor nodata de base_raster_path_band se target_mask_value for None.

mask_layer_id (str / int) - um índice ou nome para identificar a camada de geometria da máscara em mask_vector_path, o padrão é 0.

target_mask_value (numérico) - Se não for Nenhum, este valor é gravado em qualquer pixel em base_raster_path_band que não cruze com mask_vector_path. Caso contrário, o valor nodata de base_raster_path_band é usado.

working_dir (str) - este é um caminho para um diretório que pode ser usado para armazenar arquivos temporários necessários para concluir esta operação.

all_touched (bool) - se for False, um pixel só será mascarado se seu centróide fizer interseção com a máscara. Se True, um pixel é mascarado se qualquer ponto do pixel cruza a máscara poligonal.

where_clause (str) - (opcional) se não for Nenhum, é uma cláusula where compatível com SQL que pode ser usada para filtrar os recursos que são usados ​​para mascarar o raster de base.

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é uma tupla de driver GTiff definida em geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

pygeoprocessing.geoprocessing. merge_bounding_box_list ( bounding_box_list , bounding_box_mode ) [fonte] ¶

Crie uma única caixa delimitadora por união ou interseção da lista.

bounding_box_list (seqüência) - uma sequência de coordenadas da caixa delimitadora na ordem [minx, miny, maxx, maxy].

modo (corda) - 'união' ou 'intersecção' para o modo de redução correspondente.

Uma caixa delimitadora de quatro tuplas que é a união ou interseção das caixas delimitadoras de entrada.

ValueError - se as caixas delimitadoras em bounding_box_list não se cruzam se o bounding_box_mode é ‘intersecção’.

pygeoprocessing.geoprocessing. merge_rasters ( raster_path_list , caminho de Destino , bounding_box = None , target_nodata = Nenhum , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) ) [fonte] ¶

Mesclar os rasters fornecidos em um único raster.

Esta operação cria um mosaico dos rasters em raster_path_list. O resultado é um raster do tamanho da união da caixa delimitadora das entradas, onde o conteúdo de cada banda de raster é copiado para as bandas do alvo georreferenciado correto.

Observe que os rasters de entrada devem estar na mesma projeção, mesmo tamanho de pixel, mesmo número de bandas e mesmo tipo de dados. Se algum deles não for verdadeiro, a operação gerará um ValueError com uma mensagem de erro apropriada.

raster_path_list (seqüência) - lista de caminhos de arquivo para rasters

caminho de Destino (corda) - caminho para o arquivo geotiff que será criado por esta operação.

bounding_box (seqüência) - se não for Nenhum, o caminho de destino do clipe deve estar dentro desses limites. O formato é [minx, miny, maxx, maxy]

target_nodata (flutuador) - se não for Nenhum, defina o valor nodata do raster alvo para este. Caso contrário, use o valor nodata compartilhado em raster_path_list. É um erro se diferentes rasters em raster_path_list tiverem valores de nodata diferentes e target_nodata for None.

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é uma tupla de driver GTiff definida em geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

pygeoprocessing.geoprocessing. new_raster_from_base ( base_path , caminho de Destino , tipo de dados , band_nodata_list , fill_value_list = Nenhum , n_rows = Nenhum , n_cols = Nenhum , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) ) [fonte] ¶

Crie um novo raster ao lidar com a referência espacial / geotransformada da base.

Uma função conveniente para simplificar a criação de um novo raster a partir de um existente. Dependendo do modo de entrada, pode-se criar um novo raster com as mesmas dimensões, geotransformações e georreferências da base. Outras opções são fornecidas para alterar as dimensões do raster, número de bandas, valores de nodata, tipo de dados e opções de criação de raster de núcleo.

base_path (corda) - caminho para o raster existente.

caminho de Destino (corda) - caminho para o raster de destino desejado.

tipo de dados - o tipo de dados de pixel do raster de saída, por exemplo gdal.GDT_Float32. Consulte o seguinte arquivo de cabeçalho para os tipos de pixel suportados: http://www.gdal.org/gdal_8h.html#22e22ce0a55036a96f652765793fb7a4

band_nodata_list (seqüência) - lista de valores nodata, um para cada banda, para definir no raster de destino. Se o valor for ‘Nenhum’, o valor do nodata não será definido para essa banda. O número de bandas alvo é inferido do comprimento desta lista.

fill_value_list (seqüência) - lista de valores para preencher cada banda. Se nenhum, nenhum preenchimento é feito.

n_rows (int) - se não for nenhum, define o número de linhas raster de destino.

n_cols (int) - se não for Nenhum, define o número de colunas raster de destino.

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é uma tupla de driver GTiff definida em geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

pygeoprocessing.geoprocessing. numpy_array_to_raster ( base_array , target_nodata , pixel_size , origem , projection_wkt , caminho de Destino , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) ) [fonte] ¶

Crie um raster de banda única de tamanho base_array.shape.

base_array (numpy.array) - uma matriz numpy 2d.

target_nodata (numérico) - valor nodata da matriz de destino, pode ser Nenhum.

pixel_size (tupla) - dimensões quadradas (em (x, y)) de pixel.

origem (tupla / lista) - coordenada x / y da origem do raster.

projection_wkt (str) - projeção do alvo em wkt.

caminho de Destino (str) - caminho para raster a ser criado que será do mesmo tipo de base_array com conteúdo de base_array.

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

pygeoprocessing.geoprocessing. raster_calculator ( base_raster_path_band_const_list , local_op , target_raster_path , datatype_target , nodata_target , calc_raster_stats = True , use_shared_memory = False , maior_block = 65536 , max_timeout = 60.0 , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) ) [fonte] ¶

Aplique uma operação raster local em uma pilha de raster.

Esta função aplica uma função definida pelo usuário em uma pilha de pixels de rasters. Os rasters em base_raster_path_band_list devem ser alinhados espacialmente e ter os mesmos tamanhos de células.

base_raster_path_band_const_list (seqüência) –

(str, int) tuplas, referindo-se a um caminho raster / par de índice de banda para usar como uma entrada.

numpy.ndarray s de até duas dimensões. Essas entradas devem ser transmitidas entre si E o tamanho das entradas raster.

(objeto, 'bruto') tuplas, onde o objeto será passado diretamente para o local_op.

