Python ArcGIS watershed用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 arcgis.features.hydrology.watershed 的用法。

用法:

arcgis.features.hydrology.watershed(input_points, point_id_field=None, snap_distance=10, snap_distance_units='Meters', source_database='Finest', generalize=False, gis=None, return_snapped_points=True, future=False)

返回：

结果对象由两个FeatureSets - 一个用于watershed_area，另一个用于snapped_points

watershed 用于根据您提供的特定位置和 ArcGIS 在线高程数据来识别集水区。

Parameter	Description
input_points	必需的 FeatureSet 或空间启用数据帧。说明计算下游位置的起始位置的点。请参阅特征输入。
point_id_field	可选字符串。用于从源数据中识别特征的字段。这对于将结果关联回原始源数据很有用。
snap_distance	可选浮点数。移动输入点位置的最大距离。 交互式输入点和记录的量规位置可能与 DEM 中的流位置不完全一致。此参数允许任务将点移动到具有最大贡献区域的附近位置。 捕捉距离应始终大于源数据分辨率。默认情况下，捕捉距离的计算方法是源数据的分辨率乘以 5。 默认值为 10。
snap_distance_units	可选字符串。为捕捉距离指定的线性单位。 选择列表：[“米”、“公里”、“英尺”、“码”、“英里”]。 默认值为“米”。
source_database	可选字符串。表示将在分析中使用的源数据的关键字。该关键字是用于构建基础水文数据库的数字高程模型的空间分辨率的近似值。由于许多高程源都以弧秒为单位分布，因此该关键字是一个以米为单位的近似值，以便于理解。 Finest ：所有可能的数据源中每个位置可用的最高分辨率。 10m：水文源是从 1/3 角秒构建的 - 大约 10 米的分辨率，高程数据。 30m：水文源从 1 角秒构建 - 大约 30 米分辨率，高程数据。 90m：水文源是从 3 弧秒构建的 - 大约 90 米的分辨率，高程数据。 默认值为“最佳”。
generalize	可选的布尔值。确定输出的下游跟踪线是否将被平滑成更简单的线。 默认值为假。
gis	可选的 GIS 对象实例。如果未作为输入提供，则必须已在活动 Python 会话中创建登录到活动门户并定义了高程帮助程序服务的 GIS 对象实例。还可以选择通过此参数显式传入 GIS 对象实例。
return_snapped_points	可选的布尔值。确定是否将返回流域倾泻点处的点要素。如果启用捕捉，这可能与输入点不同。 默认值是true。
future	可选布尔值。如果为 True，则将返回 future 对象，并且进程不会等待任务完成。默认为False，表示等待结果。

例子：

# USAGE EXAMPLE: To identify catchment areas around Chennai lakes.
lakes_watershed = watershed(input_points=lakes_fs,
                            snap_distance=10,
                            snap_distance_units='Meters',
                            source_database='Finest',
                            generalize=False)