因此，使用Python和ArcPy，可以实现地理或遥感大数据的批量处理。Arcpy的安装和使用 Arcpy无法单独安装使用，其底层实现是完全依托在Arcgiscripting上的，并且由于历史的原因，所有的Arcpy模块都会依赖Geoprocessing模块中的部分函数来实现对Arcgisscripting的访问。ArcGIS Desktop安装后，在安装目录下会出现Arcpy文件夹，其中包含...
这通常涉及到在ArcGIS中加载输出数据,并检查其边界和内容是否与裁剪框数据匹配。 总结 使用ArcPy进行批量裁剪可以显著提高地理数据处理的效率。通过准备数据集、创建特征图层、应用裁剪函数以及使用循环结构遍历多个数据集,你可以轻松实现大规模地理数据的批量裁剪。记得在操作过程中时刻关注路径和文件名,以确保一切顺利进行...
arcpy.env.workspace = r"Y:\data6\A1" # 定义矢量面数据和栅格数据的存储路径 raster_folder = r"Y:\data6\A1" # 要参见的栅格文件所在的文件夹,只放要裁剪的栅格数据,不要放其他数据 output_folder = r"Y:\data6\A2" # 裁剪后栅格文件的存储文件夹 vector_data = r"Y:\data6\shiliang\Wulumuqi_...
但是在ArcGIS Pro中,裁剪clip工具变成了“切片栅格”。 2.数据示例是用R语言MODIStsp包下载的MCD12Q1土地覆盖文件(IGBP分类)(2018年-2020年),然后用山东省的shp文件进行掩膜。 3.ArcGIS Pro中用的是Python3版本,所以这个版本的ArcPy和Arcmap的Python2.7版本还是有很多不同的。经过测试,如果用arcpy3.x版本进行批量...
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像,同时对齐各个栅格图像的空间范围,统一其各自行数与列数的方法。 首先明确一下我们的需求。现有某一地区的多张栅格遥感影像,其虽然都大致对应着同样的地物范围,但不同栅格影像之间的空间范围、行数与列数、像元的位置等都不完全一致;例如,某一景栅格影...
代码整体思路也很简单：首先，我们基于arcpy.ListRasters()函数，获取tif_file_path路径下原有的全部.tif格式的图像文件，并以列表的形式存放于tif_file_name中；随后，逐一取出tif_file_name列表中的栅格文件，进行裁剪处理。其中，因为是批量操作，所以需要对每一个输出的裁剪后栅格文件加以分别命名；我们就...
批量掩膜处理: import osimport arcpyfrom arcpy import envfrom arcpy.sa import *arcpy.CheckOutExtension('Spatial')## 使用掩膜数据对栅格数据进行批量裁剪def mask_clip(raster_path, mask, out_path):n = 0rasters = os.listdir(raster_path) ## 遍历栅格文件,获得所有栅格数据的文件名for raster in rast...
importarcpy arcpy.env.workspace="F:/0618z/WATER"fc1=arcpy.ListFeatureClasses()fc2=r"xzq.shp"foriinfc1:out_f="cilp"+str(i)+".shp"arcpy.analysis.Clip(i,fc2,out_f) 如上所示,两个简单函数即可搞定。初学者亦可轻松驾驭。 P.S.是不是比使用Arcmap一份一份地裁剪快捷多了呢(～~▽~)～ ...
简介:Python ArcPy将多个文件夹内大量遥感影像批量四等分裁剪或切割为N×M个部分 本文介绍基于Python中的ArcPy模块,基于一个大文件夹,遍历其中每一个子文件夹中所有的遥感影像栅格文件,并将原本的每一景遥感影像文件四等分切割,或裁剪为其他指定个数的小块的方法。
这次的实验,旨在利用已有的要素类对卫星影像数据进行批量裁剪(1:1的关系),最终得到裁剪后的8张小图。 由于是第一次利用Arcpy制作脚本工具,所以思路上、编码上多有缺漏,欢迎指点。 脚本工具 在Arcgis中,基于【我的工具箱】可以实现如下操作: 外加上利用Add_in制做Arcgis加载项,我们编写工具的常见选择就有脚本工具(...