Todos os raster devem ter o mesmo tamanho de raster. Se apenas as matrizes forem inseridas, as matrizes numpy devem ser transmitidas entre si e o tamanho do raster final será a forma da matriz de transmissão final. Um erro de valor é gerado se apenas as entradas “brutas” forem passadas.

local_op (função) - uma função que deve receber tantos parâmetros quantos forem os elementos em base_raster_path_band_const_list. Os parâmetros em local_op serão mapeados de 1 para 1 em ordem com os valores em base_raster_path_band_const_list. raster_calculator chamará local_op para gerar os valores de pixel em target_raster ao longo das janelas de processamento alinhadas ao bloco de memória. Observe que qualquer chamada específica para local_op terá os argumentos de raster_path_band_const_list fatiados para sobrepor aquela janela. Se um argumento de raster_path_band_const_list for uma tupla de banda de raster / caminho, ele será passado para local_op como uma matriz numpy 2D de valores de pixel que se alinham com a janela de processamento que local_op tem como alvo. Uma matriz 2D ou 1D será fatiada para coincidir com a janela de processamento e, no caso de uma matriz 1D lado a lado em qualquer dimensão que seja plana. Se um argumento for escalar, ele será passado como escalar. O valor de retorno deve ser uma matriz 2D do mesmo tamanho que qualquer uma das matrizes 2D de parâmetro de entrada e conter os valores de pixel desejados para o raster de destino.

target_raster_path (corda) - o caminho do raster de saída. A projeção, o tamanho e o tamanho da célula serão iguais aos rasters em base_raster_path_const_band_list ou o tamanho final da transmissão dos valores constantes / ndarray na lista.

datatype_target (tipo de dados gdal int) - o tipo de saída GDAL desejado do raster de destino.

nodata_target (valor numérico) - o valor nodata desejado do raster alvo.

calc_raster_stats (boleano) - Se True, calcula e define estatísticas raster (mín, máx, média e stdev) para raster alvo.

use_shared_memory (boleano) - Se True, usa memória compartilhada de multiprocessamento Python para calcular estatísticas raster para desempenho mais rápido. Este recurso está disponível para Python & gt = 3.8 e, caso contrário, será ignorado em versões anteriores do Python.

maior_block (int) - Tenta iterar internamente em blocos raster com tantos elementos. Útil nos casos em que o tamanho do bloco é relativamente pequeno, a memória está disponível e a sobrecarga da chamada de função domina a iteração. O padrão é 2 ** 20. Um valor menor do que o tamanho de bloco original do raster resultará em tamanhos de bloco iguais ao tamanho original.

max_timeout (flutuador) - quantidade de tempo em segundos para aguardar a entrada do thread de trabalho de estatísticas. O padrão é _MAX_TIMEOUT.

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

ValueError - entrada inválida fornecida

pygeoprocessing.geoprocessing. raster_to_numpy_array ( raster_path , band_id = 1 ) [fonte] ¶

Leia todo o conteúdo da banda raster em uma matriz numpy.

raster_path (str) - caminho para raster.

band_id (int) - banda no raster para ler.

numpy array de conteúdo de band_id no raster.

pygeoprocessing.geoprocessing. rasterizar ( vector_path , target_raster_path , burn_values ​​= Nenhum , option_list = Nenhum , layer_id = 0 , where_clause = Nenhum ) [fonte] ¶

Projete um vetor em um raster existente.

Grave a camada em layer_id em vector_path em um raster existente em target_raster_path_band.

vector_path (corda) - caminho de arquivo para vetor a ser rasterizado.

target_raster_path (corda) - caminho para um raster existente no qual gravar o vetor. Pode ter várias bandas.

burn_values (lista / tupla) - sequência opcional de valores a serem gravados em cada banda do raster. Se usado, deve ter o mesmo comprimento que o número de bandas no raster target_raster_path. Se None, option_list deve ter um valor válido.

option_list (lista / tupla) –

opcional, uma sequência de opções de gravação; se Nenhum, deve existir um valor válido para burn_values. Caso contrário, cada elemento é uma string no formato:

& quotATTRIBUTE =? & quot: Identifica um campo de atributo nos recursos a serem usados ​​para uma gravação de valor. O valor será gravado em todas as bandas de saída. Se especificado, burn_values ​​não será usado e pode ser Nenhum.

& quotCHUNKYSIZE =? & quot: A altura em linhas do bloco para operar. Quanto maior o tamanho do pedaço, menos vezes precisamos fazer uma passagem por todas as formas. Se não for definido ou definido como zero, o tamanho do bloco padrão será usado. O tamanho padrão será estimado com base no tamanho do buffer do cache GDAL usando a fórmula: cache_size_bytes / scanline_size_bytes, de forma que o fragmento não exceda o cache.

& quotALL_TOUCHED = TRUE / FALSE & quot: Pode ser definido como TRUE para definir todos os pixels tocados pela linha ou polígonos, não apenas aqueles cujo centro está dentro do polígono ou que são selecionados pelo algoritmo de linha de Brezenhams. O padrão é FALSE.

& quotBURN_VALUE_FROM & quot: Pode ser definido como “Z” para usar os valores Z das geometrias. O valor de burn_values ​​ou o valor do campo de atributo é adicionado a ele antes da gravação. No caso padrão, dfBurnValue é gravado como está (richpsharp: note, não tenho certeza do que isso significa, mas copiado de documentos formais). Isso está implementado corretamente apenas para pontos e linhas por enquanto. Os polígonos serão queimados usando o valor Z do primeiro ponto.

& quotMERGE_ALG = REPLACE / ADD & quot: REPLACE resulta na substituição do valor, enquanto ADD adiciona o novo valor ao raster existente, adequado para mapas de calor, por exemplo.

layer_id (str / int) - nome ou índice da camada a rasterizar. O padrão é 0.

where_clause (str) - Se não for Nenhum, é uma string semelhante a uma consulta SQL para filtrar quais recursos são usados ​​para rasterizar (por exemplo, onde = ”valor = 1”).

pygeoprocessing.geoprocessing. reclassify_raster ( base_raster_path_band , value_map , target_raster_path , target_datatype , target_nodata , values_required = True , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) ) [fonte] ¶

Reclassifique os valores de pixel em um raster.

Uma função para reclassificar valores em raster para qualquer tipo de saída. Por padrão, os valores, exceto para nodata, devem estar em value_map.

base_raster_path_band (tupla) - uma tupla incluindo o caminho do arquivo para um raster e o índice de banda sobre o qual operar. ex: (caminho, band_index)

value_map (dicionário) - um dicionário de valores de onde o tipo de source_value é igual aos valores em base_raster_path na banda band_index. Deve conter pelo menos um valor.

target_raster_path (corda) - caminho de saída raster alvo substituído, se existir

target_datatype (tipo gdal) - o tipo numérico para o raster alvo

target_nodata (tipo numérico) - o valor nodata para o raster de destino deve ser do mesmo tipo que target_datatype

valores_requeridos (bool) - Se True, levanta um ValueError se houver um valor no raster que não foi encontrado em value_map.

