जब पायथन और आरकेजीआईएस 9.3 के साथ काम करना शुरू किया, तो मैंने माना कि पायथन सरणी में एक रेखापुंज छवि प्राप्त करने का एक सरल तरीका होगा ताकि मैं इसे एक और रेखापुंज छवि के रूप में वापस संग्रहीत करने से पहले हेरफेर कर सकूं। हालाँकि, मुझे यह पता नहीं लग सकता है कि यह कैसे करना है।
अगर यह संभव है, तो कैसे?
जवाबों:
मुझे नहीं लगता कि यह आर्कजीस <= 9.3.1 के साथ संभव है
मैं इस तरह के कार्यों के लिए खुले स्रोत GDAL API का उपयोग करता हूं ।
http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#/RasterToNumPyArray/000v0000012z000000/
आर्कजीआईएस 10 में संख्यात्मक सरणियों को लिखने और पढ़ने की क्षमता है।
fmark ने पहले ही सवाल का जवाब दे दिया, लेकिन यहां कुछ उदाहरण OSGEO पायथन कोड है, जो मैंने एक रैस्टर (tif) को एक NumPy ऐरे में पढ़ने के लिए लिखा था, डेटा रिकॉल करता है और फिर इसे एक नई tif फाइल में लिखता है। आप किसी भी गदल समर्थित प्रारूप को पढ़ और लिख सकते हैं।
"""
Example of raster reclassification using OpenSource Geo Python
"""
import numpy, sys
from osgeo import gdal
from osgeo.gdalconst import *
# register all of the GDAL drivers
gdal.AllRegister()
# open the image
inDs = gdal.Open("c:/workshop/examples/raster_reclass/data/cropland_40.tif")
if inDs is None:
print 'Could not open image file'
sys.exit(1)
# read in the crop data and get info about it
band1 = inDs.GetRasterBand(1)
rows = inDs.RasterYSize
cols = inDs.RasterXSize
cropData = band1.ReadAsArray(0,0,cols,rows)
listAg = [1,5,6,22,23,24,41,42,28,37]
listNotAg = [111,195,141,181,121,122,190,62]
# create the output image
driver = inDs.GetDriver()
#print driver
outDs = driver.Create("c:/workshop/examples/raster_reclass/output/reclass_40.tif", cols, rows, 1, GDT_Int32)
if outDs is None:
print 'Could not create reclass_40.tif'
sys.exit(1)
outBand = outDs.GetRasterBand(1)
outData = numpy.zeros((rows,cols), numpy.int16)
for i in range(0, rows):
for j in range(0, cols):
if cropData[i,j] in listAg:
outData[i,j] = 100
elif cropData[i,j] in listNotAg:
outData[i,j] = -100
else:
outData[i,j] = 0
# write the data
outBand.WriteArray(outData, 0, 0)
# flush data to disk, set the NoData value and calculate stats
outBand.FlushCache()
outBand.SetNoDataValue(-99)
# georeference the image and set the projection
outDs.SetGeoTransform(inDs.GetGeoTransform())
outDs.SetProjection(inDs.GetProjection())
del outData
पायथन से आर्कोबजेक्ट्स एक्सेस करना? अजगर के साथ आर्कोबिज के एकीकरण पर चर्चा करता है।
शायद इस नमूने के कोड को अनुकूलित किया जा सकता है ताकि इसे अजगर से बुलाया जा सके।
मुझे यकीन नहीं है कि एक तरीका है जब आप किसी सरणी को वापस करने के लिए अजगर को पास कर सकते हैं। अगर वहाँ है, तो IPixelBlock.PixelDatabyRef कोशिश करने लायक होगा।
आप एक ESRI ascii ग्रिड के रूप में अपने रेखापुंज को बचा सकते हैं और उस फ़ाइल को सुन्न के साथ जोड़ / पढ़ सकते हैं।
यह कुछ शुरुआती बिंदु प्रदान करता है: http://sites.google.com/site/davidpfinlayson2/esriasciidridatat
लेकिन ध्यान रखें - ऐसा लगता है कि एएससीआई ग्रिड प्रारूप हमेशा कल्पना का पालन नहीं करता है, इसलिए हर बार उन्हें ठीक से पढ़ना एक चुनौती हो सकती है।
मुझे यकीन नहीं है कि आप पिक्सेल द्वारा रेखापुंज पिक्सेल में हेरफेर कर सकते हैं, लेकिन आप अजगर एपीआई के साथ संयोजन में जियोप्रोसेसिंग ऑब्जेक्ट का उपयोग कर सकते हैं।
आप उस तरह के हेरफेर के लिए किसी भी टूलबॉक्स का उपयोग कर सकते हैं। एक नमूना स्क्रिप्ट होगी:
#import arcgisscripting
gp = arcgisscripting.create(9.3)
gp.AddToolbox("SA") # addint spatial analyst toolbox
rasterA = @"C:\rasterA.tif"
rasterB = @"C:\rasterB.tif"
rasterC = @"C:\rasterC.tif" # this raster does not yet exist
rasterD = @"C:\rasterD.tif" # this raster does not yet exist
gp.Minus_SA(rasterA,rasterB,rasterC)
gp.Times_SA(rasterA,rasterB,rasterD)
# lets try to use more complex functions
# lets build and expression first
expression1 = "slope( " + rasterC + ")"
expression2 = "(" + rasterC " + " rasterD + ") - " + rasterA
gp.SingleOutputMapAlgebra_SA(expression1,@"C:\result_exp1.tif")
gp.SingleOutputMapAlgebra_SA(expression2,@"C:\result_exp2.tif")
यहां आपके प्रश्न का अनुसरण किया गया है । फिर भी संभव नहीं है। संस्करण 10.0 पर निश्चित नहीं है।
सबसे आसान तरीका होगा रैस्टर को netCDF में बदलना और फिर उसे खोलकर ग्रिड से चलना। मैं एक बहुत ही परियोजना के लिए एक ही बात किया है जिसमें रेखापुंज कोशिकाओं को सौंपा डेटा के आधार पर फीचर डेटा में रेखापुंज शामिल है। मैंने इसे उम्र के लिए देखा, और निष्कर्ष पर आया कि ग्रिड डेटा चलना netCDF से आसान होगा।