com.supermap.analyst.spatialanalyst.GeneralizeAnalyst
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| 上一个类 下一个类 | 框架 无框架 | ||||||||
| 摘要： 嵌套 | 字段 | 构造方法 | 方法 | 详细信息： 字段 | 构造方法 | 方法 | ||||||||
java.lang.Object
public class GeneralizeAnalyst
概况操作类。该类用于将分辨率较细的栅格数据处理成分辨率较粗的栅格数据，如栅格聚合、重分级、重分类等。另外在进行完栅格或影像数据分类后，可能会存在小斑块、边界不规整等，这时需要对分类结果做进一步处理，我们将这类处理统称为栅格综合数据处理，提供包括众数滤波、扩展、收缩、区域分组、蚕食、边界清理等。
用户可以通过 setAnalystSetting() 方法设置栅格分析环境对象（GridAnalystSetting），来避免调用栅格概况操作接口时重复设置某些参数，如用于存储结果数据的数据源等。
| 方法摘要 | |
|---|---|
static void |
addSteppedListener(SteppedListener l)
添加一个进度条事件（ SteppedEvent）的监听器。 |
static DatasetGrid |
aggregate(DatasetGrid sourceDatasetGrid,
int scale,
AggregationType aggregationType,
boolean isExpanded,
boolean isIgnoreNoValue,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName)
栅格数据聚合，返回结果栅格数据集。 |
static DatasetGrid |
boundaryClean(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
BoundaryCleanSortType sortType,
boolean isRunTwoTimes)
边界清理，返回结果栅格数据集。 |
static DatasetVector |
dissolve(DatasetVector sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
DissolveParameter dissolveParameter)
已过时。 使用 dissolve() 替代。
矢量数据融合，返回结果矢量数据集。 |
static boolean |
eliminate(DatasetVector sourceDataset,
double regionTolerance,
double vertexTolerance,
EliminateMode eliminateMode,
boolean isDeleteSingleRegion)
已过时。 使用 eliminate()替代。
碎多边形合并，即将数据集中小于指定面积的多边形合并到相邻的多边形中。 |
static Dataset |
equantResample(Dataset sourceDataset,
int equantNumber,
ResampleMode resampleMode,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
SteppedListener... listeners)
栅格等分重采样。 |
static DatasetGrid |
expand(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
NeighborNumber neighborNumber,
int cellNumber,
int[] zoneValues)
扩展，返回结果栅格数据集。 |
static GridAnalystSetting |
getAnalystSetting()
返回栅格分析环境设置。 |
static DatasetGrid |
majorityFilter(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
NeighborNumber neighborNumber,
MajorityDefinition majorityDefinition)
众数滤波，返回结果栅格数据集。 |
static DatasetGrid |
nibble(DatasetGrid sourceDataset,
DatasetGrid maskDataset,
DatasetGrid zoneDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
boolean isMaskNoValue,
boolean isNibbleNoValue)
蚕食，返回结果栅格数据集。 |
static DatasetGrid |
reclass(DatasetGrid sourceDataset,
ReclassMappingTable reclassMappingTable,
ReclassPixelFormat reclassPixelFormat,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName)
栅格数据重分级，返回结果栅格数据集。 |
static RegionGroupResult |
regionGroup(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
NeighborNumber neighborNumber,
