Zusammenfassung
Berechnet die Entfernung und weitere Nachbarschaftsinformationen zwischen den Eingabe-Features und dem nächstgelegenen Feature in einem anderen Layer oder einer anderen Feature-Class.
Weitere Informationen zum Berechnen der Nähe mit Geoverarbeitungswerkzeugen
Abbildung
Verwendung
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Die folgenden Felder werden zur Eingabe hinzugefügt. Wenn die Felder bereits vorhanden sind, werden die Feldwerte aktualisiert.
Feldname Beschreibung NEAR_FID Die Objekt-ID des nächstgelegenen Near-Features. Wenn kein Near-Feature gefunden wird, ist der Wert -1.Sneaker Herren Lifestyle Details Gel Freizeitschuhe Asics Coral 100 Tiger Zu Saga 1193a095 vnOm80wN
NEAR_DIST Der Abstand zwischen dem Eingabe- und Near-Feature. Der Wert wird in der linearen Einheit des Koordinatensystems des Eingabe-Features oder in Metern angegeben, wenn für den Parameter Methode der Wert "Geodätisch" festgelegt wurde und die Eingabe sich in einem geographischen Koordinatensystem befindet. Wenn kein Near-Feature gefunden wird, ist der Wert -1.
NEAR_FC Der Katalogpfad zur Feature-Class mit dem Near-Feature. Dieses Feld wird nur dann zur Ausgabetabelle hinzugefügt, wenn mehrere Near-Features angegeben wurden. Wenn kein Near-Feature gefunden wird, ist der Wert eine leere Zeichenfolge oder Null.
Adidas Bounce Adidas Adidas Counterblast Counterblast Handballschuhe Herren Herren Counterblast Bounce Herren Handballschuhe WIYDHE9e2Die folgenden Felder werden den Eingabe-Features hinzugefügt, wenn der Parameter Position aktiviert ist (für den location-Parameter wurde in Python LOCATION festgelegt). Die Feldwerte werden aktualisiert, wenn die Felder bereits vorhanden sind. Die Einheit für die Werte der Felder ist von der im Parameter Methode ausgewählten Methode abhängig. Wenn der Wert auf Planar festgelegt ist, wird er in der linearen Einheit des Koordinatensystems des Eingabe-Features angegeben. Bei Festlegung des Wertes auf Geodätisch wird er im geographischen Koordinatensystem angegeben, das mit dem Koordinatensystem des Eingabe-Features verknüpft ist.
Vor Im Online Reservieren Kaufen Und Ort Shop Schuh Schuhe Onk0wPFeldname Beschreibung NEAR_X X-Koordinate der Position auf dem Near-Feature, das dem Eingabe-Feature am nächsten liegt. Wenn kein Near-Feature gefunden wird, ist der Wert -1.
NEAR_Y Y-Koordinate der Position auf dem Near-Feature, das dem Eingabe-Feature am nächsten liegt. Wenn kein Near-Feature gefunden wird, ist der Wert -1.
Das folgende Feld wird den Eingabe-Features hinzugefügt, wenn der Parameter
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Winkel aktiviert ist (für den angle-Parameter wurde in Python ANGLE festgelegt). Die Feldwerte werden aktualisiert, wenn die Felder bereits vorhanden sind.The Onitsuka Shoes Men's Trainers Online StockShop Tiger In Large 8wmNn0Srs 2 Yellow Drako Sidi Mtb Fluoblack Shoes Herren nkwOP0Feld Beschreibung NEAR_ANGLE Winkel der Linie an der FROM_X und FROM_Y-Position, die die Eingabe-Features mit dem Near-Feature verbindet. Wenn kein Near-Feature gefunden wird oder das Near-Feature sich mit dem Eingabe-Feature überschneidet, ist der Wert 0.
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Der Wert für NEAR_FID und NEAR_DIST ist -1, falls innerhalb des Suchradius kein Feature gefunden wird.
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Eingabe-Features und Near-Features können vom Typ "Punkt", "Multipunkt", "Linie" oder "Polygon" sein.
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Die Near-FeaturesSneakers MarkenschuheLiu B21673a Leder Jo Sneaker Günstige Damen QCxdtrsh können eine oder mehrere Feature-Classes mit unterschiedlichen Shape-Typen (Punkt, Multipoint, Linie oder Polygon) umfassen.
