Yanıtlar:
Bunun ArcGIS <= 9.3.1 ile mümkün olduğunu düşünmüyorum
Bunun gibi görevler için açık kaynak GDAL API'sini kullanıyorum .
http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#/RasterToNumPyArray/000v0000012z000000/
ArcGIS 10, dizi dizileri yazma ve okuma yeteneğine sahiptir.
fmark zaten soruyu yanıtladı, ancak burada bir NumPy dizisine bir raster (tif) okumak, verileri yeniden sınıflandırmak ve daha sonra yeni bir tif dosyasına yazmak için yazdığım bazı örnek OSGEO Python kodu. Gdal destekli herhangi bir formatı okuyabilir ve yazabilirsiniz.
"""
Example of raster reclassification using OpenSource Geo Python
"""
import numpy, sys
from osgeo import gdal
from osgeo.gdalconst import *
# register all of the GDAL drivers
gdal.AllRegister()
# open the image
inDs = gdal.Open("c:/workshop/examples/raster_reclass/data/cropland_40.tif")
if inDs is None:
print 'Could not open image file'
sys.exit(1)
# read in the crop data and get info about it
band1 = inDs.GetRasterBand(1)
rows = inDs.RasterYSize
cols = inDs.RasterXSize
cropData = band1.ReadAsArray(0,0,cols,rows)
listAg = [1,5,6,22,23,24,41,42,28,37]
listNotAg = [111,195,141,181,121,122,190,62]
# create the output image
driver = inDs.GetDriver()
#print driver
outDs = driver.Create("c:/workshop/examples/raster_reclass/output/reclass_40.tif", cols, rows, 1, GDT_Int32)
if outDs is None:
print 'Could not create reclass_40.tif'
sys.exit(1)
outBand = outDs.GetRasterBand(1)
outData = numpy.zeros((rows,cols), numpy.int16)
for i in range(0, rows):
for j in range(0, cols):
if cropData[i,j] in listAg:
outData[i,j] = 100
elif cropData[i,j] in listNotAg:
outData[i,j] = -100
else:
outData[i,j] = 0
# write the data
outBand.WriteArray(outData, 0, 0)
# flush data to disk, set the NoData value and calculate stats
outBand.FlushCache()
outBand.SetNoDataValue(-99)
# georeference the image and set the projection
outDs.SetGeoTransform(inDs.GetGeoTransform())
outDs.SetProjection(inDs.GetProjection())
del outData
ArcObjects'e Python'dan mı erişiyorsunuz? Arcobjects'in python ile entegrasyonunu tartışır.
Belki de bu örnekteki kod , python'dan çağrılabilecek şekilde uyarlanabilir.
Bir dizi byref'i python'a geçirmenin bir yolu olup olmadığından emin değilim. Varsa, IPixelBlock.PixelDatabyRef denemeye değer.
Rasterinizi bir ESRI ascii ızgarası olarak kaydedebilir ve bu dosyayı numpy ile okuyabilir / değiştirebilirsiniz.
Bu, bazı başlangıç noktaları sağlar: http://sites.google.com/site/davidpfinlayson2/esriasciigridformat
Ama dikkat edin - ascii ızgara formatı her zaman spesifikasyona uymuyor gibi görünüyor, bu yüzden her seferinde doğru okumak zor olabilir.
Raster pikseli piksel olarak işleyebileceğinizden emin değilim, ancak geoprocessing nesnelerini python API ile birlikte kullanabilirsiniz.
Bu tür bir manipülasyon için herhangi bir araç kutusunu kullanabilirsiniz. Örnek bir komut dosyası şöyle olur:
#import arcgisscripting
gp = arcgisscripting.create(9.3)
gp.AddToolbox("SA") # addint spatial analyst toolbox
rasterA = @"C:\rasterA.tif"
rasterB = @"C:\rasterB.tif"
rasterC = @"C:\rasterC.tif" # this raster does not yet exist
rasterD = @"C:\rasterD.tif" # this raster does not yet exist
gp.Minus_SA(rasterA,rasterB,rasterC)
gp.Times_SA(rasterA,rasterB,rasterD)
# lets try to use more complex functions
# lets build and expression first
expression1 = "slope( " + rasterC + ")"
expression2 = "(" + rasterC " + " rasterD + ") - " + rasterA
gp.SingleOutputMapAlgebra_SA(expression1,@"C:\result_exp1.tif")
gp.SingleOutputMapAlgebra_SA(expression2,@"C:\result_exp2.tif")
İşte sorunuzun takibi . Hala mümkün değil. Sürüm 10.0'dan emin değilim.
En kolay yol, rasterini netCDF'ye dönüştürmek ve sonra açmak ve ızgarada yürümek olacaktır. Raster hücrelere atanan verilere dayanarak rasterleri özellik verilerine dönüştürmeyi içeren bir proje için de aynı şeyi yaptım. Yaşları boyunca buna baktım ve netCDF'den ızgara verilerinin yürümesinin daha kolay olacağı sonucuna vardım.