ArcGIS栅格加权叠加和加权总和

博客探讨了在地理信息系统中,处理浮点型栅格数据时遇到的问题。传统加权叠加方法要求输入数据为整型,但浮点型数据需要通过重分类转换。文章推荐使用加权总和工具,它允许浮点型数据直接参与运算,并且权重可以是正负小数值,不需总和为100。这种方法提供了更大的灵活性和实用性。

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加权叠加报错,改用加权总和工具,因为输入的栅格数据是浮点型而不是整型

1、加权叠加

  • 所有输入栅格数据必须为整型。浮点型栅格数据要先转换为整型栅格数据,然后才能在加权叠加中使用。重分类工具是执行换转的有效方法。

  • 根据评估等级为输入栅格中的各个值类分配一个新值。这些新值是原始输入栅格值的重分类。对于要从分析中排除的区域,将使用受限值。

  • 根据各个输入栅格数据的重要性或者影响力百分比对其进行加权。权重是相对百分比,并且影响力百分比权重的总和必须等于 100。影响力仅通过整数值进行指定。十进制值将向下舍入为最近的整数。

(用于加权叠加的栅格数据必须为整型,也就是类型值

2、加权总和

  • 将多个栅格数据一起添加的有效方法是输入多个栅格并将所有权重设置为 1。

  • 输入栅格可以是整型或浮点型

  • 权重值可以是正的或负的小数值。并不限定该值必须是相对百分比,也无需等于 1.0。

  • 权重将应用至输入栅格的指定字段。字段的类型可以是短整型或长整型,双精度型或浮点型。

### 使用MATLAB实现多因素加权叠加法 #### 多因素加权叠加法概述 多因素加权叠加法是一种综合评价方法,通过对不同影响因子赋予不同的权重来计算总评分。该方法广泛应用于地理信息系统(GIS)、环境评估等领域。 #### MATLAB实现流程 在MATLAB中实现此算法涉及以下几个方面: - 数据准备:收集各个影响因子的数据矩阵; - 权重设定:根据实际情况给定各因子对应的权重向量; - 加权:按照公式\[ Z = \sum_{i=1}^{n}(W_i * X_i)\] 计算最终得分图;其中\(Z\)表示合成后的结果,\(X_i\)代表第\(i\)个因子数据层,而\(W_i\)则是相应的权重系数[^1]。 下面给出一段简单的示例代码用于说明这一过程: ```matlab % 假设有三个影响因子 A B C 的栅格数据存储于变量 a b c 中, % 并已知它们各自的权重分别为 wa wb wc wa = 0.4; % 影响因子A的权重 wb = 0.3; % 影响因子B的权重 wc = 0.3; % 影响因子C的权重 % 进行标准化处理 (如果需要的话) a_std = (a-min(a(:)))/(max(a(:))-min(a(:))); b_std = (b-min(b(:)))/(max(b(:))-min(b(:))); c_std = (c-min(c(:)))/(max(c(:))-min(c(:))); % 执行加权操作得到最终的结果 z z = wa*a_std + wb*b_std + wc*c_std; % 显示结果 figure; imagesc(z); colorbar; title('Weighted Overlay Result'); ``` 这段程序首先定义了每个因子的具体权重值,接着对原始数据进行了必要的预处理(比如这里采用了极差标准化),最后利用加权的方式得到了总的评价值,并将其可视化显示出来。
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