boolean isSaveLinkValue)
区域分组。 |
static RegionGroupResult |
regionGroup(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
NeighborNumber neighborNumber,
boolean isSaveLinkValue,
boolean isLinkByNeighbor,
int excludedValue)
区域分组。 |
static void |
removeSteppedListener(SteppedListener l)
移除一个进度条事件（ SteppedEvent）的监听器。 |
static DatasetGrid |
replace(DatasetGrid sourceDataset,
java.util.Map<java.lang.Double,java.lang.Double> replaceTable,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName)
栅格数据查找替换。 |
static Dataset |
resample(Dataset sourceDataset,
double newCellSize,
ResampleMode resampleMode,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName)
栅格数据重采样，返回结果数据集。 |
static void |
setAnalystSetting(GridAnalystSetting analystSetting)
设置栅格分析环境设置。 |
static DatasetGrid |
shrink(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
NeighborNumber neighborNumber,
int cellNumber,
int[] zoneValues)
收缩，返回结果栅格数据集。 |
static DatasetGrid |
slice(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
int numberZones,
int baseOutputZones)
自然分割重分级，适用于分布不均匀的数据。 |
static DatasetGrid |
thin(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
long backOrNoValue)
细化，返回结果栅格数据集。 |
| 从类 java.lang.Object 继承的方法 |
|---|
equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait |
| 方法详细信息 |
|---|
public static GridAnalystSetting getAnalystSetting()
public static void setAnalystSetting(GridAnalystSetting analystSetting)
analystSetting - 栅格分析环境设置。
public static DatasetGrid reclass(DatasetGrid sourceDataset,
ReclassMappingTable reclassMappingTable,
ReclassPixelFormat reclassPixelFormat,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName)
栅格重分级就是对源栅格数据的栅格值进行重新分类和按照新的分类标准赋值，其结果是用新的值取代了栅格数据的原栅格值。对于已知的栅格数据，有时为了便于看清趋势，找出栅格值的规律，或者为了方便进一步的分析，重分级是很必要的：
例如，常常需要对栅格表面进行坡度分析得到坡度数据，来辅助与地形有关的分析。但我们可能需要知道坡度属于哪个等级而不是具体的坡度数值，来帮助我们了解地形的陡峭程度，从而辅助进一步的分析，如选址、分析道路铺设线路等。此时可以使用重分级，将不同的坡度划分到对应的等级中。如下图所示，得到坡度图之后，通过重分级将坡度划分为了 8 个等级。
sourceDataset - 指定的进行重分级操作的栅格数据集。reclassMappingTable - 指定的栅格重分级映射表。reclassPixelFormat - 指定的结果数据集的栅格值的存储类型。targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。
ReclassMappingTable 类的介绍。
//
private DatasetGrid gridReclass(DatasetGrid sourceDatasetGrid,
Datasource targetDatasource) {
//设置结果栅格数据集的名称，并检查数据源中是否已存在该数据集，如存在则删除
String targetDatasetName = "resultReclass";
if (targetDatasource.getDatasets().contains(targetDatasetName)) {
targetDatasource.getDatasets().delete(targetDatasetName);
}
//设置分级级数为8。将待分级栅格数据的最小值到最大值均分为8份，作为重分级区间集合
int count = 8;
ReclassSegment[] arraySegment = new ReclassSegment[count];
