Python arcpy 裁剪栅格 split 渔网

在Python的ArcGIS库arcpy中，`split`函数通常用于分割几何对象，例如线或面，而不是直接用于裁剪栅格数据。然而，你可以结合其他操作来达到类似的效果。如果你想裁剪栅格（Raster），可以使用`ExtractByMask`或`Con`工具，它们可以根据一个指定的掩模（如渔网的形状）来提取特定区域的栅格。

例如，假设你有一个渔网形状的要素（FeatureClass）和一个栅格文件（Raster Dataset），你可以这样做：

from arcpy import Raster, FeatureSet

# 加载渔网形状
fishing_net = Raster("path_to_fishing_net.shp")

# 加载需要裁剪的栅格
target_raster = Raster("path_to_target_raster.tif")

# 使用ExtractByMask裁剪栅格
result_raster = target_raster.extractByMask(fishing_net)

# 或者使用Con工具，如果需要条件判断
# result_raster = Con(target_raster == fishing_net_value, target_raster, "nodata_value")

这里的关键点在于`ExtractByMask`或`Con`会根据渔网元素的值来确定哪些部分的栅格数据应该保留。

相关问题

python栅格裁剪栅格

利用Python可以进行批量裁剪栅格数据。你可以使用ArcPy库来实现这一功能。首先，你需要设置栅格数据的路径和裁剪后结果的保存路径。然后，你可以使用`arcpy.Clip_management`函数来裁剪每个栅格图像。这个函数需要指定要裁剪的栅格图像、裁剪的范围、结果的保存路径等参数。你还可以使用一个模板栅格图
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 批量裁剪栅格数据](https://download.csdn.net/download/weixin_44630029/12371531)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python中ArcPy栅格裁剪栅格：批量对齐栅格图像范围并统一行数与列数](https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/128489099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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arcpy代码栅格裁剪

arcpy是ArcGIS的一个Python包，用于进行地理数据处理和空间分析。栅格裁剪是arcpy中的一个常见操作，可以通过使用`ExtractByMask`函数来实现。

首先，你需要导入arcpy和所需的模块，如下所示：

import arcpy
from arcpy.sa import *

然后，你可以定义一个函数来执行栅格裁剪操作，如下所示：

def clip(input_data, clip_feature, workspace):
    if input_data.endswith(".tif"):
        with arcpy.da.SearchCursor(clip_feature, ["id", "SHAPE@"]) as cursor:
            for row in cursor:
                outExtractByMask = ExtractByMask(input_data, row