ArcGIS中我们常用到的栅格计算器公式主要有以下几个:大家可以补充

本文介绍了使用ArcGIS栅格计算器处理数据时常见的几种操作方法,包括如何将空值或特定值转换为指定数值、如何设置无效值及进行数学运算等。适用于地理信息系统初学者及专业人士。

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我们在用ArcGIS栅格计算器处理栅格数据时候。常常会用到一些函数,今天主要给大家介绍几个arcgis中常用的栅格计算公式,供大家参考学习。分享知识,快乐你我。

(1)将空值赋予某一特定的数值(如100)

    CON(ISNULL("raster"),100,"raster")

(2)将某个特定的栅格值(100)赋值为0

    Con("raster"==-100,0,"raster")

(3)将某一特定的栅格值(如100)赋值为空值

    setnull("raster"==100,"raster")

(4)将栅格数值在某一条件范围内(如大于100)赋值为0

    Con("raster" >100,0,"raster")

(5)使目标影像中的多个栅格数值赋予无效值

    SetNull(("raster == 100)|("raster" == 10000),"raster")

(6)栅格计算器中的平方和开方运算

   (1)Power(raster,2),Power(raster,0.5)

   (2)Squre(),SquareRoot()

如果觉得对你有帮助,就点个关注呗。8年giser,不定期更新博客。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在ArcGIS Pro中计算降雨侵蚀因子R的问题。首先,我得先理解用户的需求。他们提到了几个引用,涉及R因子的计算方法,包括使用降雨动能或降雨量数据,以及相关的因子如坡长、坡度等。用户可能已经了解了一些理论,现在需要具体的操作步骤和工具使用说明。 接下来,我需要回忆或查找ArcGIS Pro中处理这类问题的方法。根据引用中的信息,R因子通常可以通过两种方式计算:使用日降雨数据或月/年降雨数据。用户提到逐日数据权限高,所以可能更倾向于使用月或年数据的方法,比如Arnoldus模型或Zhang模型。 首先,用户需要准备降雨数据,可能是月或年的,这可能来自公开数据集如WorldClim。然后,在ArcGIS Pro中进行数据预处理,比如投影转换、重采样等。接下来,计算每个月的降雨侵蚀力,可能涉及公式如R_month = α * P_month^β,然后年R因子是各月之和。这需要用到栅格计算器工具,可能是Raster Calculator。 然后,用户可能需要将各月的R因子累加,生成年R因子图层。此外,可能需要考虑其他因素,如地形(LS因子)、植被覆盖(C因子)和水土保持措施(P因子),但用户主要关注R因子,所以这些可能在其他步骤处理。 需要确保用户了解如何正确输入公式,处理数据的分辨率和投影,以及如何验证结果。可能还需要考虑不同模型的参数差异,比如Arnoldus和Zhang模型的不同系数。 另外,用户可能遇到的问题包括数据格式不正确、公式输入错误、单位转换等,需要给出一些注意事项,比如检查单位是否为毫米,确保所有栅格数据的分辨率和范围一致。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如不同模型的区别、数据源获取、验证方法等。</think>在ArcGIS Pro中计算降雨侵蚀力因子$R$的实现方法可分为以下步骤,结合文献中提到的两种核心思路[^2]: ### 一、数据准备 1. **降雨数据获取**:建议使用WorldClim等公开数据集获取月均或年均降雨量数据(单位:mm) 2. **数据格式转换**:将降雨数据转换为GeoTIFF格式,通过`投影工具`统一坐标系(建议WGS84或UTM) ### 二、计算流程(以Arnoldus模型为例) 1. **月降雨侵蚀力计算**: ```math R_{month} = 1.735 \times 10^{(1.5 \log_{10}(P_{month}^2 / P_{annual}) - 0.8188)} ``` 使用`栅格计算器`工具输入公式: ```python Exp(1.5 * Log10(Square("P_month") / "P_annual") - 0.8188) * 1.735 ``` 2. **年R因子合成**: ```math R = \sum_{i=1}^{12} R_{month} ``` 通过`镶嵌工具`叠加12个月份计算结果 ### 三、工具操作说明 1. **模型构建器流程**: - 创建迭代模型,循环处理12个月数据 - 使用`波段合成工具`生成年度合成图层 - 通过`重分类工具`进行结果分级 2. **验证方法**: - 使用`采样工具`提取典型区域 - 对比文献数据[^1]进行精度验证 ### 四、注意事项 1. 数据单位需统一为毫米,可通过`单位转换工具`调整 2. 建议输出分辨率设置为1km²,与CSLE模型要求匹配[^3] 3. 对计算结果使用`等高线工具`生成空间分布图
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