前言

现有栅格分类图, 图中像素值代表分类编号, 取值范围为0~7。
要在每个类别中抽取100个点, 输出成带有类别的shape文件。

提取每类的随机点(流程图)

0 已有数据

一副栅格影像, 像素值代表该点的类别。

1 对类别进行循环

设置1~7的循环, 循环变量名为index。在之后的流程中以%index%方式引用该值。

2 提取该类的点

使用栅格计算器将除该类的值设置成Null

3 将该类转换成面对象

4 类别边缘缓冲一个像素

避免采样到类别交界处。
融合类型一定要选ALL, 使其输出成一个对象。

5 *融合

有时候可能图太大或太复杂了, 缓冲区工具的融合类型就算选了ALL也会导致分出多块多边形, 这时候就要进行融合(甚至需要手动进行融合, 自动融合可能会失败)。

6 创建随机点

先创建一个gdb用以储存输出的点, 然后再填写其他参数。

对每个类别创建100个点

生成的随机点的属性表如下图所示

7 添加类别信息

还需给这些新生成的随机点添加所属类别信息。

7.1 添加字段

创建label字段

7.2 删除字段

删除原有的CID字段

7.3 计算字段

给label字段赋值

执行完毕后随机点对象的属性表应如图所示:

合并点对象

使用Merge工具选择上述流程图生成的多个类别的随机点, 执行合并, 得到最终结果。