Python中ArcPy实现Excel时序数据读取与反距离加权IDW插值、批量掩膜_百 ...
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发布时间：2024-09-29 06:15
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时间：2024-11-19 12:13
首先明确任务需求：我们需要处理一个记录有北京市部分PM2.5浓度监测站点在特定时间（2019年05月18日00时至23时，不含19时）的逐小时PM2.5浓度数据的Excel文件。目标是将数据依次读入一个包含北京市各PM2.5浓度监测站点的矢量点要素图层中。接着，基于这些站点数据，我们将采用IDW方法对北京市PM2.5浓度进行逐小时插值，共生成23幅插值图。最后，基于已有北京市边界矢量数据，对这23幅插值图进行掩膜处理。
获取包含北京市各PM2.5浓度监测站点的矢量点要素图层与属性表数据，数据中包括站点编号、地理位置及中文名称。同时，准备记录有PM2.5浓度数据的Excel文件，其中包含各站点在23个整点时的监测数据。
代码实现部分，我们将使用ArcPy模块编写Python脚本，执行以下步骤：
1. **变量定义**：定义必要的参数与变量，如当前工作空间、数据文件路径、矢量数据路径、边界数据路径、插值结果图层保存路径等。
2. **数据读取**：利用`pd.read_csv`函数读取Excel文件中的PM2.5浓度数据。
3. **属性表操作**：在矢量点要素图层的属性表中新建23个列，分别对应不同时间点的PM2.5浓度数据。
4. **数据匹配与处理**：剔除矢量数据中没有对应PM2.5浓度数据的站点。
5. **IDW插值**：采用IDW方法对北京市PM2.5浓度进行逐小时插值。
6. **结果保存与掩膜**：将插值结果保存至指定文件夹，并根据北京市边界矢量数据对结果进行掩膜处理。
代码示例中，我们使用了`arcpy.GetParameterAsText()`函数来获取用户提供的参数，方便在ArcMap中通过工具箱运行脚本。同时，需要定义参数如`workspace`、`csv_path`、`shape_file_path`、`boundary_file_path`等，具体参数定义如下：
- `workspace`：当前工作空间。
- `csv_path`：存储有北京市逐小时PM2.5浓度数据的.csv文件路径。
- `shape_file_path`：站点信息矢量数据文件路径。
- `boundary_file_path`：投影后北京市边界矢量数据文件路径。
- `spatial_resolution`：IDW插值结果栅格图的像元大小。
- `power`：IDW插值时所用距离的幂指数。
- `look_point`：IDW插值时所用最邻近输入采样点数量的整数值。
- `max_distance`：IDW插值时对最邻近输入采样点的限制距离，单位依据地图坐标系确定。
- `idw_result_dir`：IDW插值结果图层保存路径。
- `mask_result_dir`：IDW插值结果图层经掩膜后保存路径。
完成数据处理后，代码运行结果将显示具体操作的执行情况。在ArcMap中运行脚本时，可以看到提示信息，了解哪些站点没有数据、被剔除。运行结果文件夹中将自动生成23小时的插值图与掩膜图，满足任务需求。
通过具体代码示例与运行结果展示，读者能够直观理解如何使用Python中的ArcPy模块实现Excel时序数据读取、IDW插值与批量掩膜操作，为北京市PM2.5浓度监测数据处理提供高效解决方案。