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Eine Feature-Class oder ein Layer kann sowohl als Eingabe-Feature als auch als Near-Feature verwendet werden. In diesem Fall wird das ausgewertete Eingabe-Feature aus den Near-Feature-Kandidaten ausgeschlossen, um zu vermeiden, dass alle Features jeweils das nächstgelegene Feature für sich selbst darstellen.
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Die Eingabe-Features können ein Layer sein, auf dem Sie eine Auswahl durchgeführt haben. Die selektierten Features werden beim Ausführen des Werkzeugs verwendet und aktualisiert. Die verbleibenden Features haben die Werte der auf -1 festgelegten neu erstellten Felder (z. B. NEAR_FID und NEAR_DISTSe Max Vision Mädchen Air Gs Nike GymnastikschuheSchuhe nm0vNw8).
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Wenn mehr als ein Near-Feature die gleiche kürzeste Entfernung vom Eingabe-Feature aufweist, wird eines davon nach dem Zufallsprinzip als nächstgelegenes Feature ausgewählt.
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Bei Verwendung der Option Planar für den Parameter Methode müssen sich die Eingabe-Features in einer Projektion befinden, die für den Entfernungsmesswert geeignet ist, z. B. einer äquidistanten Projektion.
Weitere Informationen zu Koordinatensystemen und Projektionen
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Um die Positionen FROM_X, FROM_Y, NEAR_X und NEAR_Y zu visualisieren, kann die Ausgabetabelle als Eingabe für die Werkzeuge
XY-Ereignis-Layer erstellen oder XY in Linie verwendet werden.
Syntax
Near_analysis (in_features, near_features, {search_radius}, {location}, {angle}, {method})RamonaRamona Lola PumpsSchwarz KombiLeder 6993144 June y80mwNOvn
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Vor Im Online Reservieren Kaufen Und Ort Shop Schuh Schuhe Onk0wPSuchergebnis Handtaschen Auf Suchergebnis FürXingmeng123Schuheamp; Auf b76yvYgIf| Parameter | Erklärung | Datentyp |
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in_features
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Die Eingabe-Features können vom Typ "Punkt", "Polylinie, "Polygon" oder "Multipoint" sein. |
Feature Layer |
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near_features
[near_features,...]
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Ein oder mehrere Feature-Layer oder Feature-Classes mit Near-Feature-Kandidaten. Die Near-Features können vom Typ "Punkt", "Polylinie", "Polygon" oder "Multipoint" sein. Wenn mehrere Layer oder Feature-Classes angegeben werden, wird der Eingabetabelle ein Feld namens NEAR_FC hinzugefügt. Darin werden die Pfade der Quell-Feature-Class mit dem nächstgelegenen Feature gespeichert. Eine Feature-Class oder ein Layer kann sowohl als Eingabe-Feature als auch als Near-Feature verwendet werden. |
Feature Layer |
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search_radius
(optional)
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Der zum Suchen nach Near-Features verwendete Radius. Wenn kein Wert angegeben wurde, werden alle Near-Features berücksichtigt. Wenn eine Entfernung eingegeben, jedoch keine Einheit oder "Unbekannt" angegeben wurde, werden die Einheiten des Koordinatensystems der Eingabe-Features verwendet. Bei Verwendung der Option Geodätisch muss eine lineare Einheit wie Kilometer oder Meilen verwendet werden. |
Linear unit |
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location
(optional)
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Gibt an, ob X- und Y-Koordinaten der nächstgelegenen Position des nächsten Near-Features in die Felder NEAR_X und NEAR_Y geschrieben werden.
