Fuzzy 类概览

需要 Spatial Analyst 许可。

Fuzzy 类用于根据指定函数定义输入值到新值的转换或重映射。 该转换过程称为模糊化,并将为每个输入值创建模糊隶属度。 转换后的值范围为 0 至 1,定义了属于指定类或集合的可能性,其中 1 表示绝对位于集合中。 每个 Fuzzy 类可定义一个连续函数,每个函数用于捕获不同类型的转换以达到预期效果。 例如,当更加接近指定值的值成为集合成员的可能性更高时,某个函数更加合适;而如果更高的值成为集合成员的可能性更高时,则另一个函数可能更加合适。

描述

FuzzyGaussian

通过高斯分布或基于用户指定中点的正态分布(分配的隶属度为 1)及经过定义减至零的散度,定义针对特定值的模糊隶属度函数。

FuzzyLarge

定义一个较大输入值隶属度更接近于 1 的模糊隶属度函数。通过一个用户定义的中点(分配的隶属度为 0.5)和定义的散度来定义函数。

FuzzyLinear

通过用户指定的最小值(隶属度为 0)到用户定义的最大值(分配的隶属度为 1)之间的线性变换来定义模糊隶属度函数。

FuzzyMSLarge

通过一个基于平均值和标准差的函数,以隶属度更接近于 1 的较大值定义模糊隶属度。

FuzzyMSSmall

通过一个基于平均值和标准差的函数,以隶属度更接近于 1 的较小值定义模糊隶属度。

FuzzyNear

通过一个用户定义的中点(分配的隶属度为 1)及经过定义减至零的散度,定义针对特定值的模糊隶属度函数。

FuzzySmall

以隶属度更接近于 1 的较小输入值定义模糊隶属度函数。通过一个用户定义的中点(分配的隶属度为 0.5)和定义的散度来定义函数。

以下工具将使用模糊对象:

对多个输入栅格进行转换后,可以使用以下工具在不同的已转换栅格之间建立关系并对该关系进行分析:

相关主题