需要 Spatial Analyst 许可。
摘要
定义一个指数变换函数，该函数是根据平移和基础系数这两个形状控制参数，以及确定函数应用范围的阈值上限和下限确定的。
讨论
使用 TfExponential 对象的工具为按函数重设等级。
可达的最高函数值限于最大单精度浮点值（FLT_MAX，值为 3.402823466 x 1038）的二分之一，即 1.701411733 x 1038。任何超出此限值的输入值都将在输出栅格中获得至等级的值。
每次增加高输入值时都会大幅增大所得的函数范围。因此，当函数范围线性变换为评估等级时，较高的函数值将影响范围，因而指数函数曲线的形状可能会在输出评估等级中丢失。可通过减小 upperThreshold 截断部分较高值。
语法
TfExponential ({shift}, {baseFactor}, {lowerThreshold}, {valueBelowThreshold}, {upperThreshold}, {valueAboveThreshold})| 参数 | 说明 | 数据类型 |
shift | 定义每个输入值应平移的量。平移值是从输入值中减去的值。将变换函数应用于平移后的输入值以确定函数值。 The shift can be positive or negative. (默认值为 None) | Double |
baseFactor | 控制指数函数增长程度的乘数。该乘数越大，输入值较大时的函数曲线越陡。指数函数的底数和基础系数之间有紧密的联系。baseFactor 1 等于自然指数 (ex)。 (默认值为 None) | Double |
lowerThreshold | 定义开始应用指定变换函数的起始值。在输出栅格上与 lowerThreshold 对应的输入值将分配到自等级评估等级值。低于 lowerThreshold 的输入值将分配到 valueBelowThreshold，并且不会计入函数值范围。 lowerThreshold 必须小于 upperThreshold。 (默认值为 None) | Double |
valueBelowThreshold | 此用户定义的值用于分配输入值小于 lowerThreshold 的输出像元位置。 valueBelowThreshold 的值可以为浮点数、整数或 NoData。在工具对话框内，NoData 左右不使用引号；但在编写脚本时需要使用引号，即 "NoData"。 (默认值为 None) | Variant |
upperThreshold | 定义终止应用指定变换函数的结束值。在输出栅格上与 upperThreshold 对应的输入值将分配到至等级评估等级值。高于 upperThreshold 的输入值将分配到 valueAboveThreshold，并且不会计入函数值范围。 lowerThreshold 必须小于 upperThreshold。 (默认值为 None) | Double |
valueAboveThreshold | 此用户定义的值用于分配输入值大于 upperThreshold 的输出像元位置。 valueAboveThreshold 的值可以为浮点数、整数或 NoData。在工具对话框内，NoData 左右不使用引号；但在编写脚本时需要使用引号，即 "NoData"。 (默认值为 None) | Variant |
属性
| 属性 | 说明 | 数据类型 |
| shift (可读写) |
函数的平移值，用于定义在应用函数前每个输入值应减去的量。 | Double |
| baseFactor (可读写) | 变换函数的 baseFactor 的值，用于控制指数函数增长的急剧程度。 | Double |
| lowerThreshold (可读写) |
变换函数的 lowerThreshold 的值，用于定义开始应用指定变换函数的起始值。 | Double |
| valueBelowThreshold (可读写) |
输入值低于 lowerThreshold 的值将被分配到输出像元。 | Variant |
| upperThreshold (可读写) |
变换函数的 upperThreshold 值，用于定义停止应用指定函数的终止值。 | Double |
| valueAboveThreshold (可读写) | 输入值高于 upperThreshold 的值将被分配到输出像元。 | Variant |
代码示例
指数变换函数示例 1（Python 窗口）
演示如何创建 TfExponential 类以及如何在 Python 窗口的 RescaleByFunction 工具中使用该类。
import arcpy
from arcpy.sa import *
from arcpy import env
env.workspace = "c:/sapyexamples/data"
outRescale = RescaleByFunction("distroads", TfExponential(30, 0.00035, "#", "#", "#", "#"), 1, 10)
outRescale.save("c:/sapyexamples/rescaletfex1")
指数变换函数示例 2（独立脚本）
演示如何使用 TfExponential 类在 RescaleByFunction 工具中转换输入数据。
# Name: TfExponential_Ex_02.py
# Description: Rescales input raster data using an Exponential function and
# transforms the function values onto a specified evaluation scale.
# Requirements: Spatial Analyst Extension
# Author: esri
# 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 = "distroads"
# Create the TfExponential object
shift = 30
basefactor = 0.00035
lowerthresh = "#"
valbelowthresh = "#"
upperthresh = "#"
valabovethresh = "#"
myTfFunction = TfExponential(shift, basefactor, lowerthresh, valbelowthresh, upperthresh, valabovethresh)
# Set evaluation scale
fromscale = 1
toscale = 10
# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
# Execute RescaleByFunction
outRescale = RescaleByFunction(inRaster, myTfFunction, fromscale, toscale)
# Save the output
outRescale.save("c:/sapyexamples/rescaletfex2")