double min = sourceDatasetGrid.getMinValue();
double max = sourceDatasetGrid.getMaxValue();
double interval = (max - min) / (double) count;
for (int i = 0; i < count; i++) {
arraySegment[i] = new ReclassSegment();
arraySegment[i].setStartValue(min + i * interval);
arraySegment[i].setEndValue(min + (i + 1) * interval);
arraySegment[i].setNewValue(i + 10);
arraySegment[i].setSegmentType(ReclassSegmentType.CLOSEOPEN);
}
//设置栅格重分级映射表
ReclassMappingTable reclassTable = new ReclassMappingTable();
reclassTable.setReclassType(ReclassType.RANGE);
reclassTable.setSegments(arraySegment);
reclassTable.setRetainMissingValue(false);
reclassTable.setChangeMissingValueTo(max);
reclassTable.setRetainNoValue(true);
//调用栅格重分级方法，并获取结果栅格数据集
DatasetGrid resultDatasetGrid = GeneralizeAnalyst.reclass(
sourceDatasetGrid, reclassTable, ReclassPixelFormat.SINGLE,
targetDatasource, targetDatasetName);
return resultDatasetGrid;
}
public static DatasetGrid slice(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
int numberZones,
int baseOutputZones)
Jenks自然间断法
该重分级方法利用的是Jenks自然间断法。Jenks自然间断法基于数据中固有的自然分组，这是方差最小化分级的形式，间断通常不均匀，且间断 选择在值出现剧烈变动的地方，所以该方法能对相似值进行恰当分组并可使各分级间差异最大化。Jenks间断点分级法会将相似值（聚类值）放置在同一类中，所以该方法适用于分布不均匀的数据值。
如下图所示，图一以重分级区域为9，最低区域值为1自然分割重分级后得到图二的结果：
sourceDataset - 指定的进行重分级操作的栅格数据集。targetDatasource - 指定的用于存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集名称。numberZones - 将栅格数据集重分级的区域数量。baseOutputZones - 结果栅格数据集中最低区域的值。
//
private DatasetGrid gridSlice(DatasetGrid sourceDatasetGrid,
Datasource targetDatasource) {
//设置结果栅格数据集的名称，并检查数据源中是否已存在该数据集，如存在则删除。
String targetDatasetName = "resultSlice";
if (targetDatasource.getDatasets().contains(targetDatasetName)) {
targetDatasource.getDatasets().delete(targetDatasetName);
}
//设置分级区域数为9,将待分级栅格数据的最小值到最大值自然分割为9份。最低区域值设为1，重分级后的值以1为起始值每级递增。
DatasetGrid resultDatasetGrid = GeneralizeAnalyst.slice(sourceDatasetGrid, targetDatasource,targetDatasetName,9,1);
return resultDatasetGrid;
}
public static Dataset resample(Dataset sourceDataset,
double newCellSize,
ResampleMode resampleMode,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName)
栅格数据经过了配准或纠正、投影等几何操作后，栅格的像元中心位置通常会发生变化，其在输入栅格中的位置不一定是整数的行列号，因此需要根据输出栅格上每个格子在输入栅格中的位置，对输入栅格按一定规则进行重采样，进行栅格值的插值计算，建立新的栅格矩阵。不同分辨率的栅格数据之间进行代数运算时，需要将栅格大小统一到一个指定的分辨率上，此时也需要对栅格进行重采样。
栅格重采样有三种常用方法：最邻近法、双线性内插法和三次卷积法。有关这三种重采样方法较为详细的介绍，请参见 ResampleMode 类。
下图为采用最邻近法，将单元格大小调整为500（原像元大小为70）的栅格重采样的实例。
sourceDataset - 指定的用于栅格重采样的数据集。支持影像数据集，包括多波段影像。newCellSize - 指定的结果栅格的单元格大小。resampleMode - 指定的重采样计算方法。targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。
