Пересчет по функции (Spatial Analyst)

Краткая информация

Изменяет масштаб значений входного растра посредством применения выбранной функции преобразования и преобразования полученных значений в заданной непрерывной шкале оценки.

Более подробно о работе инструмента Пересчет по функции

Использование

• Основное преимущество от использования этого инструмента, по сравнению с другими методами переклассификации, состоит в более высоком уровне контроля над тем, как переклассифицируются входные значения:

  • Принимает и напрямую обрабатывает непрерывные входные значения, не требуя группировки значений по категориям.
  • Позволяет применять ко входным данным линейные и нелинейные непрерывные функции.
  • Изменяет масштаб входных значений по непрерывной оценочной шкале значений в формате чисел с плавающей точкой.

• Просмотр тематического словаря по данному инструменту может помочь в понимании следующих положений.

• Пересчет входных данных по непрерывной шкале концептуально является двух-шаговым процессом:

  1. Применить заданную функцию к значениям входного растра.
  2. Линейно трансформировать значения функции к заданной оценочной шкале. В прогрессивной оценочной шкале, минимальные и максимальные значения функции установлены на заданные значения минимума (Значение шкалы «От») и максимума (Значение шкалы «До»), соответственно. Тем не менее, оценочная шкала может быть также реверсирована в регрессивную шкалу.

• На следующем рисунке показан пример графика функции Степень для введения в общую концепцию и терминологию, связанную с применением функции преобразования.

  

  Пример графика функции Степень, со значением 2 для экспоненты и шкалой оценки от 1 до 10

  Входной диапазон данных в данном примере составляет от 3000 до 5000. Самое низкое значение во входном растре установлено на значение Нижний порог, а самое высокое – на Верхний порог (если смотреть на ось х), с функцией Степень ограниченной (подогнанной к) порогами. Форморегулирующие параметры определяют форму функции--такие, как Сдвиг входных данных и Экспонента для функции Степень, что позволяет вам контролировать начало функции и крутизну ее роста. Полученные значения функции Степень затем линейно преобразуются к оценочной шкале для присвоения выходных значений. На графике выше, оценочная шкала от 1 до 10 была определена с использованием параметров Значение шкалы «От» и Значение шкалы "До", как это можно видеть на оси у.

• По умолчанию минимальное значение Входного растра присваивается значению Нижнего порога, а максимальное значение – значению Верхнего порога.

• По умолчанию, заданная функция ограничена (подогнана к) нижним и верхним порогами и, если возможно, с использованием значений Входного растра. Как функция вписывается между нижним и верхним порогами, зависит от конкретных функций преобразования используемых следующими способами:

  • Линейная и Симметричная Линейная функции, по определению, являются подогнанными, так как минимум и максимум функций установлены на минимум (нижний порог) и максимум (верхний порог) Входного растра.
  • Подогнанные версии Экспоненциальной и Логарифмической функции применяются к значениям Входного растра.
  • Многие параметры, насколько это возможно, выводятся из Входного растра (например, Середина, Коэффициент и Сдвиг входных данных) для получения наилучшего варианта функций: Gaussian, Near, Small, MS Small, Large, MS Large, Power, Logistic Growth и Logistic Decay.

• Когда значения Нижнего порога и Верхнего порога введены, применяются следующие взаимодействия:

  1. Если входная ячейка имеет значение меньшее, чем значение Нижнего порога, то оно присваивается значению, устанавливаемому в параметре Значение ниже порога.
  2. Если входная ячейка имеет значение большее, чем значение Верхнего порога, то оно присваивается значению, устанавливаемому в параметре Значение выше порога.
  3. Все значения ячеек, включая и между значениями Нижнего порога и Верхнего порога, будут присвоены соответствующей оценочной шкале на основе значения функции, f(x). В некоторых случаях, когда форморегулирующий параметр (например, Разброс и Экспонента) введен, выходной растр может не иметь никаких ячеек приписанных к значениям Значение шкалы «От» или Значение шкалы «До».

