生成 HLZ 适宜性 (情报)

摘要

根据重分类坡度、重分类土地覆被和障碍物缓冲区创建直升机降落区 (HLZ) 适宜性栅格图层。

使用情况

• 使用 Slope Reclassify (Degrees) 栅格函数创建输入坡度栅格参数。

• 使用 GeoCover Reclassify 或 NLCD Reclassify 栅格函数生成输入土地覆被栅格参数。

• 使用 DOF 至障碍物要素或生成障碍物要素工具创建输入障碍物缓冲区要素参数。

• 输出栅格参数将包含以下值：

  值	描述
  1	可接受
  2	可谨慎接受
  3	障碍物干扰

参数

对话框

标注	说明	数据类型
输入坡度栅格	值为 1（可接受）和 2（可谨慎接受）的重分类坡度栅格。 所有其他值将从分析中排除。	Raster Layer
输入土地覆被栅格	值为 1（可接受）和 2（可谨慎接受）的重分类土地覆被栅格。 所有其他值将从分析中排除。	Raster Layer
输入障碍物缓冲区要素	表示到达和离开障碍物周围安全缓冲区的障碍物区域要素。	Feature Layer
输出栅格	输出栅格数据集。	Raster Dataset

Python

arcpy.intelligence.GenerateHLZSuitability(in_slope_raster, in_land_cover_raster, in_obstacle_buffer_features, out_raster)

名称	说明	数据类型
in_slope_raster	值为 1（可接受）和 2（可谨慎接受）的重分类坡度栅格。 所有其他值将从分析中排除。	Raster Layer
in_land_cover_raster	值为 1（可接受）和 2（可谨慎接受）的重分类土地覆被栅格。 所有其他值将从分析中排除。	Raster Layer
in_obstacle_buffer_features	表示到达和离开障碍物周围安全缓冲区的障碍物区域要素。	Feature Layer
out_raster	输出栅格数据集。	Raster Dataset

代码示例

GenerateHLZSuitability 示例 1（独立脚本）

以下 Python 脚本演示了如何在独立脚本中使用 GenerateHLZSuitability 函数。

import os
import arcpy

working_mty = r"d:\working\monterey"
slope = os.path.join(working_mty, "results.gdb", "ned_reclass_10m")
lcover = os.path.join(working_mty, "results.gdb", "nlcd_reclass_10m")
obx_buf = os.path.join(working_mty, "results.gdb", "obx_buffers")
mty_suit = os.path.join(working_mty, "results.gdb", "monterey_hlz")
arcpy.intelligence.GenerateHLZSuitability(slope, lcover, obx_buf, mty_suit)

GenerateHLZSuitability 示例 2（Python 窗口）

以下 Python 窗口脚本演示了如何在即时模式下使用 GenerateHLZSuitability 函数。

import arcpy
arcpy.intelligence.GenerateHLZSuitability("d:/working/monterey/working_mty/results.gdb/ned_reclass_10m", 
                                          "d:/working/monterey/working_mty/results.gdb/nlcd_reclass_10m", 
                                          "d:/working/monterey/working_mty/results.gdb/obx_buffers", 
                                          "d:/working/monterey/working_mty/results.gdb/monterey_hlz")

环境

此工具不使用任何地理处理环境。