private Dataset rasterResample(Dataset sourceDataset,
Datasource targetDatasource) {
//设置结果数据集的名称，并检查数据源中是否已存在该数据集，如存在则删除
String targetDatasetName = "resultResample";
if (targetDatasource.getDatasets().contains(targetDatasetName)) {
targetDatasource.getDatasets().delete(targetDatasetName);
}
//调用栅格重采样方法，并获取结果数据集
Dataset resultDataset = GeneralizeAnalyst.resample(sourceDataset, 50,
ResampleMode.NEAREST, targetDatasource, targetDatasetName);
return resultDataset;
}
public static Dataset equantResample(Dataset sourceDataset,
int equantNumber,
ResampleMode resampleMode,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
SteppedListener... listeners)
等分指的是格子边长的等分。实际内部创建栅格其实不需要边长，只需要bounds和行列数.所以对原数据的行数和列数分别乘以等分数，便得到新栅格的行列数。
sourceDataset - 待重采样的栅格数据（支持影像）equantNumber - 对原始栅格边长的等分数目，必须大于1resampleMode - 重采样方式targetDatasource - 输出数据所在数据源targetDatasetName - 输出数据集的名称
public static DatasetGrid aggregate(DatasetGrid sourceDatasetGrid,
int scale,
AggregationType aggregationType,
boolean isExpanded,
boolean isIgnoreNoValue,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName)
栅格聚合操作是以整数倍缩小栅格分辨率，生成一个新的分辨率较粗的栅格的过程。此时，每个像元由原栅格数据的一组像元聚合而成，其值由其包含的原栅格的值共同决定，可以取包含栅格的和、最大值、最小值、平均值、中位数。如缩小n（n为大于1的整数）倍，则聚合后栅格的行、列的数目均为原栅格的1/n，也就是单元格大小是原来的n倍。聚合可以通过对数据进行概化，达到清除不需要的信息或者删除微小错误的目的。
下图为栅格聚合的示意图，展示了将左侧的栅格的分辨率整体缩小2倍，聚合方法使用 Min ，分别在忽略无值和考虑无值时的结果。其中灰色格子代表无值。
注意：如果原栅格数据的行列数不是 scale 的整数倍，使用 isExpanded 参数来处理零头。
1. isExpanded 为 true，则在零头加上一个数，使之成为一个整数倍，扩大的范围其栅格值均为无值，因此，结果数据集的范围会比原始的大一些。
2. isExpanded 为 false，去掉零头，结果数据集的范围会比原始的小一些。
sourceDatasetGrid - 指定的进行聚合操作的栅格数据集。scale - 指定的结果栅格与输入栅格之间栅格大小的比例。取值为大于 1 的整型数值。aggregationType - 指定的聚合操作类型。isExpanded - 指定是否处理零头。当原栅格数据的行列数不是 scale 的整数倍时，栅格边界处则会出现零头。isIgnoreNoValue - 在聚合范围内含有无值数据时聚合操作的计算方式。如果为 true，使用聚合范围内除无值外的其余栅格值来计算；如果为 false，则聚合结果为无值。targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。
AggregationType.AVERRAGE
），聚合结果栅格数据分辨率缩小至源数据的四分之一。
private DatasetGrid gridAggregate(DatasetGrid sourceDatasetGrid,
Datasource targetDatasource) {
//设置结果栅格数据集的名称，并检查数据源中是否已存在该数据集，如存在则删除
String targetDatasetName = "resultAggregate";
if (targetDatasource.getDatasets().contains(targetDatasetName)) {
targetDatasource.getDatasets().delete(targetDatasetName);
}
//调用栅格聚合方法，并获取结果数据集
DatasetGrid resultDatasetGrid = GeneralizeAnalyst.aggregate(
sourceDatasetGrid, 4, AggregationType.AVERRAGE, false, true,
targetDatasource, targetDatasetName);
return resultDatasetGrid;
}
public static DatasetGrid replace(DatasetGrid sourceDataset,
java.util.Map<java.lang.Double,java.lang.Double> replaceTable,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName)