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é uma tupla de driver GTiff definida em geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

ReclassificationMissingValuesError - se values_required for True e um valor de pixel de base_raster_path_band não for uma chave em value_map.

pygeoprocessing.geoprocessing. reproject_vector ( base_vector_path , target_projection_wkt , caminho de Destino , layer_id = 0 , driver_name = 'ESRI Shapefile' , copy_fields = True , osr_axis_mapping_strategy = 0 ) [fonte] ¶

Reprojete a fonte de dados OGR (vetor).

Transforma os recursos do vetor base para a projeção de saída desejada em um novo arquivo de forma ESRI.

base_vector_path (corda) - Caminho para o shapefile de base a ser transformado.

target_projection_wkt (corda) - a projeção de saída desejada em Well Known Text (por layer.GetSpatialRef (). ExportToWkt ())

caminho de Destino (corda) - o caminho do arquivo para o arquivo de forma transformado

layer_id (str / int) - nome ou índice da camada em base_vector_path para reprojetar. O padrão é 0.

nome do motorista (corda) - String a ser passada para ogr.GetDriverByName, o padrão é ‘ESRI Shapefile’.

copy_fields (bool ou iterável) - Se True, todos os campos em base_vector_path serão copiados para target_path durante a etapa de reprojeção. Se for um iterável, conterá os nomes dos campos a serem copiados exclusivamente. Um nome de campo sem correspondência será ignorado. Se for False, nenhum campo será copiado para o novo vetor.

osr_axis_mapping_strategy (int) - Estratégia de mapeamento do eixo OSR para objetos SpatialReference. O padrão é geoprocessing.DEFAULT_OSR_AXIS_MAPPING_STRATEGY. Este parâmetro não deve ser alterado a menos que você saiba o que está fazendo.

pygeoprocessing.geoprocessing. shapely_geometry_to_vector ( shapely_geometry_list , target_vector_path , projection_wkt , vector_format , campos = Nenhum , attribute_list = Nenhum , ogr_geom_type = 3 ) [fonte] ¶

Converter lista de geometria em vetor no disco.

shapely_geometry_list (Lista) - uma lista de objetos Shapely.

target_vector_path (str) - caminho para o vetor de destino.

projection_wkt (str) - WKT para vetor de destino.

vector_format (str) - Nome do driver GDAL para o vetor de destino.

Campos (dict) - uma string de mapeamento de dicionário Python fieldname para OGR Fieldtypes, se Nenhum, nenhum campo é adicionado

attribute_list (lista de dictos) - uma lista de fieldname de mapeamento de dicionário Python para valor de campo para cada geometria em shapely_geometry_list, se None, nenhum atributo é criado.

ogr_geom_type (ogr geometry tipo enumerado) - define o tipo de geometria da camada de destino. O padrão é wkbPolygon.

pygeoprocessing.geoprocessing. transform_bounding_box ( bounding_box , base_projection_wkt , target_projection_wkt , edge_samples = 11 , osr_axis_mapping_strategy = 0 ) [fonte] ¶

Transforme a caixa delimitadora de entrada em projeção de saída.

Essa transformação explica o fato de que a caixa delimitadora quadrada reprojetada pode ser distorcida no novo sistema de coordenadas. Para explicar isso, a função faz a amostragem de pontos ao longo das arestas da caixa delimitadora original e tenta fazer a maior caixa delimitadora em torno de qualquer ponto transformado na aresta, sejam cantos ou arestas tortas.

bounding_box (seqüência) - uma sequência de 4 coordenadas no sistema de coordenadas base_epsg que descreve o limite na ordem [xmin, ymin, xmax, ymax].

base_projection_wkt (corda) - a referência espacial do sistema de coordenadas de entrada em Texto conhecido.

target_projection_wkt (corda) - a referência espacial do sistema de coordenadas de saída desejado em Well Known Text.

edge_samples (int) - o número de pontos interpolados ao longo de cada aresta da caixa delimitadora para amostrar. Um valor de 2 fará a amostragem apenas dos cantos, enquanto um valor de 3 também fará a amostragem dos cantos e do ponto médio.

osr_axis_mapping_strategy (int) - Estratégia de mapeamento do eixo OSR para objetos SpatialReference. O padrão é geoprocessing.DEFAULT_OSR_AXIS_MAPPING_STRATEGY. Este parâmetro não deve ser alterado a menos que você saiba o que está fazendo.

Uma lista da forma [xmin, ymin, xmax, ymax] que descreve a maior caixa delimitadora de ajuste em torno da caixa delimitadora deformada original no sistema de coordenadas new_epsg.

pygeoprocessing.geoprocessing. warp_raster ( base_raster_path , target_pixel_size , target_raster_path , resample_method , target_bb = Nenhum , base_projection_wkt = Nenhum , target_projection_wkt = Nenhum , n_threads = Nenhum , vector_mask_options = Nenhum , gdal_warp_options = Nenhum , working_dir = Nenhum , raster_driver_creation_tuple = ('GTIFF', ('TILED = SIM', 'BIGTIFF = SIM', 'COMPRESSO = LZW', 'BLOCKXSIZE = 256', 'BLOCKYSIZE = 256')) , osr_axis_mapping_strategy = 0 ) [fonte] ¶

Resize / resample raster para o tamanho de pixel desejado, bbox e projeção.

base_raster_path (corda) - caminho para o raster de base.

target_pixel_size (lista / tupla) - uma sequência de dois elementos indicando o tamanho do pixel xey em unidades projetadas.

target_raster_path (corda) - a localização do raster redimensionado e reamostrado.

resample_method (corda) - a técnica de reamostragem, uma das próximas | bilinear | cúbica | cubicspline | lanczos | média | modo | max | min | med | q1 | q3

target_bb (seqüência) - se Nenhum, a caixa delimitadora de destino é igual à caixa delimitadora de origem. Caso contrário, é uma sequência de flutuação que descreve a caixa delimitadora do alvo no sistema de coordenadas do alvo como [minx, miny, maxx, maxy].

base_projection_wkt (corda) - se não for Nenhum, interprete a projeção de base_raster_path como este.

target_projection_wkt (corda) - se não for nenhum, projeção do alvo desejado no formato de texto conhecido.

n_threads (int) - opcional, se não for Nenhum, define a opção N_THREADS para gdal.Warp.

vector_mask_options (dict) –

opcional, se não nenhum, este é um dicionário de opções para usar a geometria de um vetor existente para mascarar pixels no raster de destino que não se sobrepõem à geometria do vetor. As chaves para este dicionário são:

'mask_vector_path': (str) caminho para o arquivo de vetor de máscara. Este vetor será projetado automaticamente para a projeção do alvo se seu sistema de coordenadas de base não corresponder ao alvo.

