Интервальная перекодировка (Инструменты 3D Analyst)

Краткая информация

Разбивает или переклассифицирует диапазон значений входных ячеек на зоны (классы). Доступными методами классификации данных являются равный интервал, равная площадь (квантиль), естественные границы, среднеквадратическое отклонение (среднее значение как центр), среднеквадратическое отклонение (среднее значение как граница), заданный интервал и геометрический интервал.

Использование

Для параметра Метод интервальной перекодировки доступны следующие опции. Они генерируют выходные зоны с разными характеристиками.
- Равная площадь—в выходном растре будет определенное число зон с одинаковым числом ячеек в каждой зоне.
- Равные интервалы—в выходном растре будет определенное число зон, каждая из которых будет содержать равные диапазоны значений выходного растра.
- Естественные границы и Геометрический интервал—выходной растр будет иметь определенное число зон, количество ячеек в каждой из которых определяется границами классов.
- Среднеквадратическое отклонение (центрировано по среднему), среднеквадратическое отклонение (среднее значение как граница) и Заданные интервалы—в выходном растре будет количество зон, определяемое значением параметра Размер интервала, а число ячеек в каждой определяется границами классов.
В зависимости от выбранного метода интервальной перекодировки необходимо указать значение параметра Число выходных зон или Размер интервала.
- Параметр Число выходных зон необходим при использовании метода интервальной перекодировки Равная площадь, Равный интервал, Естественные границы или Геометрический интервал.
- Параметр Размер интервала необходим при использовании методов интервальной перекодировки Заданный интервал, Среднеквадратическое отклонение (среднее значение как центр) и Среднеквадратическое отклонение (среднее значение как граница).
Можно использовать параметр Заменить значение NoData на другое значение в выходных данных, чтобы заменить в выходных данных значения NoData на целое число. Если вам нужно запретить объединение ячеек NoData с какими-либо выходными зонами, укажите целое значение, выходящее за пределы ожидаемого диапазона выходных зон. Например, для выходных зон в диапазоне от 1 до 5 задайте значение меньше 1 или больше 5. Возможные значения - 0, 100 и -99. Чтобы объединить значения NoData с существующей зоной, укажите целочисленное значение для этой зоны. Если этот параметр не задан, входные ячейки NoData останутся NoData и в выходном растре.
Если входной растр имеет прямоугольные ячейки, он будет обработан так, что выходные ячейки растра будут квадратными, со сторонами, равными среднему длины и ширины прямоугольника.

