Superposition pondérée (Spatial Analyst)
Récapitulatif
Superpose plusieurs rasters en utilisant une échelle de mesure commune et les pondère en fonction de leur importance.
Pour en savoir plus sur l'utilisation de la fonction Superposition pondérée
Illustration
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Utilisation
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Tous les rasters en entrée doivent être des entiers. Un raster à virgule flottante doit d'abord être converti en raster d'entiers avant de pouvoir être utilisé dans la fonction Superposition pondérée. Les outils Reclassification offrent un moyen efficace d'effectuer la conversion.
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Une nouvelle valeur basée sur une échelle d'évaluation est affectée à chaque classe de valeurs dans un raster en entrée. Ces nouvelles valeurs sont des reclassifications des valeurs du raster en entrée d'origine. Une valeur restreinte est utilisée pour les surfaces que vous souhaitez exclure de l'analyse.
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Chaque raster en entrée est pondéré d'après son importance ou son pourcentage d'influence. La pondération est un pourcentage relatif, et la somme des pondérations des pourcentages d'influence doit être égale à 100.
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La modification des échelles d'évaluation ou des pourcentages d'influence peut modifier les résultats de l'analyse de superposition pondérée.
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Par défaut, cet outil tire parti des processeurs à plusieurs noyaux. Le nombre maximal de noyaux pouvant être utilisés est limité à 4.
Si vous souhaitez que l'outil utilise moins de noyaux, utilisez le paramètre d'environnement Facteur de traitement parallèle.
Syntaxe
| Paramètre | Explication | Type de données |
in_weighted_overlay_table |
L'outil Superposition pondérée permet de procéder à une analyse à critères multiples reposant sur plusieurs rasters. Une classe Superposition permet de définir la table. L'objet WOTable permet de spécifier les rasters de critères et leurs propriétés respectives. L'objet a la forme suivante :
| WOTable |
Valeur renvoyée
| Nom | Explication | Type de données |
| out_raster |
Raster d'aptitude en sortie. | Raster |
Exemple de code
Cet exemple crée un raster d'aptitude IMG qui identifie des emplacements de site potentiels pour une station de sports d'hiver.
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")
Cet exemple crée un raster d'aptitude IMG qui identifie des emplacements de site potentiels pour une station de sports d'hiver.
# 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")