'mask_layer_id': (int / str) o índice ou nome da camada a ser usado para mascarar, se esta chave não estiver no dicionário, o padrão é usar a camada no índice 0.

'mask_vector_where_filter': (str) uma string SQL WHERE que pode ser usada para filtrar a geometria na máscara. Ex: ‘id & gt 10’ usaria todos os recursos cujo valor de campo ‘id’ seja & gt 10.

gdal_warp_options (seqüência) - se presente, o conteúdo desta lista é passado para o parâmetro warpOptions de gdal.Warp. Consulte a documentação GDAL Warp para opções válidas.

working_dir (corda) - se definido, usa este diretório para criar arquivos de trabalho temporários para cálculo. Caso contrário, usa o diretório temporário do sistema.

raster_driver_creation_tuple (tupla) - uma tupla contendo uma string de nome de driver GDAL como o primeiro elemento e uma tupla / lista de opções de criação GDAL como o segundo. O padrão é uma tupla de driver GTiff definida em geoprocessing.DEFAULT_GTIFF_CREATION_TUPLE_OPTIONS.

osr_axis_mapping_strategy (int) - Estratégia de mapeamento do eixo OSR para objetos SpatialReference. O padrão é geoprocessing.DEFAULT_OSR_AXIS_MAPPING_STRATEGY. Este parâmetro não deve ser alterado a menos que você saiba o que está fazendo.

ValueError - se pixel_size não for uma sequência de números de 2 elementos.

ValueError - se vector_mask_options não for None, mas o mask_vector_path for indefinido ou não apontar para um arquivo válido.

Colete estatísticas sobre valores de pixel que estão dentro de polígonos.

Esta função resume as estatísticas raster, incluindo min, max, média e contagem de pixels sobre as regiões da raster que são sobrepostas pelos polígonos na camada vetorial. As estatísticas são calculadas em duas passagens, onde os primeiros polígonos agregam-se sobre pixels na imagem cujos centros se cruzam com o polígono. Na segunda passagem, quaisquer polígonos que não são agregados usam sua caixa delimitadora para fazer a interseção com o raster para estatísticas de sobreposição.

Pode haver alguns casos degenerados em que a caixa delimitadora vs. a interseção da geometria real seria incorreta, mas é improvável que seja construído manualmente. Se você encontrar um desses, envie por e-mail a descrição e o conjunto de dados para richsharp & # 64 stanford & # 46 edu.

base_raster_path_band (tupla) - uma tupla str / int indicando o caminho para o raster de base e o índice de banda desse raster a ser analisado.

aggregate_vector_path (corda) - um caminho para um vetor de polígono cujas características geométricas indicam as áreas em base_raster_path_band para calcular estatísticas zonais.

aggregate_layer_name (corda) - nome da camada do arquivo de forma que será usada para agregar os resultados. Se definido como Nenhum, a primeira camada no DataSource será usada conforme recuperada por .GetLayer (). Nota: é normal e esperado definir este campo como Nenhum se o shapefile de agregação for uma única camada, como muitos shapefiles, incluindo o comum ‘ESRI Shapefile’.

ignore_nodata - se verdadeiro, então os pixels nodata não são levados em consideração ao calcular mín, máx, contagem ou média. No entanto, o valor de nodata_count sempre será o número de pixels de nodata agregados sob o polígono.

polygons_might_overlap (boleano) - se True, a função calcula a cobertura de agregação de maneira ideal, rasterizando conjuntos de polígonos que não se sobrepõem. No entanto, esta etapa pode ser computacionalmente dispendiosa para os casos em que existem muitos polígonos. Definir este sinalizador como False direciona a função rasterizar em uma etapa.

working_dir (corda) - Se não for nenhum, indica onde os arquivos temporários devem ser criados durante esta execução.

dicionário aninhado indexado agregando ID de recurso e, em seguida, por um de ‘min’ ‘max’ ‘sum’ ‘count’ e ‘nodata_count’. Exemplo:

ValueError - se base_raster_path_band estiver formatado incorretamente.

RuntimeError - se o vetor ou camada agregada não puder ser aberto.


Sobre a análise de dados raster

Há muitas maneiras de trabalhar com dados rasterizados ao fazer uma análise & # 8212 você pode querer analisar visualmente os dados raster, usá-los como plano de fundo (mapa base) para analisar visualmente outros dados ou usá-los em uma operação de análise.
Se você estiver usando os dados raster em uma análise visual, pode estar examinando os resultados de um estudo de bacia hidrográfica ou procurando recursos em um relevo sombreado criado a partir de um DEM. Se estiver usando dados rasterizados para ajudar a analisar outros dados, você pode examinar e atualizar dados vetoriais, como estradas, usando dados raster atualizados como um mapa base para determinar a localização de quaisquer estradas ausentes. Para qualquer um desses tipos de análise, você provavelmente está preocupado com a aparência visual da varredura. Você deve considerar os tipos de renderizadores usados ​​para exibir os raster (como os renderizadores Stretched ou RGB Composite) e pode querer alterá-los, aplicar diferentes tipos de alongamentos ao histograma para aprimorar informações específicas no conjunto de dados raster ou até mesmo remover alguns dos valores do raster do visor.
Para obter informações sobre como exibir rasters usando os diferentes tipos de renderizadores, consulte Exibindo rasters. Para obter informações sobre outros aspectos da aparência de um raster, consulte Melhorando a exibição de dados raster, Alterando a aparência dos valores de fundo ou Simbolizando valores de NoData em conjuntos de dados raster.

  • Spatial Analyst & # 8212Esta extensão fornece um conjunto abrangente de modelagem espacial avançada e ferramentas de análise que permitem realizar análises raster e vetoriais integradas.
  • Analista 3D & # 8212Esta extensão permite que você visualize, analise e gere dados de superfície com eficácia e fornece as ferramentas para modelagem e análise tridimensionais.

Ao usar as ferramentas de geoprocessamento fornecidas pelo ArcGIS ou qualquer uma dessas extensões, você pode automatizar seus fluxos de trabalho construindo modelos para realizar sua análise. A construção de modelos permite que você encadeie as ferramentas. Para aprender mais sobre a construção de modelos, consulte Criando um modelo simples.

Você pode usar operações ou funções matemáticas em um (ou mais de um) conjunto de dados raster para gerar um novo conjunto de dados raster. Você pode fazer isso usando a Calculadora Raster ou ferramentas de geoprocessamento.

A Calculadora de Raster permite realizar cálculos matemáticos usando operadores e funções junto com consultas de seleção (para obter mais informações, consulte Usando a Calculadora de Raster). A caixa de ferramentas do Spatial Analyst fornece um conjunto semelhante de operadores matemáticos e funções que permitem a combinação aritmética de valores em vários rasters, a manipulação matemática de valores em um único raster de entrada, a avaliação de vários rasters de entrada e a avaliação e manipulação de valores em formato binário .
Abaixo está um exemplo básico de matemática que usa adição para adicionar os valores em dois conjuntos de dados raster para produzir um terceiro conjunto de dados raster. Você pode fazer isso usando a ferramenta Single Output Map Algebra ou a ferramenta Plus.

