주석에 이어 수직 선분과 함께 작동하는 버전이 있습니다. 철저히 테스트하지 않았으므로주의해서 사용하십시오!
이 방법은 @whuber의 답변보다 훨씬 더 복잡합니다. 부분적으로는 내가 훌륭한 프로그래머가 아니기 때문에, 벡터 처리가 약간의 문제이기 때문입니다. 수직 선분이 필요한 경우 적어도 시작하기를 바랍니다.
이것을 실행하려면 Shapely , Fiona 및 Numpy Python 패키지가 (종속성과 함께) 설치되어 있어야합니다.
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# Name: perp_lines.py
# Purpose: Generates multiple profile lines perpendicular to an input line
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# Author: JamesS
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# Created: 13/02/2013
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""" Takes a shapefile containing a single line as input. Generates lines
perpendicular to the original with the specified length and spacing and
writes them to a new shapefile.
The data should be in a projected co-ordinate system.
"""
import numpy as np
from fiona import collection
from shapely.geometry import LineString, MultiLineString
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# User input
# Input shapefile. Must be a single, simple line, in projected co-ordinates
in_shp = r'D:\Perp_Lines\Centre_Line.shp'
# The shapefile to which the perpendicular lines will be written
out_shp = r'D:\Perp_Lines\Output.shp'
# Profile spacing. The distance at which to space the perpendicular profiles
# In the same units as the original shapefile (e.g. metres)
spc = 100
# Length of cross-sections to calculate either side of central line
# i.e. the total length will be twice the value entered here.
# In the same co-ordinates as the original shapefile
sect_len = 1000
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# Open the shapefile and get the data
source = collection(in_shp, "r")
data = source.next()['geometry']
line = LineString(data['coordinates'])
# Define a schema for the output features. Add a new field called 'Dist'
# to uniquely identify each profile
schema = source.schema.copy()
schema['properties']['Dist'] = 'float'
# Open a new sink for the output features, using the same format driver
# and coordinate reference system as the source.
sink = collection(out_shp, "w", driver=source.driver, schema=schema,
crs=source.crs)
# Calculate the number of profiles to generate
n_prof = int(line.length/spc)
# Start iterating along the line
for prof in range(1, n_prof+1):
# Get the start, mid and end points for this segment
seg_st = line.interpolate((prof-1)*spc)
seg_mid = line.interpolate((prof-0.5)*spc)
seg_end = line.interpolate(prof*spc)
# Get a displacement vector for this segment
vec = np.array([[seg_end.x - seg_st.x,], [seg_end.y - seg_st.y,]])
# Rotate the vector 90 deg clockwise and 90 deg counter clockwise
rot_anti = np.array([[0, -1], [1, 0]])
rot_clock = np.array([[0, 1], [-1, 0]])
vec_anti = np.dot(rot_anti, vec)
vec_clock = np.dot(rot_clock, vec)
# Normalise the perpendicular vectors
len_anti = ((vec_anti**2).sum())**0.5
vec_anti = vec_anti/len_anti
len_clock = ((vec_clock**2).sum())**0.5
vec_clock = vec_clock/len_clock
# Scale them up to the profile length
vec_anti = vec_anti*sect_len
vec_clock = vec_clock*sect_len
# Calculate displacements from midpoint
prof_st = (seg_mid.x + float(vec_anti[0]), seg_mid.y + float(vec_anti[1]))
prof_end = (seg_mid.x + float(vec_clock[0]), seg_mid.y + float(vec_clock[1]))
# Write to output
rec = {'geometry':{'type':'LineString', 'coordinates':(prof_st, prof_end)},
'properties':{'Id':0, 'Dist':(prof-0.5)*spc}}
sink.write(rec)
# Tidy up
source.close()
sink.close()
아래 이미지는 스크립트 출력 결과를 보여줍니다. 중심선을 나타내는 쉐이프 파일을 입력하고 수직선의 길이와 간격을 지정합니다. 출력은이 이미지에 빨간색 선이 포함 된 새 shapefile이며, 각 프로파일에는 프로파일 시작과의 거리를 지정하는 관련 속성이 있습니다.
@ whuber가 의견에서 말했듯 이이 단계에 도달하면 나머지는 상당히 쉽습니다. 아래 이미지는 ArcMap에 출력이 추가 된 다른 예를 보여줍니다.
래스터에 피쳐 도구를 사용하여 수직선을 범주 형 래스터로 변환합니다. 래스터 VALUE를 Dist출력 셰이프 파일 의 필드로 설정하십시오 . 또한 도구 설정을 기억 Environments하는 정도 Extent, Cell size그리고 Snap raster당신의 기본 DEM과 동일합니다. 다음과 같이 라인의 래스터 표현으로 끝나야합니다.
마지막으로이 래스터를 정수 그리드 ( Int 도구 또는 래스터 계산기 사용)로 변환하고 영역 통계를 테이블로 도구 의 입력 영역으로 사용하십시오 . 다음과 같은 출력 테이블로 끝나야합니다.
VALUE이 테이블 의 필드는 원래 프로파일 라인의 시작부터 거리를 제공합니다. 다른 열은 각 변환의 값에 대한 다양한 통계 (최대, 평균 등)를 제공합니다. 이 테이블을 사용하여 요약 프로파일을 플롯 할 수 있습니다.
주의 : 이 방법의 한 가지 명백한 문제는 원래 선이 매우 흔들리면 일부 가로 선이 겹칠 수 있다는 것입니다. ArcGIS의 구역 통계 도구는 겹치는 영역을 처리 할 수 없으므로이 경우 가로선 중 하나가 다른 가로선보다 우선합니다. 이것은 당신이하고있는 일에 문제가 될 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
행운을 빕니다!
