文章目录
一、功能介绍二、脚本代码三、工具参数四、用例4.1 批量单位换算4.2 批量计算植被覆盖度4.3 批量填充空值系列文章目录：ArcGIS自定义脚本工具
一、功能介绍
功能将多个栅格文件按照某以代数表达式执行栅格计算器(Raster Calculator)工具，并将输出栅格文件保存至指定的文件夹中。该工具接受代数表达式的动态输入。通过修改代数表达式可以实现批量对栅格执行四则运算（加、减、乘、除）、计算掩膜、填充空值（固定值、插值）、设为空等操作。关于代数表达式
提供的代数表达式需要满足栅格计算器工具代数表达式的基本语法，并且包含字符串"{A}“，字符串”{A}"代表输入栅格在代数表达式中的位置。在用例章节提供了几个案例。
二、脚本代码
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import arcpyimport osimport timerasters = arcpy.GetParameterAsText(0)expression = arcpy.GetParameterAsText(1) # expression including {A}out_path = arcpy.GetParameterAsText(2)prefix = arcpy.GetParameterAsText(3)rasters = rasters.split(";")nums = len(rasters)num = 1for raster in rasters:raster_path = raster.replace("'","")raster_dir,raster_name = os.path.split(raster_path)arcpy.env.workspace = raster_dirout_raster = os.path.join(out_path, prefix + raster_name)exp = expression.replace('{A}', r'"{0}"'.format(raster_name))arcpy.AddMessage(exp)if not os.path.exists(out_raster):try:arcpy.gp.RasterCalculator_sa(exp, out_raster)arcpy.AddMessage("%d/%d | %s completed" % (num, nums, out_raster))except Exception as err:arcpy.AddMessage("%d/%d | %s errored, %s" % (num, nums, out_raster, err))else:arcpy.AddMessage("%d/%d | %s already exists" % (num, nums, out_raster))num = num + 1
三、工具参数
关于参数expression，提供了一些常用的示例
1.加{A} + 102.减{A} - 273.153.乘{A} * 0.00014.除{A} / 100005.四则运算({A} * 3 + 4)/56.条件函数-计算掩膜Con({A} > 0,1,0})7.条件函数-计算植被覆盖度Con({A}<0.1,0,Con({A}>=0.8,1,({A}-0.1)/0.7))8.条件函数-固定值填充空值Con(IsNull({A}), 0, {A})9.条件函数-插值填充空值Con(IsNull({A}), FocalStatistics({A}, NbrRectangle(5,5, "CELL"), "MEAN"), {A})10.设为空-将满足条件的栅格赋值为空值SetNull({A}<0,{A})
四、用例
通过修改参数expression，对栅格批量执行某一代数表达式。
4.1 批量单位换算
输入文件：某区域的陆面温度（LST）栅格数据，单位为开氏温度处理目标：批量将输入文件的单位换算为摄氏温度{A} - 273.15
4.2 批量计算植被覆盖度
输入文件：某区域的植被指数（NDVI）栅格数据处理目标：基于像元二分模型，批量根据NDVI估算植被覆盖度关于估算植被覆盖度的说明可以看这篇：【MODIS数据处理#10】例五：用NDVI估算植被覆盖度
假设我们根据NDVI的累计频率分布，已经确定了像元二分模型中的两个阈值分别为0.1、0.85。则可以通过将该工具中的expression设置为：
Con({A}<0.1,0,Con({A}>=0.85,1,({A}-0.1)/0.75))
4.3 批量填充空值
输入文件：某区域的净初级生产力NPP栅格数据处理目标：将NPP的缺失值区域填充为0Con(IsNull({A}), 0, {A})
还可以选择根据空白区域周围的有效像元插值进行填充，表达式可以参考
Con(IsNull({A}), FocalStatistics({A}, NbrRectangle(5,5, "CELL"), "MEAN"), {A})
关于上述表达式的说明，可以参考
缺失像元处的值就用以其为中心的5*5的矩形窗口内所有的有效像元的值平均后得到FOCALMEAN中的长方形的尺寸可以被编辑以适应数据的需求。编辑"5,5"的值的大小可以改变长方形的尺寸。可能需要改成更大或者更小，这取决于数据。原理是利用邻域均值代替空缺值。可用的不同类型的邻域：NbrAnnulus，NbrCircle，NbrRectangle，NbrWedge， NbrIrregular，和NbrWeight。默认邻域是正方形NbrRectangle，其宽度和高度为3个单元格。要计算的统计类型：MEAN（平均值）—计算附近单元格的平均值（平均值）。MAJORITY —计算附近的单元格的多数（最常出现的值）。MAXIMUM —计算附近的像元的最大值（最大值）。MEDIAN —计算附近单元格的中位数。MINIMUM —计算附近的像元的最小值（最小值）。MINORITY-计算邻域中的单元格的少数（最少出现的值）。RANGE（范围）—计算附近单元格的范围（最大值与最小值之间的差）。STD —计算附近单元格的标准差。SUM —计算附近单元格的总和（所有值的总和）。VARIETY（变异度）—计算附近单元格的变异度（唯一值的数量）。默认的统计类型是MEAN。如果输入栅格为浮点，则只有MEAN，MAXIMUM，MINIMUM，RANGE，STD和SUM统计类型可用。
举个例子，对于上文使用的存在缺失区域的NPP栅格，使用相邻有效像元的值进行填充