Distância

Você pode usar dados raster em cálculos para medir ou calcular distâncias. Você pode realizar dois tipos de cálculos de distância usando a extensão Spatial Analyst: distância euclidiana e distância de custo.

As funções de distância euclidiana descrevem a relação de cada célula com uma fonte ou conjunto de fontes. Existem três funções euclidianas:

  • Distância euclidiana fornece a distância de cada célula no raster até a fonte mais próxima. Isso pode ser usado para responder à pergunta: Qual é a distância até a cidade mais próxima?
  • Alocação Euclidiana identifica as células que devem ser alocadas a uma fonte com base na proximidade mais próxima. Isso pode ser usado para responder a perguntas como: Qual é a cidade mais próxima?
  • A Direção Euclidiana fornece a direção de cada célula até a fonte mais próxima. Isso pode ser usado para responder a perguntas como: Qual é a direção para a cidade mais próxima?

Análise de superfície

  • Aspecto & # 8212Você pode ser um fazendeiro que está interessado em localizar um campo em uma área com aspecto meridional.
  • Contours & # 8212Contours podem ser úteis para localizar áreas com o mesmo valor. Você pode estar interessado em obter valores de elevação para locais específicos e examinar a gradação geral do terreno.
  • Cut / Fill & # 8212Calcular corte / aterro é útil quando você deseja saber as áreas e volumes de mudança entre duas superfícies. Ele identifica as áreas e o volume da superfície que foram modificados pela adição ou remoção do material da superfície. Você pode querer saber os volumes e áreas de material de superfície a serem removidos e as áreas a serem preenchidas para nivelar um local para construção, ou você pode querer identificar regiões de erosão de sedimentos e deposição em um vale de rio.
  • Hillshade & # 8212Você pode criar uma Hillshade para fins gráficos e analíticos. Graficamente, uma sombra de colina pode fornecer um pano de fundo atraente e realista, mostrando como outras camadas estão distribuídas em relação ao relevo do terreno. De um ponto de vista analítico, você pode analisar como a paisagem é iluminada em vários momentos do dia, diminuindo e elevando o ângulo do sol.
  • Inclinação & # 8212Você pode querer saber as variações na inclinação da paisagem porque deseja encontrar as áreas com maior risco de deslizamento de terra com base no ângulo de inclinação de uma área (inclinações mais íngremes são as de maior risco).
  • Viewshed (linha de visão) & # 8212Calcular viewshed é útil quando você deseja saber como os objetos serão visíveis. Por exemplo, você pode querer encontrar o local com a visão mais ampla em uma área porque deseja saber o melhor local para uma torre de observação ou mirante panorâmico.

Extração

Existem diferentes maneiras de extrair ou cortar um subconjunto de células de um conjunto de dados raster. Isso pode ser feito por seus atributos ou localização espacial.
A extração de células por atributo é realizada por meio de uma cláusula WHERE usando a ferramenta Extrair por atributos. Por exemplo, sua análise pode exigir uma extração de células com mais de 100 metros de elevação de um raster de elevação.

  • Grupos de células são identificados atendendo a um critério de estar dentro ou fora de uma forma geométrica especificada.
  • As localizações individuais das células são identificadas.

A maioria das ferramentas de extração estão disponíveis com a extensão Spatial Analyst, no entanto, a ferramenta Clip está disponível com qualquer licença ArcGIS.

Filtragem ou generalização

Às vezes, um conjunto de dados raster contém dados errôneos ou irrelevantes para a análise em questão ou são mais detalhados do que você precisa. Por exemplo, se um conjunto de dados raster foi derivado da classificação de uma imagem de satélite, ele pode conter muitas áreas pequenas e isoladas que foram classificadas incorretamente. As funções de generalização auxiliam na identificação de tais áreas e automatizam a atribuição de valores mais confiáveis ​​às células que constituem as áreas. As funções de generalização generalizam zonas ou suavizam as bordas das zonas.

O conjunto de ferramentas de generalização é fornecido com a extensão ArcGIS Spatial Analyst. As ferramentas de generalização são divididas em três categorias: aquelas que funcionam em zonas (generalizam), incluindo Grupo de regiões, Nibble, Shrink, Expand e Thin, aquelas que funcionam em bordas de zona (suavizadas), incluindo Limite de limite e Filtro de maioria e aquelas que alteram a resolução dos dados, incluindo agregado.

Análise à base de água

Existem duas maneiras principais de realizar uma análise com base na água. Um método modela o fluxo de água, enquanto o outro modela a advecção-dispersão de constituintes na água subterrânea. A extensão ArcGIS Spatial Analyst fornece ferramentas para ambos os tipos de análise e requer um modelo de elevação digital (DEM) como entrada para muitas das ferramentas.

O conjunto de ferramentas de hidrologia fornece as ferramentas para entender como a água flui em uma área e como as mudanças nessa área podem afetar o fluxo, como identificar sumidouros, determinar a direção do fluxo, calcular o acúmulo de fluxo, delinear bacias hidrográficas e criar redes de riachos. Por exemplo, você pode identificar redes de fluxo usando a ferramenta Flow Accumulation ou identificar bacias hidrográficas usando a ferramenta Flow Direction e a ferramenta Watershed. A imagem abaixo é de uma rede de fluxo derivada de um modelo de elevação.

O conjunto de ferramentas da água subterrânea fornece as ferramentas para realizar a modelagem de advecção e dispersão rudimentar de constituintes da água subterrânea. Darcy Flow e Darcy Velocity geram um campo de velocidade de fluxo de água subterrânea a partir de dados geológicos, Particle Track segue o caminho de advecção através do campo de fluxo de uma fonte pontual e Porous Puff calcula a dispersão hidrodinâmica de uma liberação instantânea pontual de um constituinte conforme ele é advectado ao longo do caminho do fluxo.

Alterar os valores das células (reclassificar)

  • Para substituir valores com base em novas informações
  • Para agrupar certos valores juntos
  • Para reclassificar valores para uma escala comum & # 8212; por exemplo, para uso em uma análise de adequação ou para criar um raster de custo para uso na função Distância de Custo
  • Para definir valores específicos para NoData ou para definir células NoData para um valor

Análise estatística

A extensão ArcGIS Spatial Analyst contém muitas ferramentas para realizar várias análises estatísticas baseadas em células (raster). Eles são divididos em três grupos principais & # 8212local, multivariado e bairro & # 8212com conjuntos de ferramentas para cada um.

