TfGaussian

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Краткая информация

Задает функцию преобразования Gaussian, которая определяется по контролирующим форму параметрам midpoint и spread, а также по верхнему и нижнему порогам, задающим диапазон, в котором применяется функция.

Более подробно о влиянии параметров на эту функцию преобразования

Обсуждение

Инструмент, который использует объект TfGaussian, – это Пересчет по функции (Rescale by Function).

Уравнение Гауссовой функции преобразования:

Входные данные для уравнения – это: f1, spread и f2, midpoint.

Диапазон значений функции варьирует от 0 до 1, которые затем преобразуется к оценочной шкале.

Значение spread определяет скорость уменьшения значений функции преобразования от средней точки. Если средняя точка находится между верхним и нижним порогом, spread определяет скорость уменьшения значений функции от toScale до fromScale. Чем больше значение spread, тем больше наклон функции у средней точки. Другими словами, при уменьшении значения распределения, функция преобразования медленнее достигает средней точки.

Выбор соответствующего значения распределения – это субъективный процесс, который зависит от диапазона входных значений. Следует начинать со значения 0.1, предлагаемого по умолчанию. Как правило, значения варьируют в диапазоне от 0,01 до 1 или от 0,001 до 1, соответственно. По умолчанию spread вычисляется так, чтобы функция соответствовала минимуму и максимуму из входного набора данных.

Полезно использовать Гауссову функцию когда (Gaussian), если наибольшее предпочтение отдается значению, близкому к указанному.

Функция Near схожа с функцией Gaussian, только у Near более узкий разброс (spread), поэтому у средней точки она более крутая.

Синтаксис

TfGaussian ({midpoint}, {spread}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})

Параметр	Описание	Тип данных
midpoint	Задаваемое пользователем значение, которое определяет высшую точку кривой функции Gaussian. Если значение midpoint находится между нижнем и верхним порогом, входные местоположения ячеек с соответствующим значением получат в выходном растре значение шкалы оценки toScale. (Значение по умолчанию — None)	Double
spread	Задает разброс функции преобразования Gaussian, управляющее крутизной затухания функции от средней точки. Разброс варьируется в диапазоне от 0.01 до 1; чем выше его значение, тем круче падение от средней точки. (Значение по умолчанию — None)	Double
lowerThreshold	Задает начальное значение, к которому начинает применяться указанная функция преобразования. Входное значение, соответствующее lowerThreshold, присваивается шкале оценки fromScale в выходном растре. Входные значения меньшее lowerThreshold присваиваются значению valueBelowThreshold и не рассматриваются в диапазоне значений функции. Значение lowerThreshold должно быть меньше, чем upperThreshold. (Значение по умолчанию — None)	Double
valueBelowThreshold	Указываемое пользователем значение, которое будет присвоено ячейкам, чьи значения ниже lowerThreshold. Значение valueBelowThreshold может быть числом с плавающей точкой, целым числом или NoData. В диалоговом окне инструмента вокруг NoData не используются кавычки; однако в скрипте необходимо указывать "NoData" (с кавычками). (Значение по умолчанию — None)	Variant
upperThreshold	Задает конечное значение,на котором заканчивается применение указанной функции преобразования. Входное значение, соответствующее upperThreshold, присваивается шкале оценки toScale в выходном растре. Входные значения выше upperThreshold присваиваются значению valueAboveThreshold и не рассматриваются в диапазоне значений функции. Значение lowerThreshold должно быть меньше, чем upperThreshold. (Значение по умолчанию — None)	Double
valueAboveThreshold	Указываемое пользователем значение, которое будет присвоено ячейкам, чьи значения выше upperThreshold. Значение valueAboveThreshold может быть числом с плавающей точкой, целым числом или NoData. В диалоговом окне инструмента вокруг NoData не используются кавычки; однако в скрипте необходимо указывать "NoData" (с кавычками). (Значение по умолчанию — None)	Variant

Свойства

Свойство	Описание	Тип данных
midpoint (чтение и запись)	Значение midpoint для функции преобразования, задающее высшую точку кривой функции.	Double
spread (чтение и запись)	Значение spread для функции преобразования, управляющее крутизной затухания функции от средней точки.	Double
lowerThreshold (чтение и запись)	Значение lowerThreshold для функция преобразования, задающее начальное значение, к которому начинает применяться функция преобразования.	Double
valueBelowThreshold (чтение и запись)	Значение, которое будет присвоено ячейкам выходного растра, чьи значения ниже lowerThreshold.	Variant
upperThreshold (чтение и запись)	Значение upperThreshold для функция преобразования, задающее конечное значение, к которому начинает применяться функция преобразования.	Double
valueAboveThreshold (чтение и запись)	Значение, которое будет присвоено ячейкам выходного растра, чьи значения превышают upperThreshold.	Variant

Пример кода

Функция преобразования Gaussian, пример 1 (окно Python)

Иллюстрирует создание класса TfGaussian и его использование в инструменте RescaleByFunction в окне Python.

import arcpy
from arcpy.sa import *
from arcpy import env
env.workspace = "c:/sapyexamples/data"
outRescale = RescaleByFunction("solar", TfGaussian(180, 0.0004, "#", "#", "#", "#"), 1, 10)
outRescale.save("c:/sapyexamples/rescaletfga1")

Функция преобразования Gaussian, пример 2 (автономный скрипт)

Иллюстрирует преобразование входных данных с помощью инструмента RescaleByFunction, использующего класс TfGaussian.

# Name: TfGaussian_Ex_02.py
# Description: Rescales input raster data using a Gaussian 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 = "solar"

# Create the TfGaussian object
midpoint = 180
spread = 0.0004
lowerthresh = "#"
valbelowthresh = "#"
upperthresh = "#"
valabovethresh = "#"
myTfFunction = TfGaussian(midpoint, spread, 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/rescaletfga2")