コメントに続いて、垂直線分で機能するバージョンがあります。私は徹底的にテストしていないので注意して使用してください！
この方法は、@ whuberの答えよりもはるかに不格好です-一部は私が非常に優秀なプログラマーではないためと、一部はベクトル処理が少し手間のかかるためです。少なくとも垂直線分が必要な場合は、少なくとも開始できることを願っています。
これを実行するには、Shapely、Fiona、およびNumpy Pythonパッケージを（依存関係とともに）インストールする必要があります。
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# Name: perp_lines.py
# Purpose: Generates multiple profile lines perpendicular to an input line
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# Author: JamesS
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# Created: 13/02/2013
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""" Takes a shapefile containing a single line as input. Generates lines
perpendicular to the original with the specified length and spacing and
writes them to a new shapefile.
The data should be in a projected co-ordinate system.
"""
import numpy as np
from fiona import collection
from shapely.geometry import LineString, MultiLineString
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# User input
# Input shapefile. Must be a single, simple line, in projected co-ordinates
in_shp = r'D:\Perp_Lines\Centre_Line.shp'
# The shapefile to which the perpendicular lines will be written
out_shp = r'D:\Perp_Lines\Output.shp'
# Profile spacing. The distance at which to space the perpendicular profiles
# In the same units as the original shapefile (e.g. metres)
spc = 100
# Length of cross-sections to calculate either side of central line
# i.e. the total length will be twice the value entered here.
# In the same co-ordinates as the original shapefile
sect_len = 1000
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# Open the shapefile and get the data
source = collection(in_shp, "r")
data = source.next()['geometry']
line = LineString(data['coordinates'])
# Define a schema for the output features. Add a new field called 'Dist'
# to uniquely identify each profile
schema = source.schema.copy()
schema['properties']['Dist'] = 'float'
# Open a new sink for the output features, using the same format driver
# and coordinate reference system as the source.
sink = collection(out_shp, "w", driver=source.driver, schema=schema,
crs=source.crs)
# Calculate the number of profiles to generate
n_prof = int(line.length/spc)
# Start iterating along the line
for prof in range(1, n_prof+1):
# Get the start, mid and end points for this segment
seg_st = line.interpolate((prof-1)*spc)
seg_mid = line.interpolate((prof-0.5)*spc)
seg_end = line.interpolate(prof*spc)
# Get a displacement vector for this segment
vec = np.array([[seg_end.x - seg_st.x,], [seg_end.y - seg_st.y,]])
# Rotate the vector 90 deg clockwise and 90 deg counter clockwise
rot_anti = np.array([[0, -1], [1, 0]])
rot_clock = np.array([[0, 1], [-1, 0]])
vec_anti = np.dot(rot_anti, vec)
vec_clock = np.dot(rot_clock, vec)
# Normalise the perpendicular vectors
len_anti = ((vec_anti**2).sum())**0.5
vec_anti = vec_anti/len_anti
len_clock = ((vec_clock**2).sum())**0.5
vec_clock = vec_clock/len_clock
# Scale them up to the profile length
vec_anti = vec_anti*sect_len
vec_clock = vec_clock*sect_len
# Calculate displacements from midpoint
prof_st = (seg_mid.x + float(vec_anti[0]), seg_mid.y + float(vec_anti[1]))
prof_end = (seg_mid.x + float(vec_clock[0]), seg_mid.y + float(vec_clock[1]))
# Write to output
rec = {'geometry':{'type':'LineString', 'coordinates':(prof_st, prof_end)},
'properties':{'Id':0, 'Dist':(prof-0.5)*spc}}
sink.write(rec)
# Tidy up
source.close()
sink.close()
以下の画像は、スクリプトからの出力の例を示しています。中心線を表すシェープファイルを入力し、垂直線の長さと間隔を指定します。出力は、この画像の赤い線を含む新しいシェープファイルです。各線には、プロファイルの開始からの距離を指定する関連属性があります。
@whuberがコメントで述べたように、この段階に到達したら、残りはかなり簡単です。次の画像は、ArcMapに出力が追加された別の例を示しています。
使用ラスターに機能をカテゴリ別ラスタに垂線を変換するツール。ラスターVALUEをDist出力シェープファイルのフィールドに設定します。また、ツールを設定することを忘れないEnvironmentsようにExtent、Cell sizeそしてSnap raster、あなたの根本的なDEMと同じです。最終的に、次のような行のラスタ表現になります。
最後に、このラスターを（Intツールまたはラスター計算機を使用して）整数グリッドに変換し、Zonal Statistics as Tableツールの入力ゾーンとして使用します。次のような出力テーブルが作成されるはずです。
VALUEこの表のフィールドは、元のプロファイルラインの始点からの距離を示します。他の列は、各トランセクトの値のさまざまな統計（最大、平均など）を提供します。この表を使用して、要約プロファイルをプロットできます。
NB：この方法の明らかな問題の1つは、元のラインが非常に不安定な場合、トランセクトラインの一部がオーバーラップする可能性があることです。ArcGISのゾーン統計ツールはオーバーラップゾーンを処理できないため、これが発生すると、トランセクトラインの1つが他のラインよりも優先されます。これは、あなたがしていることに問題があるかもしれませんし、そうでないかもしれません。
幸運を！
