使用栅格函数生成栅格 (数据管理)

描述

从输入栅格函数或函数链生成栅格数据集。

使用方法

• 该工具专门通过多线程处理栅格，以帮助提高处理速度。

• 输出栅格格式可以为 TIFF、GRID、ERDAS IMAGINE、CRF（云栅格格式）或 MRF（元栅格格式）。

语法

arcpy.management.GenerateRasterFromRasterFunction(raster_function, out_raster_dataset, {raster_function_arguments}, {raster_properties}, {format}, {process_as_multidimensional})

参数	说明	数据类型
raster_function	栅格函数名称、栅格函数 JSON 对象或函数链（以 .rft.xml 格式）。	File; String
out_raster_dataset	输出栅格数据集。	Raster Dataset
raster_function_arguments [[Name, Value],...] （可选）	参数与函数链相关联。例如，如果函数链应用山体阴影栅格函数，则设置数据源、方位角和高度。	Value Table
raster_properties [[Name, Value],...] （可选）	输出栅格数据集关键属性（如传感器或波长）。	Value Table
format （可选）	输出栅格格式。 默认格式将派生自在 output_raster_dataset 中指定的文件扩展名。 TIFF —栅格数据集的标记图像文件格式 Cloud Optimized GeoTIFF —Cloud Optimized GeoTIFF IMAGINE Image —ERDAS IMAGINE 栅格数据格式 Esri Grid —Esri 格网栅格数据集格式 CRF —云栅格格式 MRF —元栅格格式	String
process_as_multidimensional （可选）	指定是否将输入镶嵌数据集处理为多维栅格数据集。 CURRENT_SLICE —输入将不会被处理为多维栅格数据集。如果输入是多维的，则将仅处理当前显示的切割片。这是默认设置。 ALL_SLICES —输入将被处理为多维栅格数据集，并对所有切割片进行处理以生成新的多维栅格数据集。要使用此选项，请将 format 设置为 CRF。	Boolean

代码示例

FindSimilarLocations 示例（Python 窗口）

这是使用 NDVI 栅格函数创建栅格数据集的 Python 示例。

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\PrjWorkspace"

arcpy.GenerateRasterFromRasterFunction_management(
	raster_function="NDVI",
	out_raster_dataset="c:/temp/ndvitest.crf", 
	raster_function_arguments="Raster \\\\somemachine\\data\\test.tif; VisibleBandID 3;InfraredBandID 4", 
	format="CRF")

GenerateRasterFromRasterFunction 示例（独立脚本）

这是使用 Band Arithmetic 栅格函数和 SAVI 方法创建栅格数据集的 Python 示例。

## Generate raster from Band Arithmetic raster function where method is set to SAVI.

arcpy.management.GenerateRasterFromRasterFunction(
	r"C:\Projects\SAVI.rft.xml", r"C:\Projects\Portland_SAVI.tif", 
	r"Raster C:\Projects\PortlandIKONOS.tif;Method SAVI;'Band Indexes' '4 3 0.33'", 
	None, "TIFF", "CURRENT_SLICE")

环境

像元对齐, 像元大小, 压缩, 当前工作空间, 范围, 地理变换, GPU ID, NoData, 输出坐标系, 并行处理因子, 处理器类型, 金字塔, 栅格统计, 重采样方法, 临时工作空间, 捕捉栅格, 分块大小

许可信息

• Basic: 是
• Standard: 是
• Advanced: 是