  • Aqueles que calculam uma estatística para cada local & # 8212 por exemplo, o valor mínimo
  • Aqueles que atribuem um valor único para cada combinação única de valores em cada local
  • Aqueles que atribuem o número de vezes que os valores de entrada do local da célula para o local atendem a um critério especificado em relação a outro valor de entrada
  • Aqueles que atribuem o valor na localização da célula que atende a um critério especificado em relação a outros valores de entrada
  • Aqueles que atribuem a posição do raster contendo o valor da célula que atende a um critério especificado em relação a outro valor de entrada
  1. Crie uma coleção multibanda (Criar Conjunto de Dados Raster).
  2. Crie as classes ou clusters (Criar Assinaturas e Cluster Iso).
  3. Avalie e edite as classes ou clusters (Dendrograma e Editar Assinaturas).
  4. Faça a classificação (Classificação de Máxima Verossimilhança e Classe de Probabilidade).

As funções de vizinhança criam valores de saída para cada local de célula com base no valor do local e os valores identificados em uma vizinhança especificada. A vizinhança pode ser de dois tipos: movimento ou raio de busca.

As vizinhanças em movimento podem ser sobrepostas ou não sobrepostas. As funções de vizinhança sobrepostas também são chamadas de funções focais e geralmente calculam uma estatística especificada na vizinhança & # 8212; essas ferramentas incluem Estatísticas Focal, Filtro e Fluxo Focal. Por exemplo, você pode desejar encontrar a média ou o valor máximo em uma vizinhança 3 x 3. As funções de filtro passa-alta e passa-baixa, que suavizam e acentuam os dados, são variações da função estatística de vizinhança sobreposta. As funções de vizinhança não sobreposta, ou funções de bloco, permitem que as estatísticas sejam calculadas em uma vizinhança não sobreposta especificada & # 8212; elas são realizadas com a ferramenta Estatísticas de Bloco. As funções de bloco são particularmente úteis para alterar a resolução de um raster para um tamanho de célula mais grosso. Os valores atribuídos às células mais grosseiras podem ser baseados em um cálculo separado, como o valor máximo na célula mais grosseira, em oposição ao uso da interpolação de vizinho mais próximo padrão.

As funções de raio de pesquisa executam vários cálculos com base no que está a uma distância especificada do ponto e nas características lineares. As ferramentas para isso incluem estatísticas de linha e estatísticas de ponto.

Condicional

As ferramentas condicionais permitem o controle dos valores de saída com base nas condições colocadas nos valores de entrada. A condição que pode ser aplicada é uma consulta de atributo ou uma condição baseada na posição da instrução condicional em uma lista.

A consulta de condição por atributo permite que todas as células avaliadas como True sejam explicitamente identificadas. Essas células podem reter seu valor original ou podem ser definidas para outro valor ou para NoData. As células avaliadas como Falso podem ser definidas com um intervalo de valores diferente da condição Verdadeira. Por exemplo, se o valor no raster de entrada for maior que 10, retorne 1, caso contrário, retorne 100.

A condição por posição da declaração condicional & # 8212a ferramenta Seleção & # 8212 requer um parâmetro de entrada (um raster ou constante) especificando a posição da declaração condicional (um raster ou constante) que deve ser usada para a saída. Por exemplo, se o valor de uma célula especificada do raster de entrada for 1, retorne o valor especificado pela primeira condição & # 8212 que pode ser um raster, constante ou expressão em Álgebra de mapas & # 8212 na lista de instruções condicionais se uma célula no raster de entrada é 2, retorna o valor especificado pelo segundo raster na instrução condicional e assim por diante.

A extensão ArcGIS Spatial Analyst tem três ferramentas condicionais principais. A ferramenta Con executa uma avaliação condicional, a ferramenta Seleção executa várias avaliações para a condição Verdadeira e a ferramenta Definir Nulo define os valores especificados para NoData.

Sobreposição ponderada

Uma consulta de análise espacial comum é identificar a adequação de cada localização de célula em relação a alguns critérios. Os critérios podem ser custos, preferências ou riscos relativos. Os modelos de adequação respondem a perguntas como: Qual é o melhor local para construir uma casa? Qual é o caminho mais barato para construir uma estrada? Quais áreas devem ser conservadas para o habitat de veados?


Análise espacial

Sem a análise espacial, os sistemas de informação geográfica não são muito mais do que um novo e talvez aprimorado modo de cartografia. No entanto, os dados geográficos incluem atributos e localizações, que são muito importantes para resolver problemas na ecologia da paisagem, mas dependem da escala e da resolução dos dados. A escala de muitos estudos ecológicos é muito pequena para escalar até a dinâmica da paisagem, enquanto a resolução de muitos dados, como dados de sensoriamento remoto, é muito grosseira para resolver em cenários de manejo. No entanto, parece haver um meio-termo relativamente feliz entre dados de grande e pequena escala e resolução grosseira e fina de dados disponíveis para uso em modelos de distribuição de espécies de muitos organismos.

ANÁLISE ESPACIAL & ndash O processo de examinar as localizações, atributos e relações de recursos em dados espaciais por meio de sobreposição e outras técnicas analíticas para responder a uma questão ou obter conhecimento útil.

RESOLUÇÃO & ndash O detalhe com o qual um mapa representa a localização e a forma de características geográficas. Quanto maior a escala do mapa, maior será a resolução possível.

Utilizamos dados de variáveis ​​ecogeográficas que tiveram resolução de aproximadamente 1 quilômetro quadrado, exceto para uma camada de dados (& ldquonpp & rdquo), que foi resolvida para aproximadamente 81 quilômetros quadrados.

ESCALA & ndash A proporção ou relação entre uma distância ou área em um mapa e a distância ou área correspondente no solo, comumente expressa como uma fração ou proporção.

Usamos dados de espécies e dados de variáveis ​​ecogeográficas que foram dimensionados para todo o país da Etiópia.

TAMANHO DA CÉLULA & ndash As dimensões no solo de uma única célula em um raster, medidas em unidades de mapa. O tamanho da célula é freqüentemente usado como sinônimo de tamanho do pixel.

EXTENSÃO & ndash A área geográfica delimitada dentro da qual ocorrerá a análise espacial. A área delimitadora é definida definindo as coordenadas x, y dos cantos opostos, geralmente os cantos inferior esquerdo e superior direito dos resultados.

MASCARAR & ndash No ArcGIS, um meio de identificar áreas a serem incluídas na análise.

Mascaramos todas as camadas do preditor para uso no Biomapper para a camada de dados & ldquoleast common denominator & rdquo (& ldquonpp & rdquo).

