数据离散化处理

数据离散化处理

如果我们只关心数据的相对位置,而不关心数据的具体数值,那么就要使用离散化处理来表示数据的位置。这种操作经常结合线段树等的数据结构,来压缩存储空间。直接看代码,很好理解。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN = 10;
const int INF = 1000000;
int num[MAXN];  // 存储数据
int a[MAXN], b[MAXN]; // a存储排名,b是num的副本

int main() {
    srand(time(unsigned(0)));  // 随机数设置
    cout << "number:" << endl;
    for(int i = 0; i < MAXN; ++i) {
        num[i] = rand() % INF;
        b[i] = num[i];
        cout << num[i] << " ";
    }
    cout << endl;
    sort(num, num + MAXN);
    int n = distance(num, unique(num, num + MAXN));  // 离散化后元素的个数
    cout << "n: " << n << endl;
    cout << "relative position::" << endl;
    for(int i = 0; i < MAXN; ++i) {
        a[i] = lower_bound(num, num + n, b[i]) - num + 1; // lower_bound返回迭代器,并计算位置
        cout << a[i] << " ";
    }
    return 0;
}

几个STL说明:
1. distance(first, last)返回迭代器firstlast的距离,可以自定义二元比较函数
2. unique(first, last)去除重复的连续元素,可以自定义二元比较函数。注意必须是有序序列的情况下,才能去除所有重复元素!!返回最后一个没有被移除的元素的后一个位置。有序序列的情况返回容器的last
3. lower_bound(first, last, val)返回有序序列中,第一个和val值相等的元素的地址,没有返回last,可以自定义二元比较函数。

### ArcGIS 中栅格数据离散化处理的方法 #### 栅格数据离散化的概念 栅格数据离散化是指将连续变化的数值型栅格数据转换为具有有限分类或区间的离散形式。这种操作常用于简化数据分析过程或将连续变量转化为类别变量以便于进一步的空间分析。 #### 使用 ArcGIS 进行栅格数据离散化的主要方法 1. **重分类工具 (Reclassify Tool)** 在 ArcGIS 的 Spatial Analyst 扩展模块中,提供了 `Reclassify` 工具来实现栅格数据离散化。该工具允许用户定义多个区间范围,并将其映射到特定的值或类别[^1]。通过这种方式,可以轻松地将连续的栅格数据划分为若干离散等级。 下面是一个简单的 Python 脚本示例,展示如何使用 arcpy 模块调用 Reclassify 工具: ```python import arcpy from arcpy.sa import * # 设置工作空间 arcpy.env.workspace = "C:/data" # 输入栅格数据路径 input_raster = "elevation.tif" # 定义重新分类表:[[原值下限, 原值上限, 新值], ...] remap_table = RemapValue([[0, 50, 1], [50, 100, 2], [100, 150, 3]]) # 输出文件名 output_reclassified_raster = "reclass_elevation.tif" # 应用 Reclassify 函数 out_reclassify = Reclassify(input_raster, "VALUE", remap_table) # 保存结果 out_reclassify.save(output_reclassified_raster) ``` 2. **基于阈值的二值化** 如果目标是将栅格数据简单地划分为两个类别,则可以通过设置阈值来进行二值化处理。这种方法常见于遥感图像中的土地覆盖提取或其他需要区分背景与前景的应用场景[^2]。具体步骤如下: - 创建一个新的栅格图层; - 对原始栅格应用条件语句(如 Con 或 SetNull),从而生成仅包含两类值的新栅格。 示例代码如下所示: ```python import arcpy from arcpy.sa import * # 设定输入栅格和输出路径 input_raster = "ndvi.tif" threshold_value = 0.5 output_binary_raster = "binary_ndvi.tif" # 条件判断表达式:如果 NDVI > 阈值则赋值为 1;否则为 0 binary_output = Con(Raster(input_raster) > threshold_value, 1, 0) # 存储结果至磁盘 binary_output.save(output_binary_raster) ``` 3. **自然间断点分级法 (Natural Breaks Classification)** 自然间断点分级是一种统计学上的优化算法,它试图找到最佳分组方式使得同一类内的差异最小而不同类之间的差异最大。此方法特别适合用来表现地理现象的本质分布模式。在 ArcMap/ArcGIS Pro 中可以直接选择 Natural Breaks Jenks 分级方案应用于符号渲染或者导出新的分类栅格。 --- #### 总结 以上介绍了三种常见的栅格数据离散化技术——重分类、二值化以及自然间断点分级。每种方法都有其适用场合,在实际项目中应根据需求选取最合适的手段完成任务。
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