ArcGIS教程:模糊叠加与加权叠加方法详解
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更新于2024-08-05
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ArcGIS教程:模糊叠加和加权叠加
模糊叠加是地理信息系统(GIS)中的一个重要概念,它用于处理基于多种证据栅格进行的分类和综合分析。在这个教程中,我们将深入理解如何在ArcGIS中使用模糊叠加技术,特别是针对值范围在0到1之间的栅格数据。
1. **模糊分类**:
模糊分类是根据多个输入栅格的相似性,对输出栅格进行分层处理的一种方法。它不同于传统的二元分类,允许数据存在部分属于多个类别的可能性。这在处理不确定性或模糊边界的数据时尤其有用。
2. **叠加类型**:
- **OR**:如果任一输入证据栅格有较高的值,则输出值也较高,适合处理并集关系。
- **AND**:所有输入证据栅格必须有较高值,输出值才较高,适用于处理交集关系。
- **PRODUCT**:组合证据栅格的重要性低于单个证据栅格,输出值取决于所有栅格的乘积。
- **SUM**:组合证据栅格的重要性高于单个证据栅格,输出值由所有栅格的加总决定。
- **GAMMA**:这是一个特殊的叠加类型,当amma值为1时,与FuzzySum类似;当amma为0时,与FuzzyProduct等同。通过调整amma值,可以控制证据栅格间的权重组合,介于两者之间提供更灵活的权重选择。
3. **语法和函数**:
使用`FuzzyOverlay`函数进行模糊叠加,其语法如下:
```
FuzzyOverlay(in_rasters, {overlay_type}, {gamma})
```
其中,`in_rasters`是输入的分类栅格列表,`overlay_type`指定了叠加类型(如AND、OR等),`gamma`则是GAMMA叠加类型中可调整的参数。
4. **代码示例**:
- 示例1(Python窗口):通过`FuzzyOverlay`函数,结合AND叠加类型,找出两个输入分类栅格中分类值的最小值。
- 示例2(独立脚本):演示了如何使用GAMMA叠加类型,将输入的模糊成员栅格数据融合,用户可以根据GAMMA值的设置调整结果的权重组合。
模糊叠加在GIS中应用广泛,例如环境分析(如土地利用变化分析)、人口分布模拟或灾害风险评估等场景。通过理解和掌握这些技巧,用户能够更好地处理复杂的数据集,提取有价值的信息,并做出更准确的决策。
2015-02-28 上传
2014-07-23 上传
2015-03-19 上传
2014-07-25 上传
2015-03-16 上传
2022-07-13 上传
2015-05-12 上传
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