Python ArcGIS subset_multidimensional_raster用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 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：影像圖層項目

通過沿定義的變量和維度對數據進行切片，對多維柵格進行子集化。 ArcGIS Image Server 10.8 及更高版本中可用的函數。

Parameter	Description
input_multidimensional_raster	必需的 ImageryLayer 對象。輸入多維柵格。傳送門物品可以通過。
variables	可選列表。將包含在輸出多維柵格中的變量。如果未指定變量，則將使用所有變量。
dimension_definition	可選字符串。指定將用於對維度進行切片的方法。 ALL：將使用每個維度的完整範圍。這是默認設置。 BY_RANGES：維度將使用範圍或範圍列表進行切片。 BY_ITERATION：維度將在指定的間隔內進行切片。 BY_VALUE：維度將使用維度值列表進行切片。
dimension_ranges	可選的字典列表。 這會根據維度名稱以及範圍的最小值和最大值對數據進行切片。 當dimension_definition設置為BY_RANGE時需要此參數。 如果維度為 StdTime，則必須以人類可讀的時間格式 (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS) 指定最小值和最大值。 dimension_values 必須指定為： [{“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	可選的字典列表。 這會根據維度名稱和指定的值對數據進行切片。 當dimension_definition設置為BY_VALUE時需要此參數。 如果維度為 StdTime，則必須以人類可讀的時間格式 (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS) 指定該值。 dimension_values 必須指定為： [{“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	可選字符串。將沿其切片變量的維度。
start_of_first_iteration	可選字符串。區間的開始。當dimension_definition設置為BY_ITERATION時需要此參數
end_of_first_iteration	可選字符串。間隔的結束。當dimension_definition設置為BY_ITERATION時需要此參數
iteration_step	可選浮點數。數據將被切片的時間間隔。當dimension_definition設置為BY_ITERATION時需要此參數
iteration_unit	可選字符串。迭代單元。 當dimension_definition設置為BY_ITERATION時需要此參數 HOURS - 使用小時作為指定的時間單位。 DAYS - 使用天作為指定的時間單位。 WEEKS - 使用周作為指定的時間單位。 MONTHS - 使用月份作為指定的時間單位。 YEARS - 使用年作為指定的時間單位。
output_name	可選字符串。如果未提供，則由該方法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%”}
gis	僅關鍵字參數。可選的 GIS 對象。運行該工具的 GIS。如果未指定，則使用活動 GIS。
future	僅關鍵字參數。可選布爾值。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: 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")