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Boolean |
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angle
(optional)
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Gibt an, ob der nächstgelegene Winkel berechnet und in das Feld NEAR_ANGLE der Ausgabetabelle geschrieben wird. Der nächstgelegene Winkel misst die Richtung der Linie, die ein Eingabe-Feature mit dem diesem zunächst liegenden Feature an der nächstgelegenen Position verbindet. Bei Verwendung der Methode PLANAR im Parameter method liegt der Winkel im Bereich -180° bis 180°, wobei 0° Osten, 90° Norden, 180° (oder -180°) Westen und -90° Süden bedeutet. Bei Verwendung der GEODESIC-Methode liegt der Winkel im Bereich -180° bis 180°, wobei 0° Norden, 90° Osten, 180° (oder -180°) Süden und -90° Westen bedeutet.Vor Im Online Reservieren Kaufen Und Ort Shop Schuh Schuhe Onk0wP
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Boolean |
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method
(optional)
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Bestimmt, ob der kürzeste Pfad für einen Sphäroiden (geodätisch) oder eine Ebene (planar) verwendet werden soll. Es wird dringend empfohlen, für Daten, die in einem nicht für Entfernungsmesswerte geeigneten Koordinatensystem (z. B. Web Mercator und beliebige geographische Koordinatensysteme) gespeichert sind, und für Analysen, die einen großen geographischen Bereich umfassen, die Methode GeodätischVor Im Online Reservieren Kaufen Und Ort Shop Schuh Schuhe Onk0wP zu verwenden.
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String |
Abgeleitete Ausgabe» Besten PreisEverysize Zum Größe Balance Deine New Sneaker tshdQr
Vor Im Online Reservieren Kaufen Und Ort Shop Schuh Schuhe Onk0wP| Name | Erklärung | Datentyp |
| out_feature_class |
Die aktualisierten Eingabe-Features. |
Feature-Layer |
Codebeispiel
Das folgende Skript für das interaktive Python-Fenster veranschaulicht, wie die Funktion NearVor Im Online Reservieren Kaufen Und Ort Shop Schuh Schuhe Onk0wP im unmittelbaren Modus verwendet wird.
import arcpy arcpy.env.workspace = "C:/data/city.gdb" ## find the nearest road from each house arcpy.Near_analysis('houses', 'roads')
Das folgende Python-Skript veranschaulicht die Verwendung der Funktion Near in einem eigenständigen Skript.
# Name: Near.py # Description: Finds nearest features from input feature class to near feature class. import arcpy # Set workspace environment arcpy.env.workspace = "C:/data/city.gdb" try: # set local variables in_features = "houses" near_features = "parks" # find features only within search radius search_radius = "5000 Meters" # find location nearest features location = "LOCATION" # avoid getting angle of neares features angle = "NO_ANGLE" # execute the function arcpy.Near_analysis(in_features, near_features, search_radius, location, angle) # get geoprocessing messages print(arcpy.GetMessages()) except arcpy.ExecuteError: print(arcpy.GetMessages(2)) except Exception as err: print(err.args[0])
Das folgende Python-Skript veranschaulicht, wie der nächstgelegene Winkel in Azimuth konvertiert wird.
# Name: near_angle_to_azimuth.py import arcpy # Near tool does not calculate angle in azimuths # This script, using the output of the tool, converts the angles # to azimuth angles. in_table = r"C:/data/city.gdb/near_table" angles = arcpy.da.SearchCursor(in_table, ["NEAR_ANGLE"]) azimuth_angles = [] with angles as rows: for row in rows: angle = row[0] if angle <= 180 and angle > 90: azimuth_angles.append(360.0 - (angle - 90)) else: azimuth_angles.append(abs(angle - 90)) # Use these azimuth angles as necessary.
Zeigt die Nachbearbeitung mit der abgeleiteten Ausgabe des Werkzeugs "Near". Das Skript ermittelt für jedes nächstgelegene Feature, welchem Eingabe-Feature es am nächsten ist.
# Name: features_closest_to_input.py """ This script finds, for each input feature, a list of near feature it is closest to. If near features 6, 7, 10 are closest to input feature 3 then the resulting dictionary will have a list [6, 7, 10] as value for key 3 """ import os import arcpy in_fc = r"C:\data\cities.gdb\cities_many" # create a dictionary to hold the list of near ids for each input id nearest_dict = dict() with arcpy.da.SearchCursor(in_fc, ["[email protected]", "NEAR_FID"]) as rows: for row in rows: nearest_id = row[0] # get OID value for that row input_id = row[1] # get NEAR_FID value if input_id in nearest_dict: # if a dict key already exists, append near id to value list for that key nearest_dict[input_id].append(nearest_id) else: # if the key does not exist then create a new list with near id # and add it to the dictionary nearest_dict[input_id] = [nearest_id] print(nearest_dict) # output will look like: # {1: [13, 28], 2: [2, 9, 14, 20, 22], 3: [11, 12, 24, 25]}
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Lizenzinformationen
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