MOSAICO & ndash Um conjunto de dados rasterizado composto de dois ou mais conjuntos de dados raster mesclados.

Nós transformamos cada uma das camadas de espécies na camada da Etiópia.

EXPRESSÃO BOOLEANA & ndash Uma expressão, nomeada em homenagem ao matemático inglês George Boole, que resulta em uma condição verdadeira ou falsa (lógica).

Por exemplo, usamos uma expressão booleana para dar às localizações das espécies um valor 1, ou verdadeiro, e ao pano de fundo da Etiópia um valor 0 ou falso. Além disso, as células fora da fronteira da Etiópia receberam um valor de NoData.

RASTERIZAÇÃO & ndash A conversão de pontos, linhas e polígonos em dados de células.

Convertemos os dados vetoriais de localizações de espécies em dados raster.

RECLASSIFICAÇÃO & ndash O processo de pegar valores de células de entrada e substituí-los por novos valores de células de saída.

Alteramos a cobertura do solo para cada espécie de dados nominais para dados ordinais.

RESAMPLING & ndash O processo de interpolação de novos valores de células ao transformar rasters em um novo espaço de coordenadas ou tamanho de célula.

Reamostramos uma camada de dados (& ldquonpp & rdquo) de um tamanho de célula de aproximadamente 9 km por 9 km para aproximadamente 1 km por 1 km.

CALCULADORA RASTER & ndash Uma ferramenta ArcGIS Spatial Analyst para realizar cálculos matemáticos com operadores e funções, configurar consultas de seleção ou digitar sintaxe de Álgebra de Mapa.

Usamos uma calculadora raster para mascarar as 6 camadas de espécies e as 78 camadas ecogeográficas variáveis ​​para garantir que o tamanho da célula e a extensão de cada camada fossem iguais e se sobreporiam exatamente.

NODATA & ndash Em dados raster, a ausência de um valor registrado. NoData não equivale a um valor zero.

Como os dados rasterizados têm uma extensão retangular e a Etiópia tem uma forma irregular, muitas células não têm valores. Para analisar espacialmente dados raster, seja com modelos de distribuição de espécies ou não, as células sem valor precisam de valores NoData. Se as células não tivessem valores NoData, as camadas preditoras não seriam utilizáveis ​​no Biomapper porque ele não seria capaz de distinguir entre células da Etiópia e células do fundo fora da Etiópia.

ALGORITMO & ndash Um procedimento matemático usado para resolver problemas com uma série de etapas. Os algoritmos são geralmente codificados como uma sequência de comandos de computador.

O Biomapper usa um algoritmo para realizar análises de fatores de nicho ecológico e para criar informações sobre a adequação do habitat. Ele usa uma abordagem semelhante a uma & ldquoblack box & rdquo porque não se sabe como os algoritmos funcionam.

OTIMIZAÇÃO & ndash O processo de ajuste fino de dados, software ou processos para aumentar a eficiência, melhorar o desempenho e produzir os melhores resultados possíveis.

Biomapper, como outro software usado para modelagem de distribuição de espécies, é um programa que cria informações sobre a adequação do habitat, que deve ser ideal se as variáveis ​​preditoras forem adequadas para modelar o habitat adequado para uma espécie com base em seus requisitos ecológicos e se os dados forem satisfatórios exatidão e precisão.

Fonte: Instituto de Pesquisa de Sistemas Ambientais. 2006. Dicionário GIS. Instituto de Pesquisa de Sistemas Ambientais Inc., Redlands, CA. http://support.esri.com/index.cfm?fa=knowledgebase.gisDictionary.gateway.

* Todas as definições (mostradas em azul) são fornecidas literalmente no Dicionário GIS no site da ESRI e rsquos.


Rasters não sobrepostos em mosaico para um novo raster?

Tenho alguns mapeamentos fornecidos, a marginália foi cortada e a cobertura está incompleta, no entanto, gostaria de combiná-los em um novo mosaico. Tentei usar o mosaico para um novo raster, no entanto, porque os ladrilhos não se sobrepõem (eles são adjacentes), isso falhou. Eles são atualmente um catálogo raster. como faço para combiná-los em um único raster?

Se você quiser fazer um conjunto de dados de mosaico (que é diferente de um mosaico) no ArcMap, aqui está um bom link que descreve diferentes tipos de conjuntos de dados de mosaico e como criar um (mesmo usando imagens não sobrepostas): http: //resources.arcgis .com / en / help / main / 10.2 / index.html # / What_is_a_mosaic_dataset / 009t00000037000000 /

Tenho certeza de que outra pessoa terá uma resposta melhor para você, mas colocarei meus dois centavos por aí de qualquer maneira.

Presumo que este trabalho esteja sendo feito no ArcMap? Outros pacotes de software farão isso sem problemas (eu & # x27m pensando em Erdas Imagine em particular).


Registrar Rasters

Os dados raster já foram carregados na nuvem, e essa é a cópia que queremos registrar, não nossa cópia local, então o comando de registro se parece com este:

Agora temos uma tabela "pop12" no banco de dados!

Em vez de carregar o arquivo (que tem 2.000 por 1.000 pixels de tamanho) como uma referência de varredura, usamos um "bloco" para transformá-lo em uma coleção de rasters menores. Isso nos permite responder a pequenas consultas localizadas com pedaços relativamente pequenos do raster remoto. E porque o raster remoto é tb lado a lado, o back-end pode puxar pedaços relativamente pequenos de volta para preencher as consultas.

Cada bloco raster tem uma extensão, tamanho de pixel, número de bandas, etc.

Cada um deles também tem uma referência ao arquivo de dados remoto.


Comparando Modelos de Campo e Objeto

Modelo de objeto (vetorial)

  • Cada característica é um objeto discreto com vetores que representam os limites do objeto
  • "trata o espaço de informações como preenchido por entidades distintas e identificáveis, cada uma com uma georreferência" (Worboys, p. 149)
  • Definição de Michael F. Goodchild (do NCGIA Core Curriculum in GIScience)

Modelo de campo (raster)

    a) células retangularesd) contornos digitalizados
    b) grade retangular de pontose) polígonos
    c) pontos irregularmente espaçadosf) rede irregular triangulada (TINs)

Tipos de Rasters

Formatos Técnicos

Inteiro

Normalmente & quot8 bits & quot, o que significa que até 255 tipos discretos podem ser armazenados

Às vezes, 16 bits, muitos outros valores discretos podem ser armazenados (

Ponto flutuante

Da mesma forma, pode ser & quotsingle precision & quot (float)

Precisão dupla (duplo)

Tipos Lógicos

Valores discretos de uma variável contínua (polegadas de precipitação arredondadas para a polegada mais próxima)

Representação contínua de uma variável contínua (polegadas de precip como ponto flutuante, ou seja, 2,534634)

