Pertenencia difusa (Spatial Analyst)

Resumen

Transforma el ráster de entrada a una escala de 0 a 1, que indica la fortaleza de la pertenencia en un conjunto, en función de un algoritmo de difuminación especificado.

Un valor de 1 indica una pertenencia completa en el conjunto difuso; si la pertenencia disminuye a 0 quiere decir que no es miembro del conjunto difuso.

Más información sobre cómo funciona la Pertenencia difusa

Uso

Sintaxis

FuzzyMembership (in_raster, {fuzzy_function}, {hedge})
ParámetroExplicaciónTipo de datos
in_raster

El ráster de entrada cuyos valores se escalarán de 0 a 1.

Raster Layer
fuzzy_function
(Opcional)

Especifica el algoritmo utilizado en el difuminado del ráster de entrada.

Las clases difusas se utilizan para especificar el tipo de pertenencia.

Los tipos de clases de pertenencia son:

A continuación, se presentan las formas de las clases de pertenencia:

  • FuzzyGaussian({punto medio},{expansión})
  • FuzzyLarge({punto medio},{expansión})
  • FuzzyLinear({mín},{máx})
  • FuzzyMSLarge({mean_multiplier},{std_multiplier})
  • FuzzyMSLarge({mean_multiplier},{std_multiplier})
  • FuzzyNear({punto medio},{expansión})
  • FuzzySmall({punto medio},{expansión})

Fuzzy function
hedge
(Opcional)

Definir un cerco de setos aumenta o reduce los valores de pertenencia difusa que modifican el significado de un conjunto difuso. Los cercos de setos son útiles para ayudar a controlar los criterios o atributos importantes.

  • NONENo se aplica ningún cerco de setos. Esta es la opción predeterminada.
  • SOMEWHATSe conoce como dilación, y se define como la raíz cuadrada de la función de pertenencia difusa. Este cerco de setos aumenta las funciones de pertenencia difusa.
  • VERYTambién se conoce como concentración y se define como la función de pertenencia difusa al cuadrado. Este cerco de setos disminuye las funciones de pertenencia difusa.
String

Valor de retorno

NombreExplicaciónTipo de datos
out_raster

La salida será un ráster de punto flotante con valores que varían de 0 a 1.

Raster

Ejemplo de código

Ejemplo 1 de FuzzyMembership (ventana de Python)

En este ejemplo se crea un ráster de pertenencia difusa mediante la función Gaussiana, donde los valores de elevación más cercanos al punto medio (1.200 pies) poseen un valor de pertenencia mayor.

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")
Ejemplo 2 de FuzzyMembership (secuencia de comandos independiente)

En este ejemplo se crea un ráster de pertenencia difusa mediante la función Gaussiana y una expansión de 0,4, donde los valores de elevación más cercanos al punto medio (1.000 pies) poseen un valor de pertenencia mayor.

# 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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Información de licencia

ArcView: Requiere Análisis espacial
ArcEditor: Requiere Análisis espacial
ArcInfo: Requiere Análisis espacial

7/11/2012