Theo ý kiến, đây là phiên bản hoạt động với các phân đoạn đường vuông góc. Vui lòng sử dụng một cách thận trọng vì tôi chưa kiểm tra kỹ lưỡng!
Phương pháp này khó hiểu hơn nhiều so với câu trả lời của @ whuber - một phần vì tôi không phải là một lập trình viên giỏi, và một phần vì quá trình xử lý véc tơ có một chút khó khăn. Tôi hy vọng nó ít nhất sẽ giúp bạn bắt đầu nếu các đoạn đường vuông góc là những gì bạn cần.
Bạn sẽ cần phải cài đặt các gói Shapely , Fiona và Numpy Python (cùng với các phụ thuộc của chúng) để chạy gói này.
#-------------------------------------------------------------------------------
# Name: perp_lines.py
# Purpose: Generates multiple profile lines perpendicular to an input line
#
# Author: JamesS
#
# Created: 13/02/2013
#-------------------------------------------------------------------------------
""" 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
# ##############################################################################
# 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
# ##############################################################################
# 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()
Hình ảnh dưới đây cho thấy một ví dụ về đầu ra từ tập lệnh. Bạn cung cấp một shapefile đại diện cho đường trung tâm của bạn và chỉ định độ dài của các đường vuông góc và khoảng cách của chúng. Đầu ra là một shapefile mới chứa các dòng màu đỏ trong hình ảnh này, mỗi cái có một thuộc tính liên quan chỉ định khoảng cách của nó từ khi bắt đầu cấu hình.
Như @whuber đã nói trong các bình luận, một khi bạn đã đến giai đoạn này, phần còn lại khá dễ dàng. Hình ảnh dưới đây cho thấy một ví dụ khác với đầu ra được thêm vào ArcMap.
Sử dụng công cụ Feature to Raster để chuyển đổi các đường vuông góc thành raster phân loại. Đặt raster VALUEthành Disttrường trong shapefile đầu ra. Cũng nên nhớ để thiết lập các công cụ Environmentsđể Extent, Cell sizevà Snap rastercũng giống như cho DEM cơ bản của bạn. Bạn nên kết thúc với một đại diện raster của các dòng của bạn, đại loại như thế này:
Cuối cùng, chuyển đổi raster này thành lưới số nguyên (sử dụng công cụ Int hoặc máy tính raster) và sử dụng nó làm vùng đầu vào cho Công cụ thống kê Zonal dưới dạng công cụ Bảng . Bạn nên kết thúc với một bảng đầu ra như thế này:
Các VALUElĩnh vực trong bảng này cung cấp cho các khoảng cách từ sự bắt đầu của dòng hồ sơ gốc. Các cột khác cung cấp số liệu thống kê khác nhau (tối đa, trung bình, v.v.) cho các giá trị trong mỗi mặt cắt. Bạn có thể sử dụng bảng này để vẽ sơ lược tóm tắt của bạn.
Lưu ý: Một vấn đề rõ ràng với phương pháp này là, nếu dòng ban đầu của bạn rất gượng gạo, một số dòng cắt ngang có thể trùng nhau. Các công cụ thống kê khu vực trong ArcGIS không thể xử lý các vùng chồng lấp, vì vậy khi điều này xảy ra, một trong các đường cắt ngang của bạn sẽ được ưu tiên hơn các vùng khác. Điều này có thể hoặc không thể là một vấn đề cho những gì bạn đang làm.
Chúc may mắn!
