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 ReclassifyNLCD 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:

    描述

    1

    可接受

    2

    可谨慎接受

    3

    障碍物干扰

参数

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

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。