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斯潘4
RasterExtentsCoercer将传入的光栅替换为包含光栅范围的矢量多边形。使用“数据范围”设置,它可以用于为不排除数据值的区域生成多边形。
变压器有三种模式:
让我们看一个简单的例子(附属的:简单.fmw)看看这三种模式是如何工作的。
RasterRGBCreator将生成一个源光栅,我们将其传递给设置为三种不同模式的三个rasterextentscoercer:
输出如下:
来源
结果:
光栅盘区
数据MBR区
数据区
在“光栅范围”的最简单情况下,我们得到的结果与使用包围盒替换器. 在我们的示例中,RasterRGBCreator对光栅应用25度旋转,因此使用光栅的旋转角。
“数据MBR范围”在光栅内的所有数据单元格周围创建最小的边框。在我们的例子中,数据单元接触光栅的所有四个边,这就是为什么生成的多边形等于光栅范围。
现在,让我们仔细看看最后一种模式-“数据区”。如果我们放大,我们可以看到矢量多边形的锯齿形边:
变压器仔细分离从无数据细胞,这是由光栅的旋转产生的所有数据单元。这最后一种模式是挺有意思的,但仍然有限。如果我们能够从分离无数据的数据,那么我们可以动态地改变无数据值,并因此 - 图像的连续矢量化不同的值(区域)。
这种测试的最佳候选对象是DEM光栅。我拿了一些CDED公司DEM,并把它们作为一个更大实验的来源(见开发部门.fmwt):
与RasterExpressionEvaluator公司,我把所有的海拔高度都换算成20的倍数。在自定义转换器中,我做了一个循环,将nodata值从0更改为20米间隔的光栅上可用的最大值。
生成的多边形将被清理,具有相同高程的非聚集区域将被溶解,从甜甜圈中切割孔,并且颜色将根据高程设置:
我们有一个矢量数据集。整个翻译时间约为10-12秒。如果我们用老办法拉氏矫直机,PontOnRasterValueExtractor泵,和2DBoxReplacer,转换时间超过30分钟(在Intel Xeon 2.27GHz、4 Gb RAM上)。
我们可以使用泛化器不过,transformer不在本文的讨论范围内。
此转换器的未来版本将能够处理数据值和范围-不需要设置no data来提取矢量多边形。
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