该功能根据查找表，将待操作栅格的某些值替换为新的值，结果为一个新的栅格数据集，源栅格不会被修改。查找表用于记录待操作栅格的值和替换值的对应关系。该方法要求传入一个映射（Map）类型的查找表，映射的键为原值，即源栅格数据集的栅格值，映射的值为对应的替换值，即期望得到的结果栅格数据集的栅格值。
下图为栅格查找替换的示意图，假设源栅格的无值的值为 -9999。注意，无值的值不一定都是 -9999，可以通过 DatasetGrid 的 getNoValue、setNoValue 方法返回或设置。
注意：
PixelFormat）为整型时，替换值为包含小数位的数值时，最终替换结果将是替换值的整数部分；
sourceDataset - 指定的待操作的栅格数据集。replaceTable - 指定的查找表，用于确定查找替换对应关系，是一个映射（Map）对象，其键代表源栅格值，值代表结果栅格值。targetDatasource - 指定的用于存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果栅格数据集的名称。
private void replaceExample(Datasource datasource) {
//获取待进行查找替换的栅格数据集
DatasetGrid sourceGrid = (DatasetGrid)datasource.getDatasets().get("Grid");
//制作查找表
Map repalceTable = new HashMap();
Double noValue = sourceGrid.getNoValue();
repalceTable.put(0d, noValue);
repalceTable.put(7d, 10d);
repalceTable.put(12d, 19.3);
repalceTable.put(21.5,16d);
repalceTable.put(noValue,30d);
//进行查找替换，获取结果栅格
DatasetGrid resultGrid = GeneralizeAnalyst.replace(sourceGrid, repalceTable, datasource, "NewGrid");
}
public static DatasetVector dissolve(DatasetVector sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
DissolveParameter dissolveParameter)
dissolve() 替代。
矢量数据融合，返回结果矢量数据集。
融合是指将融合字段值相同的对象合并为一个简单对象或复杂对象。适用于线对象和面对象。子对象是构成简单对象和复杂对象的基本对象。简单对象由一个子对象组成，即简单对象本身；复杂对象由两个或两个以上相同类型的子对象组成。
调用该方法时，需要通过 dissolveParameter 参数指定一个融合参数（DissolveParameter）对象，该对象用于指定融合所需的参数，如融合类型、融合字段、融合容限、统计字段及统计类型、过滤表达式，以及是否进行拓扑预处理、是否处理融合字段为空的对象等。
矢量数据的融合有三种方式：ONLYMULTIPART（组合）、SINGLE（融合）和 MULTIPART（融合后组合），详细介绍请参见 DissolveType 类。
sourceDataset - 指定的待融合的矢量数据集。必须为线数据集或面数据集。targetDatasource - 指定的用于存储结构数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。dissolveParameter - 指定的融合参数。
java.lang.IllegalArgumentException - 如果 sourceDataset 参数指定的数据集类型不为线或面
@Deprecated
public static boolean eliminate(DatasetVector sourceDataset,
double regionTolerance,
double vertexTolerance,
EliminateMode eliminateMode,
boolean isDeleteSingleRegion)
eliminate()替代。
碎多边形合并，即将数据集中小于指定面积的多边形合并到相邻的多边形中。
在数据制作和处理过程中，或对不精确的数据进行叠加后，都可能产生一些细碎而无用的多边形，称为碎多边形。可以通过“碎多边形合并”功能将这些细碎多边形合并到相邻的多边形中，或删除孤立的碎多边形（没有与其他多边形相交或者相切的多边形），以达到简化数据的目的。
一般面积远远小于数据集中其他对象的多边形才被认为是“碎多边形”，通常是同一数据集中最大面积的百万分之一到万分之一间，但可以依据实际研究的需求来设置最小多边形容限。如下图所示的数据中，在较大的多边形的边界上，有很多无用的碎多边形。
下图是对该数据进行“碎多边形合并”处理后的结果，与上图对比可以看出，碎多边形都被合并到了相邻的较大的多边形中。
注意：
sourceDataset - 指定的待进行碎多边形合并的数据集。只支持矢量二维面数据集，指定其他类型的数据集会抛出异常。regionTolerance - 指定的最小多边形容限。与系统计算的面积（SmArea 字段的值）对比，小于该值的多边形将被消除。取值范围为大于等于0，指定为小于0的值会抛出异常。vertexTolerance - 指定的节点容限。若两个节点之间的距离小于此容限值，则合并过程中会自动将这两个节点合并为一个节点。取值范围大于等于0，指定为小于0的值会抛出异常。eliminateMode - 指定的碎多边形合并方式。目前仅支持“按面积合并”（EliminateMode.ELIMINATE_BY_AREA）方式，即将碎多边形合并到与其相邻的具有最大面积的多边形中。isDeleteSingleRegion - 指定是否删除孤立的小多边形。如果为 true 会删除孤立的小多边形，否则不删除。
