arcpy 矢量融合算法源代码

以下是基于 ArcGIS 的 arcpy 模块实现的矢量融合算法的示例代码：

# 导入必要的模块
import arcpy

# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = r"C:\data\fusion"

# 定义输入图层
input_layer1 = r"C:\data\fusion\layer1.shp"
input_layer2 = r"C:\data\fusion\layer2.shp"

# 定义输出图层
output_layer = r"C:\data\fusion\output.shp"

# 执行矢量融合
arcpy.Union_analysis([input_layer1, input_layer2], output_layer, "ALL", "", "GAPS")

# 输出结果
print("矢量融合完成！")

该示例代码中使用了 `arcpy.Union_analysis()` 函数来实现矢量融合操作。其中，参数 `input_layer1` 和 `input_layer2` 分别表示需要进行融合的两个图层；参数 `output_layer` 表示融合后的输出图层；参数 `"ALL"` 表示保留所有字段信息；参数 `""` 表示不需要进行字段映射；参数 `"GAPS"` 表示在重叠部分内部创建新要素。

需要注意的是，该示例代码中的路径和文件名需要根据实际情况进行修改。

相关问题

arcpy融合算法源代码

以下是使用ArcPy实现影像融合的示例代码：

import arcpy

# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = r"C:\Data"

# 定义输入影像
input_raster = r"C:\Data\input_raster.tif"
panchromatic_raster = r"C:\Data\panchromatic_raster.tif"

# 定义输出影像
output_raster = r"C:\Data\output_raster.tif"

# 定义波段权重
weights = "1 1 1" # RGB 彩色影像

# 影像融合
arcpy.CompositeBands_management(input_raster + ";" + panchromatic_raster, output_raster, weights)

在以上代码中，我们使用了ArcPy中的`CompositeBands_management`函数进行影像融合。该函数的第一个参数为输入影像，第二个参数为输出影像，第三个参数为波段权重。其中，输入影像可以是多个波段的彩色影像和单波段的全色影像，波段权重用于调整彩色影像和全色影像之间的亮度对比度。

需要注意的是，在使用ArcPy进行影像融合时，需要先安装并配置ArcGIS软件环境。

arcpy批量裁剪矢量数据的代码

使用 arcpy 批量裁剪矢量数据可以通过循环遍历待裁剪的矢量数据，并将其作为输入数据进行裁剪，具体代码如下：

import os
import arcpy

# 设置工作空间
workspace = r"C:\data\project.gdb"
arcpy.env.workspace = workspace

# 设置裁剪范围
clip_features = r"C:\data\clip.shp"

# 获取待裁剪的矢量数据列表
input_features = arcpy.ListFeatureClasses()

# 循环遍历待裁剪的矢量数据
for input_feature in input_features:
    # 构建输出路径
    output_feature = os.path.join(workspace, "clip_" + input_feature)

    # 裁剪矢量数据
    arcpy.Clip_analysis(input_feature, clip_features, output_feature)

在上面的代码中，首先设置了工作空间和裁剪范围，然后使用 arcpy.ListFeatureClasses() 函数获取待裁剪的矢量数据列表，接着循环遍历待裁剪的矢量数据，构建输出路径并执行裁剪操作。注意，在循环过程中，每个待裁剪的矢量数据都需要使用不同的输出路径。