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ArcGIS栅格数据批量镶嵌的Python代码

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简介:
本段介绍了一种使用Python脚本进行ArcGIS栅格数据批量镶嵌的方法。通过该方法,用户可以高效地处理大量栅格文件,并自动合并它们以形成连续的数据集。此过程简化了地理空间数据分析中的数据预处理步骤,提高了工作效率。 使用Python代码批量镶嵌ArcGIS栅格数据的步骤如下:首先导入arcpy库以访问和操作ArcGIS工具及功能;接着通过设置arcpy.env.workspace属性来指定工作空间,即存储栅格数据文件夹路径的位置;然后利用arcpy.ListRasters()函数获取该目录下的所有栅格数据列表;之后使用arcpy.CreateMosaicDataset_management()创建一个用于存放镶嵌后结果的新栅格数据集。随后采用arcpy.AddRastersToMosaicDataset_management()将之前得到的全部栅格文件加入到新建立的数据集中,并可根据实际情况调整如坐标系、像元大小等参数设定;最后,可选择性地使用arcpy.SetRasterProperties_management()来为镶嵌后的结果设置额外属性信息。这些步骤构成了批量处理ArcGIS栅格数据的基本框架,在实际编写代码过程中还需根据具体需求进行相应配置和优化。

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客服
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  • ArcGISPython
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    本段介绍了一种使用Python脚本进行ArcGIS栅格数据批量镶嵌的方法。通过该方法,用户可以高效地处理大量栅格文件,并自动合并它们以形成连续的数据集。此过程简化了地理空间数据分析中的数据预处理步骤,提高了工作效率。 使用Python代码批量镶嵌ArcGIS栅格数据的步骤如下:首先导入arcpy库以访问和操作ArcGIS工具及功能;接着通过设置arcpy.env.workspace属性来指定工作空间,即存储栅格数据文件夹路径的位置;然后利用arcpy.ListRasters()函数获取该目录下的所有栅格数据列表;之后使用arcpy.CreateMosaicDataset_management()创建一个用于存放镶嵌后结果的新栅格数据集。随后采用arcpy.AddRastersToMosaicDataset_management()将之前得到的全部栅格文件加入到新建立的数据集中,并可根据实际情况调整如坐标系、像元大小等参数设定;最后,可选择性地使用arcpy.SetRasterProperties_management()来为镶嵌后的结果设置额外属性信息。这些步骤构成了批量处理ArcGIS栅格数据的基本框架,在实际编写代码过程中还需根据具体需求进行相应配置和优化。
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    本文章介绍如何使用Python 2.7编写脚本批量处理和转换栅格数据的地理坐标系统(GIS)投影,适用于需要高效管理大量空间数据的专业人士。 在Python 2.7环境下进行栅格数据批量转换投影的命令为ProjectRaster_management (in_raster, out_raster, out_coor_system, resampling_type, cell_size, geographic_transform, Registration_Point, in_coor_system)。 其中: - `in_raster` 是输入的栅格数据集,可以是Mosaic Layer或者Raster Layer类型。 - `out_raster` 为输出创建的栅格数据集。存储格式包括Esri BIL、BIP、BMP、BSQ, ENVI DAT, GIF, ERDAS IMAGINE, JPEG, JPEG 2000, PNG和TIFF,或无扩展名表示ESRI Grid。 - `out_coor_system` 是输入栅格投影到的目标坐标系。默认值会依据输出坐标系环境设置确定。 - `resampling_type`(可选)参数用于指定重采样算法类型,默认为NEAREST。可用的选项包括最邻近分配法、双线性插值法、三次卷积插值法和众数重采样法,分别适用于不同类型的栅格数据集。 - `cell_size`(可选) 设置新栅格数据集中的像元大小,默认情况下会使用所选择的栅格数据集中现有的像元大小。 - `geographic_transform`(可选)参数用于在两个地理坐标系或基准面之间实现变换的方法。如果输入和输出坐标系统的基准面不同,必须指定此值。 - `Registration_Point`(可选) 用于定义像素对齐的x和y坐标,在输出空间中定位原点以确保所有像元与该点间隔一个像元距离。 - `in_coor_system`(可选)参数指定了输入栅格数据集所使用的坐标系。
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