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rasterextentscoercer使用包含光栅范围的矢量多边形替换传入的光栅。使用“数据扩展数据块”设置,它可以用于为不排除数据值的区域生成多边形。
变压器有三种模式:
让我们来看一个简单的例子(附:Simple.fmw)看看这三种模式是如何工作的。
RasterrgbCreator将生成源光栅,我们将其传递给三个rasterextentscoperers,它们设置为三种不同的模式:
以下是输出:
来源
结果以下内容:
光栅范围
数据MBR范围
数据范围
在“光栅范围”的最简单情况下,我们得到的结果与使用边界框替换器.在我们的例子中,RasterrgbCreator对光栅应用25度旋转,因此,使用光栅的旋转角。
“data mbr extents”在光栅内的所有数据单元周围创建最小边界矩形。在我们的例子中,我们让数据单元接触到光栅的所有四个侧面,这就是为什么生成的多边形等于光栅范围的原因。
现在,让我们仔细看看最后一个模式——“数据扩展数据块”。如果放大一点,我们可以看到矢量多边形的锯齿形边缘:
变压器小心地将所有数据单元与节点数据单元分开,这是由光栅旋转产生的。最后一种模式很有趣,虽然仍然有限。如果我们能把数据和nodata分开,然后我们可以动态更改nodata值,因此-连续矢量化图像的不同值(和区域)。
这种测试最好的候选者是DEM光栅。我吃了两片CDED公司数字高程模型,把它们作为一个更大实验的来源(见demvectorization.fmwt)以下内容:
与RastereExpressionEvaluator公司,我把所有的高度都转换成20的倍数。在定制变压器中,我做了一个循环,将nodata值从0更改为20米间隔的光栅上可用的最大值。
生成的多边形被清理,同一海拔高度的分解区被溶解,洞是从甜甜圈上切下来的,颜色根据高度设置:
我们得到了一个向量数据集。整个翻译时间约为10-12秒。如果我们用老办法拉氏细胞胁迫剂,请PontonRasterValue提取器,请和2盒替换器,翻译时间超过30分钟(在Intel Xeon 2.27GHz上,4 GB内存)。
我们可以用我们的推广者变压器,然而,此任务超出了本文的范围。
这个转换器的未来版本将能够处理数据值和范围-不需要设置节点数据来提取向量多边形。
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