Python ArcGIS subset_multidimensional_raster用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 arcgis.raster.analytics.subset_multidimensional_raster 的用法。

用法:

arcgis.raster.analytics.subset_multidimensional_raster(input_multidimensional_raster, variables=None, dimension_definition='ALL', dimension_ranges=None, dimension_values=None, dimension=None, start_of_first_iteration=None, end_of_first_iteration=None, iteration_step=None, iteration_unit=None, output_name=None, context=None, *, gis=None, future=False, **kwargs)

返回：

output_raster：影像图层项目

通过沿定义的变量和维度对数据进行切片，对多维栅格进行子集化。 ArcGIS Image Server 10.8 及更高版本中可用的函数。

Parameter	Description
input_multidimensional_raster	必需的 ImageryLayer 对象。输入多维栅格。传送门物品可以通过。
variables	可选列表。将包含在输出多维栅格中的变量。如果未指定变量，则将使用所有变量。
dimension_definition	可选字符串。指定将用于对维度进行切片的方法。 ALL：将使用每个维度的完整范围。这是默认设置。 BY_RANGES：维度将使用范围或范围列表进行切片。 BY_ITERATION：维度将在指定的间隔内进行切片。 BY_VALUE：维度将使用维度值列表进行切片。
dimension_ranges	可选的字典列表。 这会根据维度名称以及范围的最小值和最大值对数据进行切片。 当dimension_definition设置为BY_RANGE时需要此参数。 如果维度为 StdTime，则必须以人类可读的时间格式 (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS) 指定最小值和最大值。 dimension_values 必须指定为： [{“dimension”:”<dimension_name>”, “minValue”:”<dimension_min_value>”, “maxValue”:”<dimension_max_value>”}, {“dimension”:”<dimension_name>”, “minValue”:”<dimension_min_value>”, “maxValue”:”<dimension_max_value>”}] 例子： [{“dimension”:”StdTime”, “minValue”:”2013-05-17T00:00:00”, “maxValue”:”2013-05-17T03:00:00”}, {“dimension”:”StdZ”, “minValue”:”-5000”, “maxValue”:”-4000”}]
dimension_values	可选的字典列表。 这会根据维度名称和指定的值对数据进行切片。 当dimension_definition设置为BY_VALUE时需要此参数。 如果维度为 StdTime，则必须以人类可读的时间格式 (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS) 指定该值。 dimension_values 必须指定为： [{“dimension”:”<dimension_name>”, “value”:”<dimension_value>”}, {“dimension”:”<dimension_name>”, “value”:”<dimension_value>”}] 例子： [{“dimension”:”StdTime”, “value”:”2012-01-15T03:00:00”}, {“dimension”:” StdZ “, “value”:”-4000”}]
dimension	可选字符串。将沿其切片变量的维度。
start_of_first_iteration	可选字符串。区间的开始。当dimension_definition设置为BY_ITERATION时需要此参数
end_of_first_iteration	可选字符串。间隔的结束。当dimension_definition设置为BY_ITERATION时需要此参数
iteration_step	可选浮点数。数据将被切片的时间间隔。当dimension_definition设置为BY_ITERATION时需要此参数
iteration_unit	可选字符串。迭代单元。 当dimension_definition设置为BY_ITERATION时需要此参数 HOURS - 使用小时作为指定的时间单位。 DAYS - 使用天作为指定的时间单位。 WEEKS - 使用周作为指定的时间单位。 MONTHS - 使用月份作为指定的时间单位。 YEARS - 使用年作为指定的时间单位。
output_name	可选字符串。如果未提供，则由该方法创建影像服务并将其用作输出栅格。您可以从 GIS 中传入现有的影像服务项目来使用它。或者，您可以传入应通过此方法创建的输出图像服务的名称，以用作工具的输出。如果该名称的服务已经存在，则会引发 RuntimeError
context	context 包含影响任务执行的其他设置。 context 参数覆盖通过arcgis.env 参数设置的值 此函数具有以下设置： Extent(范围)：定义分析区域的边界框。 例子： {“extent”: {“xmin”: -122.68, “ymin”: 45.53, “xmax”: -122.45, “ymax”: 45.6, “spatialReference”: {“wkid”: 4326}}} 输出空间参考 (outSR)：输出栅格将投影到输出空间参考中。 例子： {“outSR”: {spatial reference}} 捕捉栅格 (snapRaster)：输出栅格的像元将与指定的捕捉栅格对齐。 例子： {‘snapRaster’: {‘url’: ‘<image_service_url>’}} 像元大小(cellSize)：输出栅格将具有由像元大小指定的分辨率。 例子： {‘cellSize’: 11} or {‘cellSize’: {‘url’: <image_service_url>}} or {‘cellSize’: ‘MaxOfIn’} 并行处理因子(parallelProcessingFactor)：控制光栅处理(CPU)服务实例。 例子： 具有指定数量的处理实例的语法示例： {“parallelProcessingFactor”: “2”} 具有指定百分比的总处理实例的语法示例： {“parallelProcessingFactor”: “60%”}
gis	仅关键字参数。可选的 GIS 对象。运行该工具的 GIS。如果未指定，则使用活动 GIS。
future	仅关键字参数。可选布尔值。如果为 True，则结果将是一个 GPJob 对象，并且结果将异步返回。
folder	仅关键字参数。可选的 str 或 dict。使用给定的文件夹名称在门户中创建一个文件夹(如果不存在)，并将输出保留在此文件夹中。 create_folder() 返回的字典也可以作为输入传入。 例子： {‘username’: ‘user1’, ‘id’: ‘6a3b77c187514ef7873ba73338cf1af8’, ‘title’: ‘trial’}
tiles_only	仅关键字参数。可选的布尔值。在ArcGIS Online 中，此函数的默认输出影像服务将是平铺影像图层。 要在 ArcGIS Online 上创建动态影像图层作为输出，请将 tiles_only 参数设置为 False。 函数将不支持ArcGIS Enterprise 中的tiles_only 参数，默认情况下会生成动态影像图层。

例子：

# Usage Example 1: This creates a new multidimensional image service with variables cceiling and ccover for StdTime  dimensions
# values - 2012-01-15T03:00:00 and  2012-01-15T09:00:00

subset_output = subset_multidimensional_raster(input_multidimensional_raster=input_multidimensional_lyr,
                                               variables=["cceiling","ccover"],
                                               dimension_definition='BY_VALUE',
                                               dimension_values=[{"dimension":"StdTime", "value":"2012-01-15T03:00:00"},
                                                                 {"dimension":"StdTime", "value":"2012-01-15T09:00:00"}]
                                               output_name="subset_op",
                                               gis=gis,
                                               folder="subset_multidimensional_raster")