• По умолчанию, параметры, определяющие вид функции (например, Разброс или Базовый коэффициент) рассчитываются так, чтобы наилучшим образом подогнать (ограничить) функцию к минимуму и максимуму Входного растра. Однако, форморегулирующие параметры могут быть изменены для уточнения подгонки функции для предпочтения взаимодействия явления со значениями критерия. Если значение задано для любого форморегулирующего параметра, полученная функции, в сочетании со значениями нижнего и верхнего порогов, будут использованы при изменении масштаба значений Входного растра; подогнанная версии функции не будет использоваться.

• Значение шкалы «От» и Значение шкалы «До» определяют верхнее и нижнее значения непрерывной оценочной шкалы. Наименьшее значение функции присваивается значению, установленному для Значение шкалы «От», и наибольшее значение функции присваивается значению, установленному для Значение шкалы «До». Все значения функции между ними присваиваются соответствующим оценочным значениям.

• Оценочная шкала может быть установлена в диапазоне от низкого до высокого (например, от 1 до 10) или от высокого к низкому (например, от 10 до 1).

• Значения Значение ниже порога и Значение выше порога присваиваются всем ячейкам, которые имеют входное значение ниже и выше порога соответственно. Данные значения присваиваются напрямую финальному выходному растру и данные ячейки не рассматриваются в процессе выполнения функции преобразования.

• В диалоговом окне инструмента, обычно когда Нижний порог или Верхний порог введены, форморегулирующие параметры – параметры, определяющие форму функции, например, Разброс или Базовый коэффициент – автоматически перевычисляются. Когда форморегулирующий параметр изменен, значения Нижнего порога и Верхнего порога не изменяются автоматически, и, если Нижний порог или Верхний порог впоследствии изменятся, то введенный форморегулирующий параметр (и любые другие связанные форморегулирующие параметры) сохранит измененные установки и не будет пересчитан.

• Форморегулирующие параметры для функции (например, Разброс или Базовый коэффициент) и нижний и верхний пороги основываются на статистике, рассчитанной для текущих обрабатываемых настроек среды: экстента, размера ячейки и растра привязки. Если ни один из них не установлен, используется статистика, ассоциированная с полным экстентом входного растра.

• В диалоговом окне инструмента, если входной растр не имеет действительной статистики для расчета форморегулирующих параметров или для определения порогов, то эти параметры будут пустыми и вы получите предупреждающее сообщение. Для заполнения параметров вам потребуется нажать кнопку Вычислить статистику для подсчета статистики при текущих установках среды. Значение Нижнего порога будет приведено к минимальному значению в пределах экстента обработки и значение Верхнего порога – к максимальному значению, с соответствующим образом определенными значениями форморегулирующего параметра. Вы можете не иметь актуальной статистики при следующих условиях:

  • Параметры среды: экстент обработки, размер ячейки и растр привязки – установлены до запуска диалогового окна инструмента.
  • Входной растр не имеет вычисленной статистики.

• В окне инструмента, если параметры среды: экстент обработки, размер ячейки или растр привязки изменятся после того, как введен входной растр и задана функция, то параметры функции могут быть установлены пустыми (параметр без значения). Нажмите кнопку Вычислить статистику, для повторного заполнения параметров и просмотра значений для нового экстента. Если Нижний порог, Верхний порог или любой форморегулирующий параметр изменены вводом значения, то инструмент отследит эти изменения параметров. Если экстент обработки изменяется, то значения для данных параметров будут оставаться такими, какими были установлены после нажатия кнопки Вычислить статистику.

• Множество функций может быть применено к различным диапазонам входного растра. Для этого, функции могут быть сцеплены посредством запуска инструмента Пересчет по функции множество раз, в первый раз с указанием функции преобразования для определенного диапазона входных значений и, затем, последующих запусков с применением другой функции с другим диапазоном значений. Полученные выходное растры затем комбинируются, например

  1. Запустите инструмент Пересчет по функции с применением линейной функции к значениям в диапазоне от 1500 до 3200 и установите значения ниже и выше порогов на 0.
  2. Запустите инструмент второй раз для того же входного растра, на этот раз, с применением Экспоненциальной функции к значениям, превышающим 3200 и меньшим, чем 5000, и установите значения выше и ниже порогов на 0.
  3. Сложите два полученных выходных растра вместе с помощью инструмента Сложить.

