Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.
Mit dem Werkzeug Nibble kann ausgewählten Bereichen eines Rasters der Wert des nächsten Nachbarn zugewiesen werden. Dies ist hilfreich zum Bearbeiten von Bereichen eines Rasters, das fehlerhafte Daten enthält.
Zunächst bestimmt der Algorithmus alle Bereiche aus dem Masken-Raster mit dem Wert "NoData". Die entsprechenden Bereiche im Eingabe-Rasters werden mit Nibble bearbeitet. Dann wird eine interne euklidische Zuordnung ausgeführt, um den maskierten Zellen basierend auf einer euklidischen Entfernung Werte zuzuordnen.
Der Wert der Zellen aus dem Eingabe-Raster, der den NoData-Zellen aus dem Masken-Raster entspricht, wird mit Nibble bearbeitet und gemäß der euklidischen Entfernung durch den Wert des nächsten Nachbarn ersetzt.
Im folgenden Beispiel wurde Nibble auf das angegebene Eingabe-Raster und das Masken-Raster angewendet. Der Vorgang wird nur auf Eingabezellen angewendet, die den NoData-Werten im Masken-Raster entsprechen. Diese Positionen erhalten den Wert der Zelle, die als dem Eingabe-Raster außerhalb der definierten Maske am nächsten identifiziert wird. Ist die Standardoption des Parameters NoData-Werte verwenden, falls sie der nächste Nachbar sind aktiviert (in Python: ALL_VALUES als Wert für den Parameter nibble_values), können NoData-Zellen im Eingabe-Raster durch die Nibble-Funktion auf den im Masken-Raster definierten Bereich ausgeweitet werden.
Im folgenden Beispiel wurde die Maske erstellt, indem auf das Eingabe-Raster eine Bedingung angewendet wurde, bei der alle Werte von 7 auf "NoData" gesetzt wurden. Anstatt die Standardoption zu verwenden, wird der Parameter Nibble für NoData-Zellen aktiviert (in Python: PROCESS_NODATA für den Parameter nibble_nodata). Dadurch können NoData-Zellen im Eingabe-Raster, die sich innerhalb des Maskenbereichs befinden, durch die Nibble-Funktion auf gültige Zellenwerte in der Ausgabe ausgeweitet werden.
