Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Доступно с лицензией 3D Analyst.
Инструменты переклассификации изменяют значения ячеек на альтернативные значения при помощи различных методов. Можно переклассифицировать одновременно одно значение или сразу группу значений, используя альтернативные поля; на основе критериев, таких как заданные интервалы (например, группа значений из 10 интервалов), или по площади (например, группа значений из 10 групп, содержащих одинаковое количество ячеек). Инструменты разработаны так, чтобы можно было легко изменить множество значений входного растра на желаемые, указанные или альтернативные значения.
Все методы переклассификации применяются к каждой ячейки в пределах области. То есть при применении альтернативного значения к существующему, все методы переклассификации применяют альтернативное значение к каждой ячейке исходной зоны. Методы переклассификации не применяют альтернативные значения только к части входной зоны.
Некоторые причины для переклассификации описаны ниже.
Замена значений на основе новых сведений
Переклассификация полезна, если необходимо заменить значения входного растра на новые значения. Это может быть связано с обнаруженным фактом, что ячейка теперь имеет другое значение, например, с течением времени изменился тип землепользования в области.
Группировка значений
Необходимо упростить информацию в растре. Например, можно группировать различные типы леса в один класс "лес".
Переклассификация или изменение масштаба значений набора растров к общему масштабу
Другая причина переклассификации – присвоение значений приоритета, чувствительности, предпочтения или некоторых сходных критериев в растр. Это можно сделать на одном растре (растру типа почвы могут быть присвоены значения от 1 до 10 для представления возможной эрозии) или на нескольких растрах для создания общей шкалы значений.
Например, тип почвы может подходить для строительства, если почвы рассматриваются как входные данные для модели пригодности для строительства. Но из-за эрозии, обитания животных, наличия пруда или определения сельскохозяйственных земель, тот же тип почвы будет иметь другую взвешенную пригодность, в зависимости от рассматриваемой задачи. Для представления растра относительно многих других взвешенных пригодностей, значения растра должны быть изменены с номинальных значений (значений, представляющих класс) на интервальные или относительные значения, так чтобы значения могли использоваться относительно друг друга. Не имеет смысла добавлять тип почвы и землепользования для получения растра пригодности строительства. Но если тип почвы и землепользование были в системе измерений, представляющей относительные веса для пригодности строительства, анализ может быть свободно завершен между растрами.
При определении уклонов, подверженных наиболее высокому риску лавинной активности, входными растрами могут быть уклон, тип почвы и растительность. Каждый из этих растров может быть переклассифицирован по шкале от 1 до 10 в зависимости от восприимчивости каждого атрибута в каждом растре для лавинной активности, т. е. крутым уклонам в растре уклонов может быть дано значение 10, поскольку они наиболее восприимчивы к лавинной активности.
В каждом из примеров выше рассматривается модель пригодности. Как правило, есть четыре шага при создании карты пригодности:
- Входные наборы данных.
Подберите нужные входные наборы данных.
- Обработайте наборы данных.
При необходимости, создайте наборы данных, которые можно получить из базовых входных наборов данных, например, уклон и экспозиция могут быть получены из растра высот. Создайте данные из существующих данных, чтобы получить новую информацию.
- Переклассифицируйте или измените масштаб наборов данных.
Переклассифицируйте каждый набор данных по общей шкале (например, от 1 до 10), присваивая высокие значения лучшим, с точки зрения пригодности, участкам.
- Взвесьте и объедините наборы данных.
Присвойте вес наборам данных, которые должны иметь больше влияния в модели пригодности, затем объедините их для нахождения подходящих местоположений.
Ниже приведена схема примера поиска лучших местоположений для школы. Входные базовые слои: землепользование, рельеф, места отдыха и существующие школы. Полученные наборы данных: уклон, расстояние до мест отдыха и расстояние до существующих школ. Каждый растр затем переклассифицируется по шкале от 1 до 10. Переклассифицированные растры объединяются,с учетом того, что расстояния до мест отдыха и других школ имеют большие веса.
Присвоение определенных значений ячейкам NoData или присвоение значений NoData ячейкам со значением
Иногда необходимо удалить определенные значения из анализа. Например, определенный тип землепользования имеет ограничения, такие как наличие заболоченных участков, поэтому там невозможно вести строительство. В таких случаях можно изменить подобные значения на NoData, чтобы удалить их из дальнейшего анализа.
В других случаях можно изменить значение NoData, например, если новая информация указывает на то, что значение для NoData теперь известно.