• См. раздел Среда анализа и Spatial Analyst для получения дополнительной информации о среде геообработки данного инструмента.

Параметры

Диалог

Подпись	Описание	Тип данных
Входной растр	Входной растр для изменения масштаба.	Raster Layer
Функция преобразования (Дополнительный)	Задайте непрерывную функцию для преобразования значений входного растра. Функции преобразования используются для определения функции изменения масштаба входных данных. Общее описание каждой функции и значения по умолчанию для функций приведены в таблице ниже: Exponential—Изменение масштаба входных значений с использованием экспоненциальной функции.Используется, когда предпочтение увеличивается с увеличением входных значений и предпочтение растет тем быстрее, чем больше становятся входные значения. Сдвиг входных данных – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Базовый коэффициент – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". Gaussian—Изменение масштаба входных значений с использованием Гауссовой функции.Середина нормального распределения определяет наиболее предпочтительное значение и обычно назначается значению Значение шкалы «До». Предпочтительные значения уменьшаются по мере удаления значений от середины пока в конце концов не достигается наименее предпочтительное с самым низким и самым высоким входным значением обычно присваиваемое значению Значения шкалы «От». Середина – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Разброс – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". Large—Используется для указания того, что большие значения входного растра имеют более высокое предпочтение.Середина указывает точку пересечения со входными значениями выше середины, имеющими увеличивающееся предпочтение, и значениями ниже середины, имеющими уменьшающееся предпочтение. Середина – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Разброс – Значение по умолчанию – 5. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". Linear—Изменение масштаба входных значений с использованием линейной функции.Когда минимум меньше максимума, большие значения являются более предпочтительными. Минимум – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Максимум – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". Logarithm—Изменение масштаба входных данных с использованием логарифмической функции.Используется, когда предпочтение для более низких входных значений растет быстрее. По мере увеличения входных значений, предпочтение сужается с дальнейшим увеличением входных значений. Сдвиг входных данных – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Коэффициент – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". LogisticDecay—Пересчет входных данных с использованием функции логистического распада .Используется, когда малые входные значения являются более предпочтительными. По мере увеличения входных значений, предпочтения быстро возрастают, пока не будут сужены при больших входных значениях. Минимум – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Максимум – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Процент отрезка по Y – Значение по умолчанию – 99,0. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". LogisticGrowth—Пересчет входных данных с использованием функции логистического роста.Используется, когда малые входные значения являются менее предпочтительными. По мере увеличения входных значений, предпочтения быстро уменьшаются, пока не будут сужены при больших входных значениях. Минимум – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Максимум – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Процент отрезка по Y – Значение по умолчанию – 1.0. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". MSLarge—Перерассчитывает входные данные на основе среднего и стандартного отклонения, где большие значения во входном растре имеют более высокое предпочтение.Результат может быть похож на функцию Большие, в зависимости от определенного среднего значения и стандартного отклонения. Средний множитель – Значение по умолчанию – 1. Множитель стандартного отклонения – Значение по умолчанию – 1. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". MSSmall—Изменяет масштаб входных данных на основе среднего и стандартного отклонения, где меньшие значения во входном растре имеют более высокое предпочтение.Результат может быть похож на функцию Небольшие в зависимости от определенного среднего значения и стандартного отклонения. Средний множитель – Значение по умолчанию – 1. Множитель стандартного отклонения – Значение по умолчанию – 1. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". Near—Используется, когда предпочтительны значения очень близкие к середине.Функции Ближайший аналогична Гауссовой функции, но уменьшается с большей скоростью. Середина – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Разброс – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". Power—Пересчитывает входные данные посредством применения функции степени с использованием заданной экспоненты.Используется, когда предпочтение для входных значений быстро увеличивается с увеличением входных значений. Сдвиг входных данных – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Экспонента – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". Small—Используется для указания того, что меньшие значения входного растра имеют более высокое предпочтение.Середина указывает точку пересечения со входными значениями ниже середины, имеющими увеличивающееся предпочтение, и значениями выше середины, имеющими уменьшающееся предпочтение. Середина – Значение по умолчанию выводится из входного растра. Разброс – Значение по умолчанию – 5. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". SymmetricLinear—Изменяет масштаб входных данных путем зеркального отражения линейной функции вокруг середины минимума и максимума.Используется, когда определенное входное значение является наиболее предпочтительным, с предпочтениями, линейно уменьшающимися по мере удаления входных значений от точки зеркального отражения. Минимум – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Максимум – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Нижний порог – Значение по умолчанию является минимумом входного растра. Значение ниже порога – по умолчанию это значение шкалы "От". Верхний порог – Значение по умолчанию является максимумом входного растра. Значение выше порога – по умолчанию это значение шкалы "До". Трансформация по умолчанию - это MS Small.	Transformation function
Начальное значение шкалы (Дополнительный)	Начальное значение выходной оценочной шкалы. Значение шкалы «От» не может быть равно значению шкалы «До». Значение шкалы «От» может быть ниже или выше Значения шкалы «До» (например, от 1 до 10 или от 10 до 1). Значение должно быть положительным и может быть либо целым, либо вещественным числом двойной точности. Значение по умолчанию равно 1.	Double
Конечное значение шкалы (Дополнительный)	Конечное значение выходной оценочной шкалы. Значение шкалы «До» не может быть равно значению шкалы «От». Значение шкалы «До» может быть ниже или выше Значения шкалы «От» (например, от 1 до 10 или от 10 до 1). Значение должно быть положительным и может быть либо целым, либо вещественным числом двойной точности. Значение по умолчанию равно 10.	Double

