Python ArcGIS interpolate_raster_by_dimension用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 arcgis.raster.functions.interpolate_raster_by_dimension 的用法。

用法:

arcgis.raster.functions.interpolate_raster_by_dimension(raster, interpolation_method='LINEAR', variables=None, dimension_definition=None, dimension_values=None, dimension=None, start_value=None, end_value=None, interval_value=None, interval_unit=None, target_raster=None, ignore_nodata=True)

返回：

應用了函數的輸出柵格。

使用相鄰值在指定維度值處對多維柵格進行插值。 ArcGIS Image Server 10.9.1 及更高版本中可用的函數。

Parameter	Description
raster	必需的 Raster / ImageryLayer 對象。
interpolation_method	可選字符串。指定插值方法。 可能的值為 - LINEAR、NEARESTNEIGHBOR 默認為線性。
variables	可選列表。將包含在插值中的變量列表。如果未指定，該函數將默認采用所有變量。
dimension_definition	可選字符串。指定尺寸定義。它可以是以下之一： BY_VALUES BY_INTERVAL BY_TARGET_RASTER
dimension_values	可選的詞典列表。這將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_VALUES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。 輸入應指定為：[{“dimension”:”<dimension_name>”, “value”:”<dimension_value>”},{“dimension”:”<dimension_name>”, “value”:”<dimension_value>”}] 例子： [{“dimension”:”StdTime”, “value”:”2012-01-15T03:00:00”}]
dimension	可選字符串。將沿其內插變量的維度。當dimension_definition設置為BY_INTERVAL時需要此參數。
start_value	可選字符串。區間的開始。當dimension_definition設置為BY_INTERVAL時需要此參數
end_value	可選字符串。間隔結束。當dimension_definition設置為BY_INTERVAL時需要此參數
interval_value	可選浮點數。對數據進行切片的頻率。當dimension_definition設置為BY_INTERVAL時需要此參數
interval_unit	可選字符串。指定間隔單位。當dimension_definition設置為BY_INTERVAL且維度參數設置為StdTime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。
target_raster	可選 Raster / ImageryLayer 對象。用於指定從中獲取尺寸定義的目標柵格的參數。當dimension_definition設置為BY_TARGET_RASTER時需要
ignore_nodata	可選布爾值。指定是否在插值中忽略 NoData 值。 True：隻有具有 noData 值的單元格才會用於插值。這是默認設置。 False：具有 noData 值的單元格將用於插值。

例子：

# Usage Example 1: Apply the interpolate_raster_by_dimension() on the input raster using BY_VALUES dimension_definition.
interpolated_op = interpolate_raster_by_dimension(raster,
                                                  variables="water_temp",
                                                  dimension_definition="BY_VALUES",
                                                  dimension_values=[{"dimension":"StdTime", "value":"2012-01-15T03:00:00"}])