Поиск местоположений с самыми высокими значениями в растре с помощью ArcGIS Desktop?

Используя ArcGIS 10, у меня есть растр, в котором я хотел бы найти пиксель с максимальным значением в растре и вернуть его местоположение (центр пикселя) в десятичных градусах. Я хотел бы повторить этот процесс, возвращая местоположение второго по величине значения растра, затем третьего и т. Д., Чтобы в конце я получил список из N местоположений, которые имеют самые высокие значения в растре по порядку.

Я полагаю, что это легче всего сделать с помощью скрипта Python, но я открыт для других идей, если есть лучший способ.

Если вы счастливы использовать R , есть пакет под названием растр . Вы можете прочитать в растре, используя следующую команду:

install.packages('raster')
library(raster)
test <- raster('F:/myraster')

Затем, когда вы идете, чтобы посмотреть на него (набрав test), вы можете увидеть следующую информацию:

class       : RasterLayer 
dimensions  : 494, 427, 210938  (nrow, ncol, ncell)
resolution  : 200, 200  (x, y)
extent      : 1022155, 1107555, 1220237, 1319037  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=aea +lat_1=29.5 +lat_2=45.5 +lat_0=23 +lon_0=-96 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=GRS80 +datum=NAD83 +units=m +no_defs +towgs84=0,0,0 
values      : F:/myraster 
min value   : 0 
max value   : 1 

Могут быть и более эффективные способы манипулирования растром, но одним из способов поиска нужной информации может быть нахождение наибольшего значения и определение его местоположения в матрице, а затем добавление этого к нижним экстентам.

Ответ может быть получен путем объединения индикаторной сетки верхних 1% значений с сетками широты и долготы. Хитрость заключается в создании этой сетки индикаторов, потому что ArcGIS (все же! После 40 лет!) Не имеет процедуры для ранжирования растровых данных.

Одно из решений для растров с плавающей точкой является итеративным, но, к счастью, быстрым . Пусть n будет количеством ячеек данных. Эмпирическое распределение значений состоит из всех пар (г, п (г)) , где г представляет собой значение в сетке и п (г) представляет собой количество ячеек в сетке со значениями меньше или равен г . Мы получаем кривую, соединяющую (-infinity, 0) с (+ infinity, n) из последовательности этих вершин, упорядоченной по z . Тем самым он определяет функцию f , где (z, f (z)) всегда лежит на кривой. Вы хотите найти точку (z0, 0,99 * n) на этой кривой.

Другими словами, задача состоит в том, чтобы найти ноль f (z) - (1-0.01) * n . Сделайте это с любой процедурой поиска нуля (которая может обрабатывать произвольные функции: эта не дифференцируема). Самым простым, который часто эффективен, является угадывание и проверка: изначально вы знаете, что z0 лежит между минимальным значением zMin и максимальным zMax. Угадайте любую разумную ценность строго между этими двумя. Если предположение слишком низкое, установите zMin = z0; в противном случае установите zMax = z0. Теперь повторите. Вы быстро дойдете до решения; вы достаточно близко, когда zMax и zMin достаточно близко. Чтобы быть консервативным, выберите окончательное значение zMin в качестве решения: оно может набрать несколько дополнительных очков, которые вы можете отбросить позже. Для более сложных подходов, см. Главу 9 Числовых Рецептов (ссылка идет на старую бесплатную версию).

Оглядываясь назад на этот алгоритм, вы обнаруживаете, что вам необходимо выполнять только два вида растровых операций : (1) выбрать все ячейки, меньшие или равные некоторому целевому значению, и (2) подсчитать выбранные ячейки. Это одни из самых простых и быстрых операций. (2) может быть получено в виде зонального счета или путем считывания одной записи из таблицы атрибутов сетки выбора.

Я сделал это некоторое время назад, хотя мое решение использует GDAL (так что это не только для ArcGIS). Я думаю, что вы можете получить массив NumPy из растра в ArcGIS 10, но я точно не знаю. NumPy обеспечивает простую и мощную индексацию массивов, как argsortи другие. Этот пример не обрабатывает NODATA и не преобразует координаты из проецируемой в широту / долготу (но это не сложно сделать с помощью osgeo.osr, предоставляемого с GDAL)

import numpy as np
from osgeo import gdal

# Open raster file, and get GeoTransform
rast_src = gdal.Open(rast_fname)
rast_gt = rast_src.GetGeoTransform()

def get_xy(r, c):
    '''Get (x, y) raster centre coordinate at row, column'''
    x0, dx, rx, y0, ry, dy = rast_gt
    return(x0 + r*dx + dx/2.0, y0 + c*dy + dy/2.0)

# Get first raster band
rast_band = rast_src.GetRasterBand(1)

# Retrieve as NumPy array to do the serious work
rast = rast_band.ReadAsArray()

# Sort raster pixels from highest to lowest
sorted_ind = rast.argsort(axis=None)[::-1]

# Show highest top 10 values
for ind in sorted_ind[:10]:
    # Get row, column for index
    r, c = np.unravel_index(ind, rast.shape)
    # Get [projected] X and Y coordinates
    x, y = get_xy(r, c)
    print('[%3i, %3i] (%.3f, %.3f) = %.3f'%
          (r, c, x, y, rast[r, c]))

Показывает следующее для моего тестового растрового файла:

[467, 169] (2813700.000, 6353100.000) = 844.538
[467, 168] (2813700.000, 6353200.000) = 841.067
[469, 168] (2813900.000, 6353200.000) = 840.705
[468, 168] (2813800.000, 6353200.000) = 840.192
[470, 167] (2814000.000, 6353300.000) = 837.063
[468, 169] (2813800.000, 6353100.000) = 837.063
[482, 166] (2815200.000, 6353400.000) = 833.038
[469, 167] (2813900.000, 6353300.000) = 832.825
[451, 181] (2812100.000, 6351900.000) = 828.064
[469, 169] (2813900.000, 6353100.000) = 827.514