切割片 (3D Analyst)

需要 Spatial Analyst 许可。

需要 3D Analyst 许可。

摘要

按照区域（类）对输入像元值的范围进行分割或重分类。 可用的数据分类方法包括相等间隔、相等面积（分位数）、自然间断点、标准差（以平均值为中心）、标准差（平均值作为中断）、定义的间隔和几何间隔。

使用情况

• 以下选项可用于分割方法参数。 它们生成具有不同特征的输出区域。

  • 相等面积 - 将为输出栅格定义区域数量，并且每个区域中的像元数应相同。
  • 相等间隔 - 将为输出栅格定义区域数量，每个区域包含相等的值范围。
  • 自然间断点和几何间隔 - 将为输出栅格指定区域数量，每个区域中的像元数将由分类间隔决定。
  • 标准差（以平均值为中心）、标准差（以平均值为中断点）和定义间隔 - 输出栅格将具有由间隔大小参数值确定的区域数，每个区域中的像元由类别中断点确定。

• 根据指定的分割方法，必须指定输出区域数参数值或间隔大小参数值之一。

  • 当使用相等面积、相等间隔、自然间断点或几何间隔分割方法时，需要指定输出区域数参数。
  • 当使用定义间隔、标准差（以平均值为中心）或标准差（以平均值为中断点）分割方法时，需要指定间隔大小参数。

• 可以使用将 NoData 更改为输出的值参数将 NoData 值替换为输出中的整数值。 如果您需要防止 NoData 像元与任何输出区域合并，需指定一个超出预期输出区域范围的整数值。 例如，对于从 1 到 5 的输出区域，指定一个小于 1 或大于 5 的值。 候选值包括 0、100 和 -99。 要将 NoData 值合并到现有区域中，需使用该区域的整数值。 如果未设置此参数，则输入 NoData 像元将在输出栅格中保持为 NoData。

参数

对话框

标注	说明	数据类型
输入栅格	要进行重分类的输入栅格。	Raster Layer
输出栅格	输出重分类栅格。 输出将始终为整型。 除了标准 ObjectID、Value 和 Count 字段之外，输出栅格的属性表包含两个额外字段。 Value 字段表示类别值。 ZoneMin 和 ZoneMax 字段记录用于生成类别的最小和最大值。	Raster Dataset
输出区域数量 (可选)	输入栅格将重新分类为的区域数。 当分割方法参数值为相等面积、相等间隔、自然间断点或几何间隔时，此参数为必需项。 当分割方法参数值为定义间隔、标准差（以平均值为中心）或标准差（以平均值为间断点）时，输出区域数参数将无效。 输出区域数将由间隔大小参数值确定。	Long
分割方法 (可选)	指定将输入栅格重新分类为区域的方式。 相等间隔—输入值范围将等分为指定数量的输出区域来确定类别间断点。 这是默认设置。 等积—输入像元的数量将等分为指定数量的输出区域来确定类别间断点。 每个区域将具有相似数量的像元，表示相似的面积。 自然间断点—类别间断点将以最小化类别内方差和最大化类别间方差的方式确定。 通常情况下，在数据值发生较大变化的位置设置间断点。 标准差（以平均值为中心）—类别间断点将在平均值上方和下方以指定的间隔大小（例如 2、1 或 0.5）放置，采用标准差单位，直到达到输入栅格的最小和最大值。 平均值将用作类别间断点。 一个间断点位于平均值上方的指定间隔大小的一半处，另一个间断点位于平均值下方的指定间隔大小的一半处。 标准差使用 n-1 的分母进行计算，其中 n 是具有值的像素数。 标准差（平均值作为中断）—平均值将作为类别ji间断点。 其他类别间断点将在平均值上方和下方以指定的间隔大小（例如 2、1 或 0.5）放置，采用标准差单位，直到达到输入栅格的最小和最大值。 标准差使用 n-1 的分母进行计算，其中 n 是具有值的像素数。 定义的间隔—类别间断点将设置为零和相对于零的指定间隔大小的倍数。 然后，它们将被剪裁到输入数据的最小和最大值，用于第一个和最后一个类别。 对于包含零的值范围，零将始终作为间断点包括在内。 几何间隔—类别间断点将基于具有几何系列的类别间隔创建。 此模式中当前值等于前一个值除以几何系数。 分类器中的几何系数可以更改一次（可更改为其倒数），以便优化类范围。 该算法创建这些几何间隔的原理是，使每个类的元素数的平方和最小。 这样可确保每个类中所包含的值数量大致相同，且间隔之间的变化一致。	String
输出的起始值 (可选)	用于输出栅格数据集上的区域（类别）的起始值。 将为类别分配整数值，从起始值开始递增 1。 默认起始值为 1。	Long
将输出中的 NoData 替换为值 (可选)	将输出中的 NoData 替换为值。 如果未设置此参数，则 NoData 像元将在输出栅格中保持为 NoData。	Long
间隔大小 (可选)	类别之间的间隔大小。 当将分割方法设置为定义间隔、标准差（以平均值为中心）或标准差（以平均值为中断点）时，此参数为必需项。 如果使用了定义间隔，则间隔大小表示用于计算类别间断点的实际值范围。 如果使用了标准差（以平均值为中心）或标准差（以平均值为间断点），则间隔大小表示用于计算类别间断点的标准差数量。	Double

Python

arcpy.ddd.Slice(in_raster, out_raster, {number_zones}, {slice_type}, {base_output_zone}, {nodata_to_value}, {class_interval_size})

