摘要

　　根據指定的模糊化演算法，將輸入柵格轉換為 0 到 1 數值範圍以指示其對某一集合的隸屬度。

　　值 1 表示完全隸屬於模糊集，而當值降為 0 時，則表示不是模糊集的成員。

　　用法

　　· 此工具無法對分類資料進行度量。要將分類資料用於模糊疊加分析，需要執行預處理操作。您可以建立一個模型或執行下列地理處理工具。首先，使用重分類工具獲得一個新的值域範圍(例如，1 到 100)。然後，將重分類結果除以某個因子(例如 100)，以便將輸出值歸一化為介於 0.0 和 1.0 之間的值。

　　· 散度 (Spread) 可確定模糊隸屬度從 1 下降到 0 的速度。其值越大，中點周圍的模糊化就越陡。換言之，隨著散度(spread) 的減小，模糊隸屬度接近 0 的速度也將隨之降低。選擇合適的散度 (spread) 值是一個主觀過程，它取決於明確值的數值範圍。對於高斯函式和近鄰 (Near) 函式，使用預設值 0.1 是一個很好的出發點。通常，值分別在 [0.01–1] 或 [0.001-1] 的區間內變化。對於小值 (Small) 函式和大值 (Large) 函式，使用預設值 5 是一個很好的出發點，通常，值在 1 和 10 之間變化。

　　· 您有時可能會遇到沒有任何一個輸入值可以保證 100% 屬於指定集合的情況。也就是說，沒有任何一個輸入值的模糊隸屬度為 1。這種情況下，可能需要重新調整模糊隸屬度的大小以反映出新的範圍。例如，如果輸入值的最大隸屬度為 0.75，則可以通過將每個模糊隸屬度乘以 0.75 來獲得新的範圍。

　　· 執行的模糊限制語是 Very 和 Somewhat。Very 也稱為濃縮，被定義為模糊隸屬函式的平方。Somewhat 也稱為膨脹或More or Less，是模糊隸屬函式的平方根。very 和 somewhat 模糊限制語可分別減小和增大模糊隸屬函式。

　　· 小值 (Small) 和大值 (Large) 隸屬函式不接受負值。

　　· 對於線性 (Linear) 隸屬函式，輸入柵格必須為序列化的資料。最小值可以小於最大值以建立正斜率的函式，也可以大於最大值以建立負斜率的函式來適應這種變換。

　　如果最小值小於最大值，則使用正斜率函式進行變換;如果最小值大於最大值，則會使用負斜率函式。

　　語法

　　FuzzyMembership (in_raster, {fuzzy_function}, {hedge})

　　程式碼例項

　　模糊隸屬 (FuzzyMembership) 示例 1(Python 視窗)

　　該示例通過高斯函式建立了一個模糊隸屬度柵格，其中，距離中點 (1,200 ft) 較近的高程值的隸屬度值較大。

　　import arcpy

　　from arcpy.sa import *

　　from arcpy import env

　　env.workspace = "c:/sapyexamples/data"

　　outFzyMember = FuzzyMembership("elevation", FuzzyGaussian(1200, 0.06))

　　outFzyMember.save("c:/sapyexamples/fzymemb")

　　模糊隸屬 (FuzzyMembership) 示例 2(獨立指令碼)

　　該示例通過高斯函式和值為 0.4 的散度建立了一個模糊隸屬度柵格，其中，距離中點 (1,000 ft) 較近的高程值的隸屬度較大。

　　# Name: FuzzyMembership_Ex_02.py

　　# Description: Scales input raster data into values ranging from zero to one

　　# indicating the strength of a membership in a set.

　　# Requirements: Spatial Analyst Extension

　　# Import system modules

　　import arcpy

　　from arcpy import env

　　from arcpy.sa import *

　　# Set environment settings

　　env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

　　# Set local variables

　　inRaster = "elevation"

　　# Create the FuzzyGaussian algorithm object

　　midpoint = 1000

　　spread = 0.4

　　myFuzzyAlgorithm = FuzzyGaussian(midpoint, spread)

　　# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license

　　arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

　　# Execute FuzzyMembership

　　outFuzzyMember = FuzzyMembership(inRaster, myFuzzyAlgorithm)

　　# Save the output

　　outFuzzyMember.save("c:/sapyexamples/fzymemb2")