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Fuzzy 类概览

需具备 Spatial Analyst 许可方可使用。

Fuzzy 类用于根据指定函数定义输入值到新值的转换或重映射。 该转换过程称为模糊化，并将为每个输入值创建模糊隶属度。 转换后的值范围为 0 至 1，定义了属于指定类或集合的可能性，其中 1 表示绝对位于集合中。 每个 Fuzzy 类可定义一个连续函数，每个函数用于捕获不同类型的转换以达到预期效果。 例如，当更加接近指定值的值成为集合成员的可能性更高时，某个函数更加合适；而如果更高的值成为集合成员的可能性更高时，则另一个函数可能更加合适。

分类

描述

FuzzyGaussian

通过基于指定的中点（隶属度为 1）的高斯分布或正态分布定义模糊隶属度函数，定义的散度逐渐减小至零。

FuzzyLarge

定义模糊隶属度函数，其中较大的输入值隶属度接近 1。 函数由指定的中点定义（分配的隶属度为 0.5），并定义了散度。

FuzzyLinear

通过线性变换定义模糊隶属度函数，在指定的最小值（隶属度为 0）与指定的最大值（分配隶属度 1）之间转换。

FuzzyMSLarge

通过基于平均值和标准差的函数定义模糊隶属度，较大的值隶属度更接近 1。

FuzzyMSSmall

通过基于平均值和标准差的函数定义模糊隶属度，较小的值隶属度更接近 1。

FuzzyNear

定义围绕特定值的模糊隶属度函数；该特定值由指定的中点确定（分配的隶属度为 1），指定的散度逐渐减小至零。

FuzzySmall

定义模糊隶属度函数，其中较小的输入值隶属度接近 1。 函数由指定的中点定义（分配的隶属度为 0.5），并定义了散度。

以下工具将使用模糊对象：

对多个输入栅格进行转换后，可以使用以下工具在不同的已转换栅格之间建立关系并对该关系进行分析：