名称	说明	数据类型
in_raster	要进行重分类的输入栅格。	Raster Layer
out_raster	输出重分类栅格。 输出将始终为整型。 除了标准 ObjectID、Value 和 Count 字段之外，输出栅格的属性表包含两个额外字段。 Value 字段表示类别值。 ZoneMin 和 ZoneMax 字段记录用于生成类别的最小和最大值。	Raster Dataset
number_zones (可选)	输入栅格将重新分类为的区域数。 如果 slice_type 参数值为 EQUAL_AREA、EQUAL_INTERVAL、NATURAL_BREAKS 或 GEOMETRIC_INTERVAL，则此参数为必需项。 如果 slice_type 参数值为 STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED、STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK 或 DEFINED_INTERVAL，则不支持 number_zones 参数。 输出区域数将由 class_interval_size 参数值确定。	Long
slice_type (可选)	指定将输入栅格重新分类为区域的方式。 EQUAL_INTERVAL—输入值范围将等分为指定数量的输出区域来确定类别间断点。 这是默认设置。 EQUAL_AREA—输入像元的数量将等分为指定数量的输出区域来确定类别间断点。 每个区域将具有相似数量的像元，表示相似的面积。 NATURAL_BREAKS—类别间断点将以最小化类别内方差和最大化类别间方差的方式确定。 通常情况下，在数据值发生较大变化的位置设置间断点。 STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED—类别间断点将在平均值上方和下方以指定的间隔大小（例如 2、1 或 0.5）放置，采用标准差单位，直到达到输入栅格的最小和最大值。 平均值将用作类别间断点。 一个间断点位于平均值上方的指定间隔大小的一半处，另一个间断点位于平均值下方的指定间隔大小的一半处。 标准差使用 n-1 的分母进行计算，其中 n 是具有值的像素数。 STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK—平均值将作为类别ji间断点。 其他类别间断点将在平均值上方和下方以指定的间隔大小（例如 2、1 或 0.5）放置，采用标准差单位，直到达到输入栅格的最小和最大值。 标准差使用 n-1 的分母进行计算，其中 n 是具有值的像素数。 DEFINED_INTERVAL—类别间断点将设置为零和相对于零的指定间隔大小的倍数。 然后，它们将被剪裁到输入数据的最小和最大值，用于第一个和最后一个类别。 对于包含零的值范围，零将始终作为间断点包括在内。 GEOMETRIC_INTERVAL—类别间断点将基于具有几何系列的类别间隔创建。 此模式中当前值等于前一个值除以几何系数。 分类器中的几何系数可以更改一次（可更改为其倒数），以便优化类范围。 该算法创建这些几何间隔的原理是，使每个类的元素数的平方和最小。 这样可确保每个类中所包含的值数量大致相同，且间隔之间的变化一致。	String
base_output_zone (可选)	用于输出栅格数据集上的区域（类别）的起始值。 将为类别分配整数值，从起始值开始递增 1。 默认起始值为 1。	Long
nodata_to_value (可选)	将输出中的 NoData 替换为值。 如果未设置此参数，则 NoData 像元将在输出栅格中保持为 NoData。	Long
class_interval_size (可选)	类别之间的间隔大小。 当将 slice_type 参数设置为 DEFINED_INTERVAL、STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED 或 STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK 时，此参数为必需项。 如果使用了 DEFINED_INTERVAL，则间隔大小表示用于计算类别间断点的实际值范围。 如果使用了 STANDARD_DEVIATION_MEAN_CENTERED 或 STANDARD_DEVIATION_MEAN_BREAK，则间隔大小表示用于计算类别间断点的标准差数量。	Double

代码示例

Slice 示例 1（Python 窗口）

基于数据固有的自然分组，将输入栅格重新分类为五个类别。

import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.ddd.Slice("elevation", "c:/output/elev_slice.tif", 5, "NATURAL_BREAKS")

Slice 示例 2（Python 窗口）

将输入栅格使用定义间隔 10 重新分类。

import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.ddd.Slice("elevation", "c:/output/elev_slice_02.tif", "", "DEFINED_INTERVAL", "", "", 10)

Slice 示例 3（独立脚本）

基于数据固有的自然分组，将输入栅格重新分类为 10 个类别，并指定输出类别的起始值为 -5。

# Name: Slice_3d_Ex_03.py
# Description: Slices the input raster into 10 zones(classes) based on natural groupings inherent in the data
#              Specify the starting value for output classes to be -5.
# Requirements: 3D Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env

# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"

# Set local variables
inRaster = "elevation"
outRaster = "C:/output/elev_slice_03.tif"
numberZones = 10
baseOutputZone = -5

# Execute Slice
arcpy.ddd.Slice(inRaster, outRaster, numberZones, "NATURAL_BREAKS", baseOutputZone)

Slice 示例 4（独立脚本）

将输入栅格重新分类为 10 个等面积类别。 将 NoData 像元分配为输出中的 -99 值。

# Name: Slice_3d_Ex_04.py
# Description: Slices the input raster into 10 zones(classes) based on equal area.
#              Assign NoData cells to have a value of -99 in the output.
# Requirements: 3D Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env

# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"

# Set local variables
inRaster = "elevation"
outRaster = "C:/output/elev_slice_04.tif"
numberZones = 10
baseOutputZone = 5
nodataToValue = -99
classIntervalSize = "" # or None

# Execute Slice
arcpy.ddd.Slice(inRaster, outRaster, numberZones, "EQUAL_AREA", baseOutputZone, nodataToValue, classIntervalSize)

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, 并行处理因子, 临时工作空间, 捕捉栅格, 切片大小

许可信息

• Basic: 需要 3D Analyst 或 Spatial Analyst
• Standard: 需要 3D Analyst 或 Spatial Analyst
• Advanced: 需要 3D Analyst 或 Spatial Analyst