ArcGIS Desktopを使用してPythonでラスターイメージを配列として取得しますか？

PythonとArcGIS 9.3を使い始めたとき、ラスターイメージをPython配列に取り込む簡単な方法があり、それを別のラスターイメージとして保存する前に操作できると想定しました。しかし、私はこれを行う方法を見つけることができないようです。

可能であれば、どうやって？

これはArcGIS <= 9.3.1では不可能だと思います

このようなタスクには、オープンソースのGDAL APIを使用しています。

http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#/RasterToNumPyArray/000v0000012z000000/

ArcGIS 10には、numPy配列を読み書きする機能があります。

fmarkは既に質問に答えていますが、ラスター（tif）をNumPy配列に読み取り、データを再分類して新しいtifファイルに書き込むために書いたOSGEO Pythonコードの例を次に示します。gdalでサポートされている任意のフォーマットを読み書きできます。

"""
Example of raster reclassification using OpenSource Geo Python

"""
import numpy, sys
from osgeo import gdal
from osgeo.gdalconst import *


# register all of the GDAL drivers
gdal.AllRegister()

# open the image
inDs = gdal.Open("c:/workshop/examples/raster_reclass/data/cropland_40.tif")
if inDs is None:
  print 'Could not open image file'
  sys.exit(1)

# read in the crop data and get info about it
band1 = inDs.GetRasterBand(1)
rows = inDs.RasterYSize
cols = inDs.RasterXSize

cropData = band1.ReadAsArray(0,0,cols,rows)

listAg = [1,5,6,22,23,24,41,42,28,37]
listNotAg = [111,195,141,181,121,122,190,62]

# create the output image
driver = inDs.GetDriver()
#print driver
outDs = driver.Create("c:/workshop/examples/raster_reclass/output/reclass_40.tif", cols, rows, 1, GDT_Int32)
if outDs is None:
  print 'Could not create reclass_40.tif'
  sys.exit(1)

outBand = outDs.GetRasterBand(1)
outData = numpy.zeros((rows,cols), numpy.int16)


for i in range(0, rows):
  for j in range(0, cols):

    if cropData[i,j] in listAg:
        outData[i,j] = 100
    elif cropData[i,j] in listNotAg:
        outData[i,j] = -100
    else:
        outData[i,j] = 0


# write the data
outBand.WriteArray(outData, 0, 0)

# flush data to disk, set the NoData value and calculate stats
outBand.FlushCache()
outBand.SetNoDataValue(-99)

# georeference the image and set the projection
outDs.SetGeoTransform(inDs.GetGeoTransform())
outDs.SetProjection(inDs.GetProjection())

del outData

PythonからArcObjectsにアクセスしますか？ArcobjectsとPythonの統合について説明します。

おそらく、このサンプルのコードは、Pythonから呼び出すことができるように改造することができます。

Pythonに配列byrefを渡す方法があるかどうかはわかりません。ある場合は、IPixelBlock.PixelDatabyRefを試す価値があります。

ラスタをESRI asciiグリッドとして保存し、numpyでそのファイルを読み取り/操作できます。

これはいくつかの出発点を提供します：http : //sites.google.com/site/davidpfinlayson2/esriasciigridformat

ただし、注意してください。ASCIIグリッド形式は常に仕様に準拠しているとは限らないため、毎回正しく読み取るのは難しい場合があります。

ラスターをピクセル単位で操作できるかどうかはわかりませんが、Python APIと組み合わせてジオプロセシングオブジェクトを使用できます。

この種の操作には、任意のツールボックスを使用できます。サンプルスクリプトは次のようになります。

#import arcgisscripting

gp = arcgisscripting.create(9.3)

gp.AddToolbox("SA") # addint spatial analyst toolbox

rasterA = @"C:\rasterA.tif"
rasterB = @"C:\rasterB.tif"

rasterC = @"C:\rasterC.tif" # this raster does not yet exist
rasterD = @"C:\rasterD.tif" # this raster does not yet exist

gp.Minus_SA(rasterA,rasterB,rasterC)

gp.Times_SA(rasterA,rasterB,rasterD)

# lets try to use more complex functions

# lets build and expression first

expression1 = "slope( " + rasterC + ")"
expression2 = "(" + rasterC " + " rasterD + ") - " + rasterA 

gp.SingleOutputMapAlgebra_SA(expression1,@"C:\result_exp1.tif")
gp.SingleOutputMapAlgebra_SA(expression2,@"C:\result_exp2.tif")

これが質問のフォローアップです。まだ不可能です。バージョン10.0ではわかりません。

最も簡単な方法は、ラスターをnetCDFに変換し、それを開いてグリッドをウォークスルーすることです。ラスタセルに割り当てられたデータに基づいて、ラスタをフィーチャデータに変換することを含むプロジェクトでも、ほぼ同じことを行いました。私はこれを古くから見てきましたが、グリッドデータを歩くのはnetCDFの方が簡単だという結論に達しました。