Mapas binários que representam presença / ausência (frequentemente codificados como 1 = presente, & quotNoData & quot ou 0 = ausência)

Classificações temáticas (números usados ​​arbitrariamente, o que significa que vem de associações de chave / valor, ou seja, 12 = residencial)

Exemplos / usos comuns de dados raster

  • Um modelo digital de elevação
    • os valores denotam a elevação do ponto central de cada célula (acima do nível médio do mar em metros)
    • Muitas fontes que você já viu: USGS STRM dados de elevação globais e nacionais
    • 11121314
      22416
      11212
      12111213

      Exemplo de elevação arredondada para o metro mais próximo (variável contínua, representação discreta)

    14 10 11 74
    12 12 77 92
    12 78 90 91
    70 90 94 90

    Exemplo de canal de sensoriamento remoto hipotético
    & quotCaracterísticas & quot não são discretas. Algumas categorias de uso da terra têm a mesma cor / características espectrais (ou seja, estradas e telhados)

    Comece com a banda da imagem acima (e provavelmente outras bandas que representam outras faixas espectrais)
    Termine com uma classificação discreta de & quotação de cobertura & quot

    1 1 1 2
    1 1 2 3
    1 2 3 3
    2 3 3 3

    (por exemplo 1 = milho, 2 = estrada, 3 = floresta)

    Criação de mapas raster

    Dois métodos principais:

    Classificação de imagens brutas

    Usando Sensor Remoto (além do escopo desta classe, mas é uma técnica semiautomática importante, poderosa)

    & quotBy Hand & quot, como no Photoshop com a ferramenta Magic Wand (não é um método profissional padrão, mas fornece uma boa compreensão dos problemas)

    Rasterizando recursos vetoriais digitalizados de CAD ou GIS

    Por quê?

    Projete com a natureza.
    Faça sua análise unificada de recursos naturais representados usando raster com limites de vetor

    Exemplos: quais parcelas têm inclinação média & gt 15%
    quais blocos censitários estão sujeitos a inundações?

    Eficiência em estudos de grande área

    Exemplo: cálculo de buffers de fluxo para cada fluxo em Oregon

    No vetor Arc / Info, 2+ dias de tempo de processamento

    Na grade raster, & lt1 minuto para a mesma rede de fluxo

    Análises raster: vizinhos e 'álgebra de mapas'

    • Vizinhos de borda são quatro células vizinhas que compartilham uma borda com a célula. (adjacência de 'torre')

    0 1 0
    4 X 2
    0 3 0

    Quais células são "adjacentes" à estrada? usando uma & quot4-regra conectada & quot (adjacência de 'rainha')

    1 2 3
    4 X 5
    6 7 8
    Adicionar diagonais produz oito vizinhos mais próximos (nove incluindo a célula original)

    Sutil, mas importante: quais células são "adjacentes" à célula central? (regra de decisão que não está na linguagem normal afeta a resposta)

    • Muitas vezes útil para calcular a função algébrica de vizinhos
      • Distribuições suaves (recalcular o valor da célula para ser a média dos vizinhos)
      • Modelo de fluxo de água (acumula água de vizinhos que estão mais acima)
      • Modelo de dispersão de pluma

      Dificuldades de varredura

      Efeitos de borda

      • Algumas células na borda têm apenas duas ou três bordas vizinhas.
      • Modelos de álgebra de mapa se comportarão de maneira diferente em um limite onde há menos vizinhos - efeitos de borda
      • Correções comuns para efeitos de borda
        • Execute o modelo com uma área de cobertura expandida para o raster, mas jogue fora as bordas.
        • Células de peso para compensar os vizinhos ausentes (mas difícil de determinar o peso)
        • Declare que uma célula na borda inferior do raster na verdade é vizinha de uma célula na borda superior.

        Quando NÃO usar representações raster

        • Rasters são menos úteis para representar redes onde a topologia / conectividade é importante e não pode ser capturada em escala de célula de grade
        • Exemplo 1: modelagem de linhas de esgoto como uma camada raster
          • código 1 em células onde um esgoto está presente, 0 em outro lugar
          • se duas células adjacentes tiverem 1, isso não garante que os esgotos que elas contêm estejam conectados
          • por definição, o limite entre dois pontos de pesquisa é uma linha reta matematicamente
          • a aparência irregular de uma representação raster pode ser inaceitável ou a resolução raster necessária para representar pode ser impraticável
          • Às vezes, um ponto positivo - melhor indicação da resolução de dados relevantes
          • Para dobrar a resolução espacial, pode haver quatro vezes mais células

          Raster & lt- & gt Vector Conversions

          • Possível e suportado por ArcGIS
          • Não simétrico
            • Vetor para rasterizar é fácil, determinístico
            • Raster para vetor é mais difícil - decisões necessárias, às vezes sensível à escala

            Estratégia Geral

            • Tente manter os dados GIS originais em formato nativo
            • Converta os dados conforme necessário para análises, incluindo vetor para raster
            • Converta os dados de volta ao vetor quando útil (exemplo: resumindo a inclinação máxima por parcela)

            Exemplo: Manipulação de terreno e cobertura do solo em Raster

              • Elevação
                • Reclasse de elevação absoluta em 5 categorias
                • Reclasse de elevação absoluta, extraindo & quotelevação baixa & quot
                • Operação fácil em uma etapa em GIS
                • Como funciona?
                • Por que isso é importante? (básico para restrição de adequação de construção, importante para erosão / hidrologia)
                • Também é fácil operação de uma etapa em GIS
                • Importante para estudos de acesso solar, localização baseada em microclima, previsão de vegetação

              • Leituras adicionais sugeridas em modelos raster

                O Currículo Básico do NCGIA em GIScience
                Unidade Seção TOC Unidade Autor
                Índice (TOC)
                Representando Campos 2.4 054 Michael F.Goodchild
                Rasters 2.4.1 055 Michael F. Goodchild
                Representando Redes 2.6 064 F. Benjamin Zhan

                Worboys, Michael F. GIS: A Computing Perspective. Londres: Taylor & amp Francis, 1995.
                Capítulo 4: Modelos de Informação Espacial Mais abstrato, geral e matemático do que as notas curriculares básicas do NCGIA

                (Discussão mínima de modelos raster no livro Ormsby 'Getting to Know ArcGIS')

                Criado por Joseph Ferreira, Jr., 3 de novembro de 1999
                Extensivamente reescrito para o outono de 2000 por Thomas H. Grayson
                Modificado em 2004-06 por Joseph Ferreira, Xiongjiu Liaoe Michael Flaxman
                Última modificação em 20 de outubro de 2010 por Joseph Ferreira


                Assista o vídeo: Binær kode