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входной растр	Входной переклассифицируемый растр.	Raster Layer
Выходной растр	Выходной переклассифицированный растр. Выходные данные всегда будут целочисленными. В таблице атрибутов выходного растра будет два новых поля в дополнение к стандартным полям `ObjectID`, `Value` и `Count`. Поле `Value` содержит значение класса. В полях `ZoneMin` и `ZoneMax` записываются, соответственно, минимальное и максимальное значения, используемые для создания класса.	Raster Dataset
Число выходных зон (Дополнительный)	Число зон, на которые будет переклассифицирован входной растр. Этот параметр необходим, если значением параметра Метод интервальной перекодировки является Равная площадь, Равный интервал, Естественные границы или Геометрический интервал. Если значением параметра Метод интервальной перекодировки является Заданный интервал, Среднеквадратическое отклонение (среднее значение как центр), Среднеквадратическое отклонение (среднее значение как граница), параметр Число выходных зон будет отключен. Число выходных зон будет определяться значением параметра Размер интервала.	Long
Метод интервальной перекодировки (Дополнительный)	Определяет способ, с помощью которого входной растр будет классифицирован на зоны. Equal interval–The range of input values will be equally divided into the specified number of output zones to determine the class breaks. This is the default. Equal area–The number of input cells will be equally divided into the specified number of output zones to determine the class breaks. Each zone will have a similar number of cells, indicating a similar amount of area. Natural breaks–The class breaks will be determined in a way that minimizes the variance within classes and maximizes the variance between classes. The breaks are usually set at relatively big changes in the data values. Standard deviation (mean-centered)–The class breaks will be placed above and below the mean value at a specified interval size, such as 2, 1, or 0.5, in the unit of standard deviation, until reaching the minimum and maximum values of the input raster. Mean is not used as a break but centered by two class breaks. One break is at half of the specified interval size above the mean and the other is at half of the specified interval size below the mean. Standard deviation is calculated with the n-1 denominator, where n is the number of pixels with value. Standard deviation (mean as a break)–The mean value will be used as a class break. Other class breaks will be placed above and below the mean value at a specified interval size, such as 2, 1, or 0.5, in the unit of standard deviation, until reaching the minimum and maximum values of the input raster. Standard deviation is calculated with the n-1 denominator, where n is the number of pixels with value. Defined interval–The class breaks will be set to zero and a multiple of the specified interval size relative to zero. They will then be clipped to the minimum and maximum values of the input data for the first and last classes. For a value range that contains zero, zero will always be included as a break point. Geometric interval–The class breaks will be created based on class intervals that have a geometric series. This is a pattern in which the current value equals the previous value divided by a geometric coefficient. The geometric coefficient in this classifier can change once (to its inverse) to optimize the class ranges. The algorithm creates these geometrical intervals by minimizing the sum of squares of the number of elements in each class. This ensures that each class has approximately the same number of values and that the change between intervals is consistent.	String
Начальное значение для выходных данных (Дополнительный)	Начальное значение, которое будет использоваться для зон (классов) в выходном наборе растровых данных. Классам будут присвоены целочисленные значения, последовательно увеличивающиеся на 1 от начального значения. Начальное значение по умолчанию равно 1.	Long
Изменение NoData для выходных данных (Дополнительный)	Замена NoData на значение в выходных данных. Если этот параметр не задан, ячейки NoData останутся NoData и в выходном растре.	Long
Размер интервала (Дополнительный)	Размер интервала между классами. Этот параметр необходим, если в качестве Метода интервальной перекодировки выбран Заданный интервал, Среднеквадратическое отклонение (центрировано по среднему) или Среднеквадратическое отклонение (среднее значение как граница). Если используется Заданный интервал, размер интервала является фактическим диапазоном значений класса, используемым для вычисления границ классов. При использовании методов Среднеквадратическое отклонение (центрировано по среднему) или Среднеквадратическое отклонение (среднее значение как граница) размер интервала будет указывать на количество среднеквадратических отклонений, используемых для вычисления границ классов.	Double

arcpy.3d.Slice(in_raster, out_raster, {number_zones}, {slice_type}, {base_output_zone}, {nodata_to_value}, {class_interval_size})

