Python ArcGIS classify用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 arcgis.raster.analytics.classify 的用法。

用法:

arcgis.raster.analytics.classify(input_raster, input_classifier_definition, additional_input_raster=None, output_name=None, context=None, *, gis=None, future=False, **kwargs)

返回：

output_raster：影像圖層項目

分類函數將根據輸入柵格和從 train_classifier 函數生成的分類器定義字典創建像素類別。

Parameter	Description
input_raster	必需的 ImageryLayer 對象。
input_classifier_definition	必需的字典。 從train_classifier 函數生成的分類器定義字典。 例子： {“EsriClassifierDefinitionFile”:0, “FileVersion”:3,”NumberDefinitions”:1, “Definitions”:[…]}
additional_input_raster	可選的 ImageryLayer 對象。這可以是分段柵格。
output_name	可選字符串。如果指定，則會創建一個給定名稱的影像圖層。否則，該方法將創建影像服務並將其用作輸出柵格。您可以從 GIS 中傳入現有的影像服務項目來使用它。或者，您可以傳入應通過此方法創建的輸出圖像服務的名稱，以用作工具的輸出。如果該名稱的服務已經存在，則會引發 RuntimeError
context	context 包含影響任務執行的其他設置。 context 參數覆蓋通過arcgis.env 參數設置的值 此函數具有以下設置： Extent(範圍)：定義分析區域的邊界框。 例子： {“extent”: {“xmin”: -122.68, “ymin”: 45.53, “xmax”: -122.45, “ymax”: 45.6, “spatialReference”: {“wkid”: 4326}}} 輸出空間參考 (outSR)：輸出柵格將投影到輸出空間參考中。 例子： {“outSR”: {spatial reference}} 捕捉柵格 (snapRaster)：輸出柵格的像元將與指定的捕捉柵格對齊。 例子： {‘snapRaster’: {‘url’: ‘<image_service_url>’}} 像元大小(cellSize)：輸出柵格將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’} 並行處理因子(parallelProcessingFactor)：控製光柵處理(CPU)服務實例。 例子： 具有指定數量的處理實例的語法示例： {“parallelProcessingFactor”: “2”} 具有指定百分比的總處理實例的語法示例： {“parallelProcessingFactor”: “60%”} 重采樣方法(resamplingMethod)：輸出柵格將按照指定的方法進行重采樣。 支持的值有：雙線性、最近的、三次的。 例子： {‘resamplingMethod’: “Nearest”} processAsMultidimensional - 指定是否將輸入作為多維柵格進行處理。 False - 輸入不會作為多維柵格處理。如果輸入是多維的，則隻處理當前顯示的切片。 True - 輸入將作為多維柵格進行處理，所有切片都將被處理以生成新的多維柵格。 例子： {‘processAsMultidimensional’: True}
gis	僅關鍵字參數。可選的 GIS 對象。如果未指定，則使用當前活動的連接。
future	僅關鍵字參數。可選的布爾值。如果為 True，則結果將是一個 GPJob 對象，並且結果將異步返回。
folder	僅關鍵字參數。可選的 str 或 dict。使用給定的文件夾名稱在門戶中創建一個文件夾(如果不存在)，並將輸出保留在此文件夾中。 create_folder() 返回的字典也可以作為輸入傳入。 例子： {‘username’: ‘user1’, ‘id’: ‘6a3b77c187514ef7873ba73338cf1af8’, ‘title’: ‘trial’}
tiles_only	僅關鍵字參數。可選的布爾值。在ArcGIS Online 中，此函數的默認輸出影像服務將是平鋪影像圖層。 要在 ArcGIS Online 上創建動態影像圖層作為輸出，請將 tiles_only 參數設置為 False。 函數將不支持ArcGIS Enterprise 中的tiles_only 參數，默認情況下會生成動態影像圖層。

例子：

# Usage Example 1: Classifies a raster based on an Esri Classifier Definition dictionary and raster data inputs.

classifier = {
    'EsriClassifierDefinitionFile': 0,
    'FileVersion': 3,
    'NumberDefinitions': 1,
    'Definitions': [...],
    }

raster = gis.content.search('image_tif')[0].layers[0]

classify_op = classify(input_raster=raster,
                       input_classifier_definition=classifier,
                       gis=gis)

# Usage Example 2: Performs classification such that the output raster is projected onto the specified spatial reference.

classify_op = classify(input_raster=raster,
                       input_classifier_definition=classifier,
                       context={"outSR":{spatial reference}}
                       gis=gis)