Возвращаемое значение

Подпись	Описание	Тип данных
Выходной растр	Выходной перемасштабированный растр. Выходными данными будет растр значений с плавающей точкой от (или внутри) оценочных значений from_scale и to_scale.	Raster

Python

RescaleByFunction(in_raster, {transformation_function}, {from_scale}, {to_scale})

Имя	Описание	Тип данных
in_raster	Входной растр для изменения масштаба.	Raster Layer
transformation_function (Дополнительный)	Определяет непрерывную функцию для преобразования входного растра. Классы функции преобразования используются для задания типа функции преобразования. Типами классов функции преобразования являются TfExponential, TfGaussian, TfLarge, TfLinear, TfLogarithm, TfLogisticDecay, TfLogisticGrowth, TfMSLarge, TfMSSmall, TfNear, TfPower, TfSmall и TfSymmetricLinear Какую из функций преобразования следует использовать, зависит от того, какая функцию лучше всего отражает взаимодействие предпочтений явления со входными значениями. Чтобы лучше понять, как нижний и верхний пороги влияют на выходные значения, для получения дополнительной информации о параметрах, которые контролируют пороговые значения, см. Взаимодействие нижнего и верхнего порогов для выходных значений. Формы классов функции преобразования: TfExponential({shift}, {baseFactor}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfGaussian({midpoint}, {spread}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfLarge({midpoint}, {spread}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfLinear({minimum}, {maximum}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfLogarithm({shift}, {factor}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfLogisticDecay({minimum}, {maximum}, {yInterceptPercent}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfLogisticGrowth({minimum}, {maximum}, {yInterceptPercent}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfMSLarge({meanMultiplier}, {STDMultiplier}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfMSSmall({meanMultiplier}, {STDMultiplier}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfNear({midpoint}, {spread}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfPower({shift}, {exponent}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfSmall({midpoint}, {spread}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) TfSymmetricLinear({minimum}, {maximum}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold}) Функцией преобразования по умолчанию является TfMSSmall. Параметры по умолчанию для функции преобразования включают следующие: baseFactor (для TfExponential) – выводится из входного растра. exponent (для TfPower) – выводится из входного растра. factor (для TfLogarithm) – выводится из входного растра. lowerThreshold (для всех функций) – устанавливается на Минимум входного растра. maximum (для TfLinear, TfLogisticDecay, TfLogisticGrowth и TfSymmetricLinear) – устанавливается на Максимум входного растра. meanMultiplier (для TfMSLarge и TFMSSmall) – 1. midpoint (для TfGaussian и TfNear) – устанавливается на середину диапазона значений входного растра. midpoint (для TfLarge и TfSmall) – устанавливается на среднее входного растра. minimum (для TfLinear, TfLogisticDecay, TfLogisticGrowth и TfSymmetricLinear) – устанавливается на Максимум входного растра. shift (для TfExponential, TfLogarithm и TfPower) – выводится