Sebagai lanjutan dari komentar, inilah versi yang bekerja dengan segmen garis tegak lurus. Silakan gunakan dengan hati-hati karena saya belum mengujinya secara menyeluruh!
Metode ini jauh lebih kikuk daripada jawaban @ whuber - sebagian karena saya bukan programmer yang sangat baik, dan sebagian karena pemrosesan vektor sedikit faff. Saya harap ini setidaknya akan membantu Anda jika segmen garis tegak lurus adalah yang Anda butuhkan.
Anda harus memiliki Shapely , Fiona dan Numpy Python paket diinstal (bersama dengan dependensi mereka) untuk menjalankan ini.
#-------------------------------------------------------------------------------
# Name: perp_lines.py
# Purpose: Generates multiple profile lines perpendicular to an input line
#
# Author: JamesS
#
# Created: 13/02/2013
#-------------------------------------------------------------------------------
""" Takes a shapefile containing a single line as input. Generates lines
perpendicular to the original with the specified length and spacing and
writes them to a new shapefile.
The data should be in a projected co-ordinate system.
"""
import numpy as np
from fiona import collection
from shapely.geometry import LineString, MultiLineString
# ##############################################################################
# User input
# Input shapefile. Must be a single, simple line, in projected co-ordinates
in_shp = r'D:\Perp_Lines\Centre_Line.shp'
# The shapefile to which the perpendicular lines will be written
out_shp = r'D:\Perp_Lines\Output.shp'
# Profile spacing. The distance at which to space the perpendicular profiles
# In the same units as the original shapefile (e.g. metres)
spc = 100
# Length of cross-sections to calculate either side of central line
# i.e. the total length will be twice the value entered here.
# In the same co-ordinates as the original shapefile
sect_len = 1000
# ##############################################################################
# Open the shapefile and get the data
source = collection(in_shp, "r")
data = source.next()['geometry']
line = LineString(data['coordinates'])
# Define a schema for the output features. Add a new field called 'Dist'
# to uniquely identify each profile
schema = source.schema.copy()
schema['properties']['Dist'] = 'float'
# Open a new sink for the output features, using the same format driver
# and coordinate reference system as the source.
sink = collection(out_shp, "w", driver=source.driver, schema=schema,
crs=source.crs)
# Calculate the number of profiles to generate
n_prof = int(line.length/spc)
# Start iterating along the line
for prof in range(1, n_prof+1):
# Get the start, mid and end points for this segment
seg_st = line.interpolate((prof-1)*spc)
seg_mid = line.interpolate((prof-0.5)*spc)
seg_end = line.interpolate(prof*spc)
# Get a displacement vector for this segment
vec = np.array([[seg_end.x - seg_st.x,], [seg_end.y - seg_st.y,]])
# Rotate the vector 90 deg clockwise and 90 deg counter clockwise
rot_anti = np.array([[0, -1], [1, 0]])
rot_clock = np.array([[0, 1], [-1, 0]])
vec_anti = np.dot(rot_anti, vec)
vec_clock = np.dot(rot_clock, vec)
# Normalise the perpendicular vectors
len_anti = ((vec_anti**2).sum())**0.5
vec_anti = vec_anti/len_anti
len_clock = ((vec_clock**2).sum())**0.5
vec_clock = vec_clock/len_clock
# Scale them up to the profile length
vec_anti = vec_anti*sect_len
vec_clock = vec_clock*sect_len
# Calculate displacements from midpoint
prof_st = (seg_mid.x + float(vec_anti[0]), seg_mid.y + float(vec_anti[1]))
prof_end = (seg_mid.x + float(vec_clock[0]), seg_mid.y + float(vec_clock[1]))
# Write to output
rec = {'geometry':{'type':'LineString', 'coordinates':(prof_st, prof_end)},
'properties':{'Id':0, 'Dist':(prof-0.5)*spc}}
sink.write(rec)
# Tidy up
source.close()
sink.close()
Gambar di bawah ini menunjukkan contoh output dari skrip. Anda memberi makan di shapefile yang mewakili garis tengah Anda, dan menentukan panjang garis tegak lurus dan jaraknya. Outputnya adalah shapefile baru yang berisi garis merah pada gambar ini, yang masing-masing memiliki atribut terkait yang menentukan jaraknya dari awal profil.
Seperti yang dikatakan @whuber dalam komentar, begitu Anda sampai pada tahap ini sisanya cukup mudah. Gambar di bawah ini menunjukkan contoh lain dengan output ditambahkan ke ArcMap.
Gunakan alat Feature to Raster untuk mengubah garis tegak lurus menjadi raster kategorikal. Atur raster VALUEuntuk menjadi Distbidang dalam shapefile keluaran. Juga ingat untuk mengatur alat Environmentsitu Extent, Cell sizedan Snap rastersama dengan DEM Anda yang mendasarinya. Anda harus berakhir dengan representasi raster dari baris Anda, sesuatu seperti ini:
Terakhir, konversikan raster ini ke kisi integer (menggunakan alat Int atau kalkulator raster), dan gunakan sebagai zona input untuk Statistik Zonal sebagai alat Tabel . Anda harus berakhir dengan tabel output seperti ini:
The VALUElapangan di tabel ini memberikan jarak dari awal garis profil asli. Kolom lain memberikan berbagai statistik (maksimum, rata-rata dll.) Untuk nilai-nilai dalam setiap transek. Anda dapat menggunakan tabel ini untuk memplot profil ringkasan Anda.
NB: Satu masalah yang jelas dengan metode ini adalah bahwa, jika jalur asli Anda sangat goyah, beberapa garis transek mungkin tumpang tindih. Alat statistik zona di ArcGIS tidak dapat menangani zona yang tumpang tindih, jadi ketika ini terjadi salah satu jalur transek Anda akan diutamakan daripada yang lain. Ini mungkin atau mungkin bukan masalah bagi apa yang Anda lakukan.
Semoga berhasil!
