Superposición ponderada (Spatial Analyst)
Resumen
Superpone varios rásteres con una escala de medición común y pondera cada uno según su importancia.
Obtener más información sobre cómo funciona Superposición ponderada
Ilustración
 |
Uso
-
Todos los rásteres de entrada deben ser enteros. Un ráster de punto flotante debe convertirse en un ráster entero antes de que pueda utilizarse en la Superposición ponderada. Las herramientas de Reclasificación brindan una forma efectiva de hacer la conversión.
-
A cada clase de valor en un ráster de entrada se le asigna un valor nuevo basado en una escala de evaluación. Estos valores nuevos son reclasificaciones de los valores de ráster de entrada originales. Se utiliza un valor restringido para las áreas que desea excluir del análisis.
-
Cada ráster de entrada se pondera de acuerdo a su importancia o su influencia de porcentaje. La ponderación es un porcentaje relativo y la suma de las ponderaciones de influencia de porcentaje debe ser igual a 100.
-
Cambiar las escalas de evaluación o las influencias de porcentaje puede modificar los resultados del análisis de superposición ponderada.
-
De forma predeterminada, esta herramienta aprovechará las ventajas de los procesadores de varios núcleos. El número máximo de núcleos que se pueden utilizar está limitado a 4.
Si desea que la herramienta utilice menos núcleos, use la configuración del entorno parallelProcessingFactor.
Sintaxis
| Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
in_weighted_overlay_table |
La herramienta Superposición ponderada permite el cálculo de un análisis de criterios múltiples entre varios rásteres. Una clase deSuperposición se utiliza para definir la tabla. El objeto WOTable se utiliza para especificar los rásteres de criterios y sus respectivas propiedades. El formato del objeto es:
| WOTable |
Valor de retorno
| Nombre | Explicación | Tipo de datos |
| out_raster |
El ráster de adecuación de salida. | Raster |
Ejemplo de código
Este ejemplo crea un ráster IMG de adecuación que identifica posibles ubicaciones para una estación de esquí.
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
outsuit = WeightedOverlay(WOTable(
[
["snow", 50, 'VALUE', RemapValue([[1,"Nodata"],[5,3],[9,10],["NODATA","NODATA"]])],
["land", 20, '', RemapValue([["water","1"],["forest",5],["open field",9],["NODATA", "NODATA"]])],
["soil", 30, 'VALUE', RemapValue([[1,"Restricted"],[5,5],[7,7],[9,9],["NODATA", "Restricted"]])]
],[1,9,1]))
outsuit.save("C:/sapyexamples/output/outsuit.img")
Este ejemplo crea un ráster IMG de adecuación que identifica posibles ubicaciones para una estación de esquí.
# Name: WeightedOverlay_Ex_02.py
# Description: Overlays several rasters using a common scale and weighing
# each according to its importance.
# Requirements: Spatial Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
# Set local variables
inRaster1 = "snow"
inRaster2 = "land"
inRaster3 = "soil"
remapsnow = RemapValue([[0,1],[1,1],[5,5],[9,9],["NODATA","NODATA"]])
remapland = RemapValue([[1,1],[5,5],[6,6],[7,7],[8,8],[9,9],["NODATA","Restricted"]])
remapsoil = RemapValue([[0,1],[1,1],[5,5],[6,6],[7,7],[8,8],[9,9],["NODATA", "NODATA"]])
myWOTable = WOTable([[inRaster1, 50, "VALUE", remapsnow],
[inRaster2, 20, "VALUE", remapland],
[inRaster3, 30, "VALUE", remapsoil]
], [1, 9, 1])
# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
# Execute WeightedOverlay
outWeightedOverlay = WeightedOverlay(myWOTable)
# Save the output
outWeightedOverlay.save("C:/sapyexamples/output/weightover2")