Имя	Объяснение	Тип данных
in_raster	Входной переклассифицируемый растр.	Raster Layer
out_raster	Выходной переклассифицированный растр. Выходные данные всегда будут целочисленными. В таблице атрибутов выходного растра будет два новых поля в дополнение к стандартным полям `ObjectID`, `Value` и `Count`. Поле `Value` содержит значение класса. В полях `ZoneMin` и `ZoneMax` записываются, соответственно, минимальное и максимальное значения, используемые для создания класса.	Raster Dataset
number_zones (Дополнительный)	Число зон, на которые будет переклассифицирован входной растр. Этот параметр необходим, если значение параметра `slice_type` равно `EQUAL_AREA`, `EQUAL_INTERVAL`, `NATURAL_BREAKS` или `GEOMETRIC_INTERVAL`. Если значение параметра `slice_type` равно `STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED`, `STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK` или `DEFINED_INTERVAL`, параметр `number_zones` не поддерживается. Число выходных зон будет определяться значением параметра `class_interval_size`.	Long
slice_type (Дополнительный)	Определяет способ, с помощью которого входной растр будет классифицирован на зоны. `EQUAL_INTERVAL`–The range of input values will be equally divided into the specified number of output zones to determine the class breaks. This is the default. `EQUAL_AREA`–The number of input cells will be equally divided into the specified number of output zones to determine the class breaks. Each zone will have a similar number of cells, indicating a similar amount of area. `NATURAL_BREAKS`–The class breaks will be determined in a way that minimizes the variance within classes and maximizes the variance between classes. The breaks are usually set at relatively big changes in the data values. `STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED`–The class breaks will be placed above and below the mean value at a specified interval size, such as 2, 1, or 0.5, in the unit of standard deviation, until reaching the minimum and maximum values of the input raster. Mean is not used as a break but centered by two class breaks. One break is at half of the specified interval size above the mean and the other is at half of the specified interval size below the mean. Standard deviation is calculated with the n-1 denominator, where n is the number of pixels with value. `STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK`–The mean value will be used as a class break. Other class breaks will be placed above and below the mean value at a specified interval size, such as 2, 1, or 0.5, in the unit of standard deviation, until reaching the minimum and maximum values of the input raster. Standard deviation is calculated with the n-1 denominator, where n is the number of pixels with value. `DEFINED_INTERVAL`–The class breaks will be set to zero and a multiple of the specified interval size relative to zero. They will then be clipped to the minimum and maximum values of the input data for the first and last classes. For a value range that contains zero, zero will always be included as a break point. `GEOMETRIC_INTERVAL`–The class breaks will be created based on class intervals that have a geometric series. This is a pattern in which the current value equals the previous value divided by a geometric coefficient. The geometric coefficient in this classifier can change once (to its inverse) to optimize the class ranges. The algorithm creates these geometrical intervals by minimizing the sum of squares of the number of elements in each class. This ensures that each class has approximately the same number of values and that the change between intervals is consistent.	String
base_output_zone (Дополнительный)	Начальное значение, которое будет использоваться для зон (классов) в выходном наборе растровых данных. Классам будут присвоены целочисленные значения, последовательно увеличивающиеся на 1 от начального значения. Начальное значение по умолчанию равно 1.	Long
nodata_to_value (Дополнительный)	Замена NoData на значение в выходных данных. Если этот параметр не задан, ячейки NoData останутся NoData и в выходном растре.	Long
class_interval_size (Дополнительный)	Размер интервала между классами. Этот параметр необходим, если для параметра `slice_type` задано `DEFINED_INTERVAL`, `STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED` или `STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK`. Если используется `DEFINED_INTERVAL`, размер интервала является фактическим диапазоном значений класса, используемым для вычисления границ классов. Если используется `STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED` или `STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK`, размер интервала является числом среднеквадратических отклонений, используемым для вычисления границ классов.	Double

Пример кода

Slice, пример 1 (окно Python)

Переклассификация входного растра на пять классов на основе естественных групп, присущих данным.

import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.ddd.Slice("elevation", "c:/output/elev_slice.tif", 5, "NATURAL_BREAKS")

Slice, пример 2 (окно Python)

Переклассифицируйте входной растр с заданным интервалом, равным 10.

import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.ddd.Slice("elevation", "c:/output/elev_slice_02.tif", "", "DEFINED_INTERVAL", "", "", 10)

Slice, пример 3 (автономный скрипт)

Переклассифицирует входной растр на десять классов на основе естественных групп, присущих данным, и задает начальное значение -5 для выходных классов.

# Name: Slice_3d_Ex_03.py
# Description: Slices the input raster into 10 zones(classes) based on natural groupings inherent in the data
#              Specify the starting value for output classes to be -5.
# Requirements: 3D Analyst extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env

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

# Set local variables
inRaster = "elevation"
outRaster = "C:/output/elev_slice_03.tif"
numberZones = 10
baseOutputZone = -5

# Run Slice
arcpy.ddd.Slice(inRaster, outRaster, numberZones, "NATURAL_BREAKS", baseOutputZone)

Slice, пример 4 (автономный скрипт)

Переклассифицирует входной растр на десять классов, занимающих одинаковую площадь. Назначает ячейкам NoData значение -99 в выходных данных.

# Name: Slice_3d_Ex_04.py
# Description: Slices the input raster into 10 zones(classes) based on equal area.
#              Assign NoData cells to have a value of -99 in the output.
# Requirements: 3D Analyst extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env

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

# Set local variables
inRaster = "elevation"
outRaster = "C:/output/elev_slice_04.tif"
numberZones = 10
baseOutputZone = 5
nodataToValue = -99
classIntervalSize = "" # or None

# Run Slice
arcpy.ddd.Slice(inRaster, outRaster, numberZones, "EQUAL_AREA", baseOutputZone, nodataToValue, classIntervalSize)

Параметры среды

Автоподтверждение, Размер ячейки, Метод проецирования размера ячейки, Сжатие, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, Маска, Выходное ключевое слово конфигурации, Выходная система координат, Коэффициент параллельной обработки, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа

Информация о лицензировании