Yorumlardan sonra, dikey çizgi bölümleriyle çalışan bir sürüm. İyice test etmediğim için lütfen dikkatli kullanın!
Bu yöntem @ whuber'ın cevabından çok daha karmaşıktır - kısmen çok iyi bir programcı değilim ve kısmen de vektör işleme biraz faff olduğu için. Umarım en azından dikey çizgi segmentleri ihtiyacınız olan şeyse sizi başlatır.
Sen olması gerekir Düzgün , Fiona ve Numpy bu çalıştırmak için (bağımlılıkları ile birlikte) yüklü Python paketlerini.
#-------------------------------------------------------------------------------
# Name: perp_lines.py
# Purpose: Generates multiple profile lines perpendicular to an input line
#
# Author: JamesS
#
# Created: 13/02/2013
#-------------------------------------------------------------------------------
""" Takes a shapefile containing a single line as input. Generates lines
perpendicular to the original with the specified length and spacing and
writes them to a new shapefile.
The data should be in a projected co-ordinate system.
"""
import numpy as np
from fiona import collection
from shapely.geometry import LineString, MultiLineString
# ##############################################################################
# User input
# Input shapefile. Must be a single, simple line, in projected co-ordinates
in_shp = r'D:\Perp_Lines\Centre_Line.shp'
# The shapefile to which the perpendicular lines will be written
out_shp = r'D:\Perp_Lines\Output.shp'
# Profile spacing. The distance at which to space the perpendicular profiles
# In the same units as the original shapefile (e.g. metres)
spc = 100
# Length of cross-sections to calculate either side of central line
# i.e. the total length will be twice the value entered here.
# In the same co-ordinates as the original shapefile
sect_len = 1000
# ##############################################################################
# Open the shapefile and get the data
source = collection(in_shp, "r")
data = source.next()['geometry']
line = LineString(data['coordinates'])
# Define a schema for the output features. Add a new field called 'Dist'
# to uniquely identify each profile
schema = source.schema.copy()
schema['properties']['Dist'] = 'float'
# Open a new sink for the output features, using the same format driver
# and coordinate reference system as the source.
sink = collection(out_shp, "w", driver=source.driver, schema=schema,
crs=source.crs)
# Calculate the number of profiles to generate
n_prof = int(line.length/spc)
# Start iterating along the line
for prof in range(1, n_prof+1):
# Get the start, mid and end points for this segment
seg_st = line.interpolate((prof-1)*spc)
seg_mid = line.interpolate((prof-0.5)*spc)
seg_end = line.interpolate(prof*spc)
# Get a displacement vector for this segment
vec = np.array([[seg_end.x - seg_st.x,], [seg_end.y - seg_st.y,]])
# Rotate the vector 90 deg clockwise and 90 deg counter clockwise
rot_anti = np.array([[0, -1], [1, 0]])
rot_clock = np.array([[0, 1], [-1, 0]])
vec_anti = np.dot(rot_anti, vec)
vec_clock = np.dot(rot_clock, vec)
# Normalise the perpendicular vectors
len_anti = ((vec_anti**2).sum())**0.5
vec_anti = vec_anti/len_anti
len_clock = ((vec_clock**2).sum())**0.5
vec_clock = vec_clock/len_clock
# Scale them up to the profile length
vec_anti = vec_anti*sect_len
vec_clock = vec_clock*sect_len
# Calculate displacements from midpoint
prof_st = (seg_mid.x + float(vec_anti[0]), seg_mid.y + float(vec_anti[1]))
prof_end = (seg_mid.x + float(vec_clock[0]), seg_mid.y + float(vec_clock[1]))
# Write to output
rec = {'geometry':{'type':'LineString', 'coordinates':(prof_st, prof_end)},
'properties':{'Id':0, 'Dist':(prof-0.5)*spc}}
sink.write(rec)
# Tidy up
source.close()
sink.close()
Aşağıdaki resim koddan çıktıya bir örnek göstermektedir. Orta çizginizi temsil eden bir şekil dosyasında beslersiniz ve dikey çizgilerin uzunluğunu ve aralıklarını belirtirsiniz. Çıktı, bu görüntüdeki her biri profilin başlangıcından itibaren mesafesini belirten ilişkili bir özniteliğe sahip kırmızı çizgileri içeren yeni bir şekil dosyasıdır.
@Whuber'ın yorumlarda söylediği gibi, bu aşamaya geldiğinizde geri kalanı oldukça kolaydır. Aşağıdaki resim, çıkışı ArcMap'e eklenmiş başka bir örneği göstermektedir.
Dikey çizgileri kategorik bir raster haline dönüştürmek için Özellik Raster aracını kullanın. Rasteri, çıktı şekil dosyasındaki alan VALUEolarak ayarlayın Dist. Ayrıca aracı ayarlamayı unutmayın Environmentski Extent, Cell sizeve Snap rastersizin yatan DEM aynıdır. Sonuç olarak, çizgilerinizin raster olarak gösterilmesi gerekir:
Son olarak, bu raster'ı bir tamsayı ızgarasına dönüştürün ( Int aracını veya raster hesap makinesini kullanarak) ve bunu Zonal İstatistikleri için Tablo aracı olarak giriş bölgeleri olarak kullanın. Bunun gibi bir çıktı tablosu elde etmelisiniz:
VALUEBu tablodaki alan özgün profil hattının başlangıcına kadar olan mesafeyi verir. Diğer sütunlar, her bir kesitteki değerler için çeşitli istatistikler (maksimum, ortalama vb.) Verir. Özet profilinizi çizmek için bu tabloyu kullanabilirsiniz.
Not: Bu yöntemle ilgili bariz bir sorun, orijinal çizginiz çok kıvrımlıysa, bazı enine çizgilerin üst üste gelebilmesidir. ArcGIS'teki bölgesel istatistik araçları çakışan bölgelerle başa çıkamaz, bu nedenle bu gerçekleştiğinde enine çizgilerinizden biri diğerine göre öncelikli olur. Bu, yaptığınız şey için bir sorun olabilir veya olmayabilir.
İyi şanslar!
