摘要
根据指定的模糊化算法,将输入栅格转换为 0 到 1 数值范围以指示其对某一集合的隶属度。
值 1 表示完全隶属于模糊集,而当值降为 0 时,则表示不是模糊集的成员。
用法
· 此工具无法对分类数据进行度量。要将分类数据用于模糊叠加分析,需要执行预处理操作。您可以创建一个模型或运行下列地理处理工具。首先,使用重分类工具获得一个新的值域范围(例如,1 到 100)。然后,将重分类结果除以某个因子(例如 100),以便将输出值归一化为介于 0.0 和 1.0 之间的值。
· 散度 (Spread) 可确定模糊隶属度从 1 下降到 0 的速度。其值越大,中点周围的模糊化就越陡。换言之,随着散度(spread) 的减小,模糊隶属度接近 0 的速度也将随之降低。选择合适的散度 (spread) 值是一个主观过程,它取决于明确值的数值范围。对于高斯函数和近邻 (Near) 函数,使用默认值 0.1 是一个很好的出发点。通常,值分别在 [0.01–1] 或 [0.001-1] 的区间内变化。对于小值 (Small) 函数和大值 (Large) 函数,使用默认值 5 是一个很好的出发点,通常,值在 1 和 10 之间变化。
· 您有时可能会遇到没有任何一个输入值可以保证 100% 属于指定集合的情况。也就是说,没有任何一个输入值的模糊隶属度为 1。这种情况下,可能需要重新调整模糊隶属度的大小以反映出新的范围。例如,如果输入值的最大隶属度为 0.75,则可以通过将每个模糊隶属度乘以 0.75 来获得新的范围。
· 执行的模糊限制语是 Very 和 Somewhat。Very 也称为浓缩,被定义为模糊隶属函数的平方。Somewhat 也称为膨胀或More or Less,是模糊隶属函数的平方根。very 和 somewhat 模糊限制语可分别减小和增大模糊隶属函数。
· 小值 (Small) 和大值 (Large) 隶属函数不接受负值。
· 对于线性 (Linear) 隶属函数,输入栅格必须为序列化的数据。最小值可以小于最大值以创建正斜率的函数,也可以大于最大值以创建负斜率的函数来适应这种变换。
如果最小值小于最大值,则使用正斜率函数进行变换;如果最小值大于最大值,则会使用负斜率函数。
语法
FuzzyMembership (in_raster, {fuzzy_function}, {hedge})
代码实例
模糊隶属 (FuzzyMembership) 示例 1(Python 窗口)
该示例通过高斯函数创建了一个模糊隶属度栅格,其中,距离中点 (1,200 ft) 较近的高程值的隶属度值较大。
import arcpy
from arcpy.sa import *
from arcpy import env
env.workspace = "c:/sapyexamples/data"
outFzyMember = FuzzyMembership("elevation", FuzzyGaussian(1200, 0.06))
outFzyMember.save("c:/sapyexamples/fzymemb")
模糊隶属 (FuzzyMembership) 示例 2(独立脚本)
该示例通过高斯函数和值为 0.4 的散度创建了一个模糊隶属度栅格,其中,距离中点 (1,000 ft) 较近的高程值的隶属度较大。
# Name: FuzzyMembership_Ex_02.py
# Description: Scales input raster data into values ranging from zero to one
# indicating the strength of a membership in a set.
# Requirements: Spatial Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
# Set local variables
inRaster = "elevation"
# Create the FuzzyGaussian algorithm object
midpoint = 1000
spread = 0.4
myFuzzyAlgorithm = FuzzyGaussian(midpoint, spread)
# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
# Execute FuzzyMembership
outFuzzyMember = FuzzyMembership(inRaster, myFuzzyAlgorithm)
# Save the output
outFuzzyMember.save("c:/sapyexamples/fzymemb2")
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