【ArcGIS自定义脚本工具】批量执行栅格计算器_arcgis栅格计算器批量计算

系列文章目录： ArcGIS自定义脚本工具

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一、功能介绍

• 功能
  将多个栅格文件按照某以代数表达式执行栅格计算器(Raster Calculator) 工具，并将输出栅格文件保存至指定的文件夹中。该工具接受代数表达式的动态输入。通过修改代数表达式可以实现批量对栅格执行四则运算（加、减、乘、除）、计算掩膜、填充空值（固定值、插值）、设为空等操作。
• 关于代数表达式
  提供的代数表达式需要满足栅格计算器工具代数表达式的基本语法，并且包含字符串"{A}“，字符串”{A}"代表输入栅格在代数表达式中的位置。在用例章节提供了几个案例。
  

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二、脚本代码

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import arcpy
import os
import time

rasters = arcpy.GetParameterAsText(0)
expression = arcpy.GetParameterAsText(1) # expression including {A}
out_path = arcpy.GetParameterAsText(2)
prefix = arcpy.GetParameterAsText(3)

rasters = rasters.split(";")
nums = len(rasters)
num = 1
for raster in rasters:
    raster_path = raster.replace("'","")
    raster_dir,raster_name = os.path.split(raster_path)
    arcpy.env.workspace = raster_dir
    out_raster = os.path.join(out_path, prefix + raster_name)
    exp = expression.replace('{A}', r'"{0}"'.format(raster_name))
    arcpy.AddMessage(exp)
    if not os.path.exists(out_raster):
        try:
            arcpy.gp.RasterCalculator_sa(exp, out_raster)
            arcpy.AddMessage("%d/%d | %s completed" % (num, nums, out_raster))
        except Exception as err:
            arcpy.AddMessage("%d/%d | %s errored, %s" % (num, nums, out_raster, err))
    else:
        arcpy.AddMessage("%d/%d | %s already exists" % (num, nums, out_raster))
    num = num + 1
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三、工具参数

关于参数expression，提供了一些常用的示例

1.加

{A} + 10

2.减

{A} - 273.15

3.乘

{A} * 0.0001

4.除

{A} / 10000

5.四则运算

({A} * 3 + 4)/5

6.条件函数-计算掩膜

Con({A} > 0,1,0})

7.条件函数-计算植被覆盖度

Con({A}<0.1,0,Con({A}>=0.8,1,({A}-0.1)/0.7))

8.条件函数-固定值填充空值

Con(IsNull({A}), 0, {A})

9.条件函数-插值填充空值

Con(IsNull({A}), FocalStatistics({A}, NbrRectangle(5,5, "CELL"), "MEAN"), {A})

10.设为空-将满足条件的栅格赋值为空值

SetNull({A}<0,{A})

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四、用例

通过修改参数expression，对栅格批量执行某一代数表达式。

4.1 批量单位换算

• 输入文件：某区域的陆面温度（LST）栅格数据，单位为开氏温度
• 处理目标：批量将输入文件的单位换算为摄氏温度

{A} - 273.15
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4.2 批量计算植被覆盖度

• 输入文件：某区域的植被指数（NDVI）栅格数据
• 处理目标：基于像元二分模型，批量根据NDVI估算植被覆盖度
  关于估算植被覆盖度的说明可以看这篇：【MODIS数据处理#10】例五：用NDVI估算植被覆盖度

假设我们根据NDVI的累计频率分布，已经确定了像元二分模型中的两个阈值分别为0.1、0.85。则可以通过将该工具中的expression设置为：

Con({A}<0.1,0,Con({A}>=0.85,1,({A}-0.1)/0.75))
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4.3 批量填充空值

• 输入文件：某区域的净初级生产力NPP栅格数据
• 处理目标：将NPP的缺失值区域填充为0

Con(IsNull({A}), 0, {A})
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还可以选择根据空白区域周围的有效像元插值进行填充，表达式可以参考

Con(IsNull({A}), FocalStatistics({A}, NbrRectangle(5,5, "CELL"), "MEAN"), {A})
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关于上述表达式的说明，可以参考

缺失像元处的值就用以其为中心的5*5的矩形窗口内所有的有效像元的值平均后得到

FOCALMEAN中的长方形的尺寸可以被编辑以适应数据的需求。编辑"5,5"的值的大小可以改变长方形的尺寸。可能需要改成更大或者更小，这取决于数据。
原理是利用邻域均值代替空缺值。
可用的不同类型的邻域：
NbrAnnulus，NbrCircle，NbrRectangle，NbrWedge， NbrIrregular，和NbrWeight。默认邻域是正方形NbrRectangle，其宽度和高度为3个单元格。
要计算的统计类型：
MEAN（平均值）—计算附近单元格的平均值（平均值）。
MAJORITY —计算附近的单元格的多数（最常出现的值）。
MAXIMUM —计算附近的像元的最大值（最大值）。
MEDIAN —计算附近单元格的中位数。
MINIMUM —计算附近的像元的最小值（最小值）。
MINORITY-计算邻域中的单元格的少数（最少出现的值）。
RANGE（范围）—计算附近单元格的范围（最大值与最小值之间的差）。
STD —计算附近单元格的标准差。
SUM —计算附近单元格的总和（所有值的总和）。
VARIETY（变异度）—计算附近单元格的变异度（唯一值的数量）。
默认的统计类型是MEAN。
如果输入栅格为浮点，则只有MEAN，MAXIMUM，MINIMUM，RANGE，STD和SUM统计类型可用。
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举个例子，对于上文使用的存在缺失区域的NPP栅格，使用相邻有效像元的值进行填充

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