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非常に大きな土地被覆データセットを再分類する方法は?
アラスカのNLCD2001土地被覆データセットを検討してください(ダウンロードリンク)。このデータセットを再分類して、値41、42、43のピクセルのみが保持されるようにする必要があります。他のすべてのピクセル値はNoData(または必要に応じて0)になるはずです。 これは簡単な作業のようで、Reclassifyツールを1回呼び出すだけで済みます。残念ながら、すべての呼び出しは曖昧で役に立たないエラーメッセージをもたらします: Executing: Reclassify "D:\ak_nlcd_2001_land_cover_3-13-08_se5.img" Value "0 40 0;41 41;42 42;43 43;44 255 0;NODATA 0" "D:\alaska_reclassified.tif" DATA Start Time: Thu Jan 03 09:23:13 2013 ERROR 999998: Unexpected Error. Failed to execute (Reclassify). Failed at Thu Jan 03 09:23:13 2013 (Elapsed Time: 0.00 seconds) このラスターデータセットを再分類するにはどうすればよいですか?Spatial Analystエクステンションを有効にして、ArcCatalog 10.0、ビルド4000を使用しています。

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ラスターはpython、gdal、numpyを使用して再分類します
pyhton、gdal、および/またはnumpyを使用して、10クラスのラスターから8クラスのラスターにラスターファイルを再分類したいと思います。クラスは整数として表されます。この投稿の手順に従って、GDALとPython、numpy.equal doc、およびgdal_calc doc を使用してラスタを再分類しました。しかし、役に立たない。 再分類されるラスターファイルには、0〜11の範囲の整数値が含まれ、値100および255も含まれます。次に、再分類(from value:to value)を示します。 nodata:4、0:4、1:1、2:2、3:3、4:3、5:4、6:5、7:5、8:6、9:7、10:8、100: nodata、255:nodata、 私ができることは、tkinter.FileDialogを使用して再分類するラスターファイルを選択し、retrans = gdal.Open(raster、GA_ReadOnly)でgeotransformやピクセルサイズなどのラスター情報を取得することです。 上記を解決するにはどうすればよいですか? 場合によっては、再分類されるラスターがかなり大きくなる可能性がある(500MBから5GB)ことに注意してください。

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GDALを使用してラスターを再分類しますか?
複数の離散値を含むラスターを再分類できるGDALのツールを探しています。これまでのところ、GDALとPythonを使用してラスタを再分類しています。ただし、ここでは単一の値しか処理できないようです。 スイートのネイティブツールのようなものはありますか?
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