块统计 (Spatial Analyst)

需要 Spatial Analyst 许可。

描述

将输入分割放入非重叠块中，然后计算每个块中值的统计数据。在输出中，将值分配给每个块中的所有像元。

了解有关块统计工作原理的详细信息

插图

OutRas = BlockStatistics(InRas1, NbrRectangle(3,3,MAP), "MAXIMUM", "")

使用方法

• 如果输入栅格为浮点型，则平均值、最大值、最小值、范围、标准差和总和统计类型可用；众数、少数、中值和变异度统计类型则不允许使用。如果输入栅格为整型，则所有统计类型均可用。

• 如果输入栅格为浮点类型，那么所有可用统计类型的输出都为浮点型。

  如果输入栅格为整型，那么大多数统计类型的输出也为整型。平均值或标准差统计类型的输出将始终为浮点型。

• 当指定某圆形、环形或楔形邻域时，取决于邻域的大小，可能在计算中不会考虑与 x 轴或 y 轴不垂直的像元。但是，由于这些像元的位置落入此类圆形邻域的最小外接矩形（或输出块）中，因此它们仍将从该邻域的计算中接收到结果值。

• 不规则与权重邻域类型需要指定核文件。核文件应具有 .txt 文件扩展名。

  有关创建和使用核文件的信息，请参阅块统计的工作原理的“不规则”部分和“权重”部分。

• 对于“中位数”统计量，如果块中的像元数为奇数，则将对值进行排列，然后将排在中间的值作为中位数并取整。如果块中的像元数为偶数，则将对这些值进行排列，然后将排在中间的两个值取平均值后舍入为最接近的整数。

• 对于“众数”统计量，将没有单个众数值的像元（即，块中两个或两个以上的值所对应的像元数为最多且相等）指定为 NoData。对于“少数”统计量，没有单个少数值的像元也将指定为 NoData。

• 当统计类型为“平均值”、“少数”、“标准差”或“总和”时，可将邻域类型设置为权重。

• 有关适用于此工具的地理处理环境的详细信息，请参阅分析环境和 Spatial Analyst。

语法

BlockStatistics(in_raster, {neighborhood}, {statistics_type}, {ignore_nodata})

参数	说明	数据类型
in_raster	执行块统计计算所用的栅格。	Raster Layer
neighborhood （可选）	Neighborhood 类表示用于计算统计数据的各像元周围区域的形状。 可用的邻域类型包括 NbrAnnulus、NbrCircle、NbrRectangle、NbrWedge、NbrIrregular, 和 NbrWeight。 以下为邻域的形式： NbrAnnulus({innerRadius}, {outerRadius}, {units}) NbrCircle({radius}, {units} NbrRectangle({width}, {height}, {units}) NbrWedge({radius}, {startAngle}, {endAngle}, {units}) NbrIrregular(inKernelFile) NbrWeight(inKernelFile) 默认邻域为宽和高为 3 个像元的正方形 NbrRectangle。	Neighborhood
statistics_type （可选）	指定要计算的统计数据类型。 MEAN —计算邻域内像元的平均值。 MAJORITY —计算邻域内像元的众数（出现次数最多的值）。 MAXIMUM —计算邻域内像元的最大值。 MEDIAN —计算邻域内像元的中值。 MINIMUM —计算邻域内像元的最小值。 MINORITY —计算邻域内像元的少数（出现次数最少的值）。 RANGE —计算邻域内像元的范围（最大值和最小值之差）。 STD —计算邻域内像元的标准差。 SUM —计算邻域内像元的总和（所有值的总和）。 VARIETY —计算邻域内像元的变异度（唯一值的数量）。 默认统计类型为 平均值。	String
ignore_nodata （可选）	指定在进行统计计算时是否将忽略 NoData 值。 DATA —当块邻域中存在 NoData 值时，将忽略此 NoData 值。将仅使用邻域内具有数据值的像元来确定输出值。这是默认设置。 NODATA —如果邻域内任意像元的值为 NoData，则相应块中各像元的输出均为 NoData。使用此选项时，存在 NoData 值表明确定邻域的统计值所需要的信息不足。	Boolean

返回值

名称	说明	数据类型
out_raster	输出块统计栅格。	Raster

代码示例

BlockStatistics 示例 1（Python 窗口）

本示例计算输入格网栅格中每个非重叠环形（圆环形状）邻域内的最小像元值。

import arcpy
from arcpy import env  
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
nbr = NbrAnnulus(1, 3, "MAP")
outBlockStat = BlockStatistics("block", nbr, "MINIMUM", "")
outBlockStat.save("C:/sapyexamples/output/blockstat")

BlockStatistics 示例 2（独立脚本）

本示例计算输入格网栅格中每个非重叠环形（圆环形状）邻域内的最小像元值。

# Name: BlockStatistics_Ex_02.py
# Description: Calculates statistics for a nonoverlapping 
#              neighborhood.
# Requirements: Spatial Analyst Extension

# 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 = "block"
nbr = NbrAnnulus(1, 3, "MAP")

# Execute BlockStatistics
outBlockStat = BlockStatistics(inRaster, nbr, "MINIMUM", "NODATA")

# Save the output 
outBlockStat.save("C:/sapyexamples/output/blockstat")

环境

自动提交, 像元大小, 像元大小投影方法, 压缩, 当前工作空间, 范围, 地理变换, 掩膜, 输出配置关键字, 输出坐标系, 临时工作空间, 捕捉栅格, 分块大小

许可信息

• Basic: 需要 Spatial Analyst
• Standard: 需要 Spatial Analyst
• Advanced: 需要 Spatial Analyst