标注 | 说明 | 数据类型 |
输入栅格函数
| 栅格函数名称、栅格函数 JSON 对象或函数链(以 .rft.xml 格式)。 | File; String |
输出栅格数据集
| 输出栅格数据集。 | Raster Dataset |
栅格函数参数
(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 |
栅格属性
(可选) | 输出栅格数据集关键属性(如传感器或波长)。 | Value Table |
格式
(可选) | 输出栅格格式。 默认格式将派生自在输出栅格数据集中指定的文件扩展名。
| String |
以多维方式处理 (可选) | 指定是否将输入镶嵌数据集处理为多维栅格数据集。
| Boolean |
摘要
从输入栅格函数或函数链生成栅格数据集。
使用情况
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)。
参数
arcpy.management.GenerateRasterFromRasterFunction(raster_function, out_raster_dataset, {raster_function_arguments}, {raster_properties}, {format}, {process_as_multidimensional})
名称 | 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。
| 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。
| Boolean |
代码示例
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")
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, 切片大小
特殊情况
许可信息
- Basic: 是
- Standard: 是
- Advanced: 是