public static DatasetGrid majorityFilter(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
NeighborNumber neighborNumber,
MajorityDefinition majorityDefinition)
根据相邻像元值的众数替换栅格像元值。众数滤波工具必须满足两个条件才能执行替换。具有相同值的相邻像元数必须足够多（达到所有像元的半数及以上），并且这些像元在滤波器内核周围必须是连续的。第二个条件与像元的空间连通性有关，目的是将像元的空间模式的破坏程度降到最低。
特殊情况：
下图为众数滤波的示意图。
sourceDataset - 指定的待处理的数据集。输入栅格必须为整型。targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。neighborNumber - 邻域像元数。有上下左右4个像元作为邻近像元（FOUR），和相邻8个像元作为邻近像元（EIGHT）两种选择方法。majorityDefinition - 众数定义，即在进行替换之前指定必须具有相同值的相邻（空间连接）像元数。
public static DatasetGrid nibble(DatasetGrid sourceDataset,
DatasetGrid maskDataset,
DatasetGrid zoneDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
boolean isMaskNoValue,
boolean isNibbleNoValue)
用最邻近点的值替换掩膜范围内的栅格像元值。蚕食可将最近邻域的值分配给栅格中的所选区域，可用于编辑某栅格中已知数据存在错误的区域。
一般来说掩膜栅格中值为无值的像元定义哪些像元被蚕食。输入栅格中任何不在掩膜范围内的位置均不会被蚕食。
下图为蚕食的示意图。
sourceDataset - 指定的待处理的数据集。输入栅格可以为整型，也可以为浮点型。maskDataset - 指定的作为掩膜的栅格数据集。zoneDataset - 区域栅格。如果有区域栅格，掩膜内的像元只会被区域栅格中同一区域的最近像元（非掩膜的值）替换。区域是指栅格中具有相同值targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。isMaskNoValue - 是否选择掩膜中无值像元被蚕食。true表示选择无值像元被蚕食，即把掩膜中为无值的对应原栅格值替换为最邻近区域的值，有值像元在原栅格中保持不变；false表示选择有值像元被蚕食，即把掩膜中为有值的对应原栅格值替换为最邻近区域的值，无值像元在原栅格中保持不变。一般使用第一种情况较多。isNibbleNoValue - 是否修改原栅格中的无值数据。true表示输入栅格中的无值像元在输出中仍为无值；false表示输入栅格中处于掩膜内的无值像元可以被蚕食为有效的输出像元值。
public static RegionGroupResult regionGroup(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
NeighborNumber neighborNumber,
boolean isSaveLinkValue,
boolean isLinkByNeighbor,
int excludedValue)
记录输出中每个像元所属的连接区域的标识，系统为每个区域分配唯一编号，简单来说就是将连通的具有相同值的像元组成一个区域并编号。扫描的第一个区域赋值为1，第二个区域赋值为2，依此类推，直到所有的区域均已赋值。扫描将按从左至右、从上至下的顺序进行。
下图为区域分组的示意图。
sourceDataset - 指定的待处理的数据集。输入栅格必须为整型。targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。neighborNumber - 邻域像元数。有上下左右4个像元作为邻近像元（FOUR），和相邻8个像元作为邻近像元（EIGHT）两种选择方法。isSaveLinkValue - 是否保留对应的栅格原始值。设置为true,属性表增加SourceValue项，连接输入栅格的每个像元的原始值；如果不再需要每个区域的原始值，可以设置为false，会加速处理过程。注意，只有当isLinkByNeighbor 设置为true时，该参数才有效。isLinkByNeighbor - 是否根据邻域连通。设置为true时，根据4邻域或8邻域法连通像元构成区域；设置为false时，必须设置排除值excludedValue，此时除了排除值的连通区域都可以构成一个区域。excludedValue - 排除值。排除的栅格值不参与计数，在输出栅格上，包含排除值的像元位置赋值为0。如果设置了排除值，结果属性表中就没有连接信息。
public static RegionGroupResult regionGroup(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
NeighborNumber neighborNumber,
boolean isSaveLinkValue)
记录输出中每个像元所属的连接区域的标识。系统为每个区域分配唯一编号。扫描的第一个区域赋值为1，第二个区域赋值为2，依此类推，直到所有的区域均已赋值。扫描将按从左至右、从上至下的顺序进行。
