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模糊类概述

需要 Spatial Analyst 许可。

模糊类用于根据指定的函数将输入值的变换或重新映射定义为新值。变换过程称为模糊化并且在此过程中会为每个输入值建立模糊分类。变换值的范围从 0 到 1,用于定义分类在指定类或集合中的概率,其中 1 表示恰好在某集合中。每个模糊类都定义一个连续函数,每个函数会捕获不同的变换类型,以达到预期效果。例如,对于与指定值越近成为集合成员的可能性越大的情况,某个函数可能更合适,而对于值越大成为集合成员的可能性越大的情况,另一个函数可能更合适。

FuzzyGaussian

通过高斯分布或基于用户指定中点的正态分布(分配的隶属度为 1)及经过定义减至零的散度,定义针对特定值的模糊隶属度函数。

FuzzyLarge

定义一个较大输入值隶属度更接近于 1 的模糊隶属度函数。通过一个用户定义的中点(分配的隶属度为 0.5)和定义的散度来定义函数。

FuzzyLinear

通过用户指定的最小值(隶属度为 0)到用户定义的最大值(分配的隶属度为 1)之间的线性变换来定义模糊隶属度函数。

FuzzyMSLarge

通过一个基于平均值和标准差的函数,以隶属度更接近于 1 的较大值定义模糊隶属度。

FuzzyMSSmall

通过一个基于平均值和标准差的函数,以隶属度更接近于 1 的较小值定义模糊隶属度。

FuzzyNear

通过一个用户定义的中点(分配的隶属度为 1)及经过定义减至零的散度,定义针对特定值的模糊隶属度函数。

FuzzySmall

以隶属度更接近于 1 的较小输入值定义模糊隶属度函数。通过一个用户定义的中点(分配的隶属度为 0.5)和定义的散度来定义函数。

使用模糊对象的工具

  • FuzzyMembership

在多个输入栅格经过变换后,可使用下列工具建立并分析经不同变换的栅格之间的关系:

  • FuzzyOverlay

相关主题

  • Spatial Analyst 类概述
  • 将模糊逻辑应用于叠加栅格

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