配置云服务器

这里使用的是阿里云轻量云服务器，想着在服务器安装Arcgis pro；然后提供pycharm调用arcpy来批量执行操作。但是服务器性能不足。跑得很慢。这里主要记录配置操作。

云服务只能配置Arcgis pro2.5版本，如果出现闪退。需要使用任务管理器，结束Arcgis进程，然后重新打开即可。

思路

初始思路

使用“以表格形式执行分区统计”工具；
一共有7万个点数据，转成缓冲区就是7万个面。同时执行的话直接内存溢出奔溃。
因此需要分批执行。将研究区分为50km*50km的格网，通过空间连接获取每个点属于那个格网。每次执行一个格网内的点数据。

改进思路

先对栅格转面，将不相交的直接赋值为0；这样剔除了4万条点数据。然后再对剩余部分的缓冲区进行面积计算

import arcpy
from arcpy import env
path=r"D:\个人资料\兼职\\8月\\2，数据处理\MyProject\MyProject.gdb"
env.workspace=path
from arcpy.sa import *
#可以覆盖已有要素
env.overwriteOutput = True
try:#获取格网ID的唯一值f = 'data_SpatialJoin'field = '格网ID'values = [row[0] for row in arcpy.da.SearchCursor(f, field)]uniqueValues = set(values)#分别计算3 5 7km缓冲区F=['data_3','data_5','data_7']for fc in F:arcpy.Buffer_analysis(f,fc,fc.split('_')[1]+" kilometer","Full","Round","NONE")#创建表arcpy.CreateTable_management(path, "ZonalSt_"+fc.split('_')[1], "vegtable")N=1L=len(uniqueValues)for i in uniqueValues:print('percent: {:.2%}'.format(N/L))#选择要素arcpy.SelectLayerByAttribute_management(fc, "NEW_SELECTION", "格网ID = " + str(i))#区域统计ZonalStatisticsAsTable(fc, "ID", "Extract_Recl","ZonalSt", "DATA", "MAXIMUM")#追加数据arcpy.management.Append("ZonalSt","ZonalSt_"+fc.split('_')[1])N=N+1
except Exception as e:print("Error:"+e.args[0])

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