из входного растра. spread (для TfGaussian и TfNear) – выводится из входного растра. spread (для TfLarge и TfSmall) – 5. STDMultiplier (для TfMSLarge и TFMSSmall) – 1. upperThreshold (для всех функций) – устанавливается на Максимум входного растра. valueAboveThreshold (для всех функций) – устанавливается на значение to_scale. valueBelowThreshold (для всех функций) – устанавливается на значение from_scale. yInterceptPercent (для класса TfLogisticDecay) – 99.0000. yInterceptPercent (для класса TfLogisticGrowth) – 1.0000.	Transformation function
from_scale (Дополнительный)	Начальное значение выходной оценочной шкалы. Значение from_scale не может быть эквивалентно значению to_scale. Значение from_scale может быть ниже или выше значения to_scale (например, от 1 до 10 или от 10 до 1). Значение должно быть положительным и может быть либо целым, либо вещественным числом двойной точности. Значение по умолчанию равно 1.	Double
to_scale (Дополнительный)	Конечное значение выходной оценочной шкалы. Значение to_scale не может быть эквивалентно значению from_scale. Значение to_scale может быть ниже или выше значения from_scale (например, от 1 до 10 или от 10 до 1). Значение должно быть положительным и может быть либо целым, либо вещественным числом двойной точности. Значение по умолчанию равно 10.	Double

Возвращаемое значение

Имя	Описание	Тип данных
out_raster	Выходной перемасштабированный растр. Выходными данными будет растр значений с плавающей точкой от (или внутри) оценочных значений from_scale и to_scale.	Raster

Пример кода

RescaleByFunction пример 1 (окно Python)

Этот пример создает растр, значения которого перемасштабированы с помощью функции MSSmall.

import arcpy
from arcpy.sa import *
from arcpy import env
env.workspace = "c:/sapyexamples/data"
outRescale = RescaleByFunction("elevation", TfMSSmall(1.25, 1.5, "#", "#", 4000, "NoData"), 1, 10)
outRescale.save("c:/sapyexamples/rescaletfms1")

RescaleByFunction, пример 2 (автономный скрипт)

Демонстрирует использование этого инструмента на данных высот, где низкие местоположения являются более предпочтительными, чем высокие. Местоположения с высотой выше 4000 метров установлены на значение NoData.

# Name: TfMSSmall_Ex_02.py
# Description: Rescales input raster data using a MSSmall function and
#     transforms the function values onto a specified evaluation scale. 
# Requirements: Spatial Analyst Extension
# Author: esri

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

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

# Set local variables
inRaster = "elevation"

# Create the TfMSSmall object
meanmult = 1.25
stdmult = 1.5
lowerthresh = "#"
valbelowthresh = "10"
upperthresh = 4000
valabovethresh = "NoData"
myTfFunction = TfMSSmall(meanmult, stdmult, lowerthresh, valbelowthresh, upperthresh, valabovethresh)

# Set evaluation scale
fromscale = 1
toscale = 10

# Execute RescaleByFunction
outRescale = RescaleByFunction(inRaster, myTfFunction, fromscale, toscale)

# Save the output
outRescale.save("c:/sapyexamples/rescaletfms2")

Параметры среды

Автоматическое подтверждение, Размер ячейки, Метод проецирования размера ячейки, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, Маска, Выходное ключевое слово CONFIG, Выходная система координат, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа