arcgis二分迭代法提取建成区

二分迭代法可以用于提取建成区，具体步骤如下：

1. 将待提取的区域用栅格数据表示出来；
2. 设定一个阈值，将栅格数据二值化，即将栅格数据中小于阈值的像元赋值为0，大于等于阈值的像元赋值为1；
3. 利用二分迭代法对二值化后的栅格数据进行处理。首先选取一个合适的阈值，将栅格数据按照该阈值进行二值化，然后根据二值化后的栅格数据计算建成区的面积，如果面积小于某一个预设值，则将阈值调高，反之则将阈值调低。通过不断调整阈值，最终得到一个合适的阈值，从而得到建成区。

需要注意的是，该方法的结果受到阈值的影响，因此需要根据实际情况进行调整和优化。

相关问题

arcgis pro中用python实现二次差分法

在ArcGIS Pro中使用Python实现二次差分法的过程如下：

1.首先，需要导入所需的ArcPy库：

import arcpy

2.接着，加载需要进行二次差分法的数据集：

inputRaster = "path/to/input/raster"

3.定义输出结果文件的路径：

outputRaster = "path/to/output/raster"

4.然后，构建二次差分法的参数：

zFactor = 3
cellSize = 20
neighborhood = arcpy.sa.NbrRectangle(3, 3, "CELL")

5.最后，调用二次差分法函数来生成输出结果：

output = arcpy.sa.FocalStatistics(inputRaster, neighborhood, "VARIANCE", "DATA")
result = arcpy.sa.Minus(inputRaster, output)
outputRaster = result * (zFactor / cellSize)

以上就是在ArcGIS Pro中使用Python实现二次差分法的过程。

arcgis最大似然法分类

ArcGIS中的最大似然法分类是一种基于统计学方法的分类技术，其原理是通过对已知类别的样本数据进行分析，得到不同类别的概率密度函数，然后利用贝叶斯公式计算未知数据属于各个类别的概率，最终将未知数据归入概率最大的类别中。

在ArcGIS中，可以使用"Maximum Likelihood Classification"工具实现最大似然法分类。使用该工具时，需要提供训练样本数据集和待分类的遥感影像数据集，并设置分类参数，包括像元大小、类别数目、类内协方差矩阵类型等。此外，还可以通过交叉验证来评估分类结果的准确性。

最大似然法分类在遥感影像分类中应用广泛，可以用于土地利用/覆盖分类、植被分类、水体分类等。