TfLarge

Краткая информация

Задает функцию преобразования Large, которая определяется по контролирующим форму параметрам midpoint и spread, а также по верхнему и нижнему порогам, задающим диапазон, в котором применяется функция.

Более подробно о влиянии параметров на эту функцию преобразования

Обсуждение

Инструмент, который использует объект TfLarge, – это Пересчет по функции (Rescale by Function).

Уравнение функции преобразования Large:

Входные данные для уравнения – это: f1, spread и f2, midpoint.

Диапазон значений функции варьирует от 0 до 1, которые затем преобразуется к оценочной шкале.

Значение spread определяет скорость увеличения и уменьшения значений функции преобразования вокруг средней точки. Если средняя точка находится в диапазоне между верхним и нижним порогом, spread определяет скорость увеличения значений функции от toScale и уменьшения до fromScale. Чем больше значение spread, тем больше наклон функции у средней точки. Другими словами, при уменьшении значения распределения, значения функции преобразования медленнее достигает средней точки.

Выбор соответствующего значения распределения – это субъективный процесс, который зависит от диапазона входных значений. Следует начинать со значения 5, предлагаемого по умолчанию.

Отрицательные входные значения (меньше нуля) будут присвоены значению оценки, которому в свою очередь присваивается значение 0.

Функция преобразования Large наиболее удобна, если вы хотите, чтобы большие входные значения получали более высокие выходные значения высот (предпочтение более высоких значений).

Синтаксис

TfLarge({midpoint}, {spread}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})

Имя	Объяснение	Тип данных
midpoint (Дополнительный)	Задает точку перехода функции преобразования в месте, где кривая становится более выпуклой для значений, меньших чем средняя точка, и более вогнутой для значений, больших чем средняя точка. Сдвиг средней точки в меньшую сторону, чем средняя точка входных данных, изменяет точку перехода, что приводит к увеличению предпочтения в диапазоне больших значений, при этом предпочтение увеличивается быстрее. Значение midpoint не может быть равно 0. (Значение по умолчанию — None)	Double
spread (Дополнительный)	Задает разброс функции преобразования Large, управляющее скоростью увеличения и уменьшения значений функции от средней точки. Разброс варьируется в диапазоне от 1 до 10; чем выше его значение, тем гуще распределение вокруг средней точки. Распределение (spread) должно быть больше 0. (Значение по умолчанию — 5)	Double
lowerThreshold (Дополнительный)	Задает начальное значение, к которому начинает применяться указанная функция преобразования. Входное значение, соответствующее lowerThreshold, присваивается шкале оценки fromScale в выходном растре. Входные значения меньшее lowerThreshold присваиваются значению valueBelowThreshold и не рассматриваются в диапазоне значений функции. Значение lowerThreshold должно быть меньше, чем upperThreshold. (Значение по умолчанию — None)	Double
valueBelowThreshold (Дополнительный)	Указываемое пользователем значение, которое будет присвоено ячейкам, чьи значения ниже lowerThreshold. Значение valueBelowThreshold может быть числом с плавающей точкой, целым числом или NoData. В диалоговом окне инструмента вокруг NoData не используются кавычки; однако в скрипте необходимо указывать "NoData" (с кавычками). (Значение по умолчанию — None)	Variant
upperThreshold (Дополнительный)	Задает конечное значение,на котором заканчивается применение указанной функции преобразования. Входное значение, соответствующее upperThreshold, присваивается шкале оценки toScale в выходном растре. Входные значения выше upperThreshold присваиваются значению valueAboveThreshold и не рассматриваются в диапазоне значений функции. Значение lowerThreshold должно быть меньше, чем upperThreshold. (Значение по умолчанию — None)	Double
valueAboveThreshold (Дополнительный)	Указываемое пользователем значение, которое будет присвоено ячейкам, чьи значения выше upperThreshold. Значение valueAboveThreshold может быть числом с плавающей точкой, целым числом или NoData. В диалоговом окне инструмента вокруг NoData не используются кавычки; однако в скрипте необходимо указывать "NoData" (с кавычками). (Значение по умолчанию — None)	Variant

Свойства

Имя	Объяснение	Тип данных
midpoint (Чтение / Запись)	Значение midpoint для функции преобразования, задающее точку перехода кривой функции.	Double
spread (Чтение / Запись)	Значение spread для функции преобразования, управляющее скоростью увеличения и уменьшения значений функции от средней точки.	Double
lowerThreshold (Чтение / Запись)	Значение lowerThreshold для функция преобразования, задающее начальное значение, к которому начинает применяться функция преобразования.	Double
valueBelowThreshold (Чтение / Запись)	Значение, которое будет присвоено ячейкам выходного растра, чьи значения ниже lowerThreshold.	Variant
upperThreshold (Чтение / Запись)	Значение upperThreshold для функция преобразования, задающее конечное значение, к которому начинает применяться функция преобразования.	Double
valueAboveThreshold (Чтение / Запись)	Значение, которое будет присвоено ячейкам выходного растра, чьи значения превышают upperThreshold.	Variant

Пример кода

Функция преобразования Large, пример 1 (окно Python)

Иллюстрирует создание класса TfLarge и его использование в инструменте RescaleByFunction в окне Python.

import arcpy
from arcpy.sa import *
from arcpy import env
env.workspace = "c:/sapyexamples/data"
outRescale = RescaleByFunction("distroads", TfLarge(4075, 4.5, "#", "#", "#", "#"), 1, 10)
outRescale.save("c:/sapyexamples/rescaletfla1")

Функция преобразования Large, пример 2 (автономный скрипт)

Иллюстрирует преобразование входных данных с помощью инструмента RescaleByFunction, использующего класс TfLarge.

# Name: TfLarge_Ex_02.py
# Description: Rescales input raster data using a Large function and
#     transforms the function values onto a specified evaluation scale.
# Requirements: Spatial Analyst extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

# Set local variables
inRaster = "distroads"

# Create the TfLarge object
midpoint = 4075
spread = 4.5
lowerthresh = "#"
valbelowthresh = "#"
upperthresh = "#"
valabovethresh = "#"
myTfFunction = TfLarge(midpoint, spread, lowerthresh, valbelowthresh, upperthresh, valabovethresh)

# Set evaluation scale
fromscale = 1
toscale = 10

# Run RescaleByFunction
outRescale = RescaleByFunction(inRaster, myTfFunction, fromscale, toscale)

# Save the output
outRescale.save("c:/sapyexamples/rescaletfla2")

Связанные разделы

• Обзор классов Spatial Analyst
• Обзор классов преобразования