基于宁波DEM高程和宁波人口栅格数据利用八邻域种子蔓延洪水淹没算法的python代码如何计算宁波各区县淹没面积和受灾人口

以下是基于宁波DEM高程和宁波人口栅格数据利用八邻域种子蔓延洪水淹没算法的Python代码，可以计算宁波各区县淹没面积和受灾人口：

import arcpy
import numpy as np

# 定义函数，实现八邻域种子蔓延洪水淹没算法
def floodFillDEM(dem, waterLevel, seedX, seedY):
    # 将种子点加入队列
    q = [(seedX, seedY)]
    # 生成与DEM相同大小的二维数组，用于记录每个像元是否已经被遍历过
    visited = np.zeros(dem.shape, dtype=bool)
    # 将种子点标记为已遍历
    visited[seedY, seedX] = True

    # 循环处理队列中的每个像元
    while len(q) > 0:
        # 取出队首像元的位置
        x, y = q.pop(0)
        # 遍历该像元周围的八个像元
        for dx in range(-1, 2):
            for dy in range(-1, 2):
                # 排除超出DEM范围的像元和已经遍历过的像元
                if x+dx >= 0 and x+dx < dem.shape[1] and y+dy >= 0 and y+dy < dem.shape[0] and not visited[y+dy, x+dx]:
                    # 如果该像元高度低于水位，则淹没该像元
                    if dem[y+dy, x+dx] < waterLevel:
                        dem[y+dy, x+dx] = waterLevel
                        # 将该像元标记为已遍历，并加入队列
                        visited[y+dy, x+dx] = True
                        q.append((x+dx, y+dy))

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

# 读取DEM数据和人口栅格数据
dem = arcpy.RasterToNumPyArray("dem")
pop = arcpy.RasterToNumPyArray("pop")

# 定义水位高度
waterLevel = 5
# 计算淹没DEM
floodFillDEM(dem, waterLevel, 500, 500)

# 将淹没DEM转换为栅格数据
floodDEM = arcpy.NumPyArrayToRaster(dem, arcpy.Point(arcpy.env.extent.XMin, arcpy.env.extent.YMin), arcpy.env.cellSize)
floodDEM.save("floodDEM")

# 计算各区县淹没面积和受灾人口
for feature in arcpy.ListFeatureClasses():
    # 创建新的栅格数据，用于记录该区县的受灾像元数量
    popAffected = np.zeros(pop.shape, dtype=int)
    # 生成该区县的栅格数据
    arcpy.FeatureToRaster_conversion(feature, "OBJECTID", "tmp", arcpy.env.cellSize)
    mask = arcpy.RasterToNumPyArray("tmp")
    # 遍历淹没DEM和人口栅格数据的每个像元
    for y in range(pop.shape[0]):
        for x in range(pop.shape[1]):
            # 如果该像元在该区县内，并且淹没了，则将该像元的受灾人口数量加入popAffected数组
            if mask[y, x] != arcpy.Raster(mask).noDataValue and dem[y, x] >= waterLevel:
                popAffected[y, x] = int(pop[y, x])
    # 计算该区县的淹没面积和受灾人口
    area = (popAffected > 0).sum() * arcpy.env.cellSize ** 2
    population = popAffected.sum()
    # 打印结果
    print(feature, "淹没面积：", area, "平方米，受灾人口：", population, "人")

在上述代码中，我们首先定义了一个名为`floodFillDEM`的函数，该函数实现了八邻域种子蔓延洪水淹没算法。然后我们读取了宁波的DEM数据和人口栅格数据，并指定了水位高度。接下来，我们调用了`floodFillDEM`函数，将DEM进行淹没。然后，我们将淹没后的DEM数据转换为栅格数据，并保存到了文件中。最后，我们遍历了各个区县的图层，计算了每个区县的淹没面积和受灾人口，并输出了结果。