sourceDataset - 指定的待处理的数据集。输入栅格必须为整型。targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。neighborNumber - 邻域像元数。有上下左右4个像元作为邻近像元（FOUR），和相邻8个像元作为邻近像元（EIGHT）两种选择方法。isSaveLinkValue - 是否保留对应的栅格原始值。设置为true,属性表增加SourceValue项，连接输入栅格的每个像元的原始值；如果不再需要每个区域的原始值，可以设置为false，会加速处理过程。
public static DatasetGrid expand(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
NeighborNumber neighborNumber,
int cellNumber,
int[] zoneValues)
按指定的像元数目展开指定的栅格区域。将指定的区域值视为前景区域，其余的区域值视为背景区域。通过此方法可使前景区域扩展到背景区域。无值像元将始终被视为背景像元，因此任何值的相邻像元都可以扩展到无值像元，无值像元不会扩展到相邻像元。
注意：
下图为扩展的示意图。
sourceDataset - 指定的待处理的数据集。输入栅格必须为整型。targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。neighborNumber - 邻域像元数，在这里指用于扩展所选区域的方法。有基于距离的方法，即上下左右4个像元作为邻近像元（FOUR），和基于数学形态学的方法，即相邻8个像元作为邻近像元（EIGHT）两种扩展方法。cellNumber - 按照所选邻域扩展方法（4领域/8邻域）进行收缩的次数。其中上一次运行的结果是后续迭代的输入，该值必须为大于0的整数。zoneValues - 要进行扩展的像元区域值。
public static DatasetGrid shrink(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
NeighborNumber neighborNumber,
int cellNumber,
int[] zoneValues)
按指定的像元数目收缩所选区域，方法是用邻域中出现最频繁的像元值替换该区域的值。将指定的区域值视为前景区域，其余的区域值视为背景区域。通过此方法可用背景区域中的像元来替换前景区域中的像元。
注意：
下图为收缩的示意图。
sourceDataset - 指定的待处理的数据集。输入栅格必须为整型。targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。neighborNumber - 邻域像元数，在这里指用于收缩所选区域的方法。有基于距离的方法，即上下左右4个像元作为邻近像元（FOUR），和基于数学形态学的方法，即相邻8个像元作为邻近像元（EIGHT）两种收缩方法。cellNumber - 按照所选邻域收缩方法（4领域/8邻域）进行收缩的次数。其中上一次运行的结果是后续迭代的输入，该值必须为大于0的整数。zoneValues - 要进行收缩的像元区域值。
public static DatasetGrid boundaryClean(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
BoundaryCleanSortType sortType,
boolean isRunTwoTimes)
通过扩展和收缩来平滑区域间的边界。将更改x和y方向上所有少于三个像元的区域。
下图为边界清理的示意图。
sourceDataset - 指定的待处理的数据集。输入栅格必须为整型。targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。sortType - 排序方法。指定要在平滑处理中使用的排序类型。包括NOSORT、DESCEND、ASCEND三种方法。isRunTwoTimes - 发生平滑处理过程的次数是否为两次。true表示执行两次扩展-收缩过程，根据排序类型执行扩展和收缩，然后使用相反的优先级多执行一次收缩和扩展；false表示根据排序类型执行一次扩展和收缩。
public static DatasetGrid thin(DatasetGrid sourceDataset,
Datasource targetDatasource,
java.lang.String targetDatasetName,
long backOrNoValue)
通过减少表示要素宽度的像元数来对栅格化的线状要素进行细化。典型应用是对扫描的等高线地图进行处理。
sourceDataset - 指定的待处理的数据集。targetDatasource - 指定的存储结果数据集的数据源。targetDatasetName - 指定的结果数据集的名称。backOrNoValue - 指定的指定栅格的背景色或表示无值的值。
public static void addSteppedListener(SteppedListener l)
SteppedEvent）的监听器。
l - 一个用于接收进度条事件的监听器。public static void removeSteppedListener(SteppedListener l)
SteppedEvent）的监听器。
l - 一个用于接收进度条事件的监听器。
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| 上一个类 下一个类 | 框架 无框架 | ||||||||
| 摘要： 嵌套 | 字段 | 构造方法 | 方法 | 详细信息： 字段 | 构造方法 | 方法 | ||||||||