Con nuestro enfoque simplificado para calcular un Índice de Riesgo de Calor para la detección de posibles islas de calor urbanas, nos hemos encontrado con desafíos típicos en la implementación de procesos complejos de Data Science.<\/SPAN><\/P>
Queremos compartir nuestras experiencias en la implementación con otros equipos de desarrolladores y esperamos derivar algunas mejores prácticas para el desarrollo con ArcGIS.<\/SPAN><\/P>
Inicializando ArcGIS<\/H3>
La siguiente función sirve para inicializar el entorno y asegurar que todas las extensiones necesarias estén disponibles.<\/P>
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import arcpy
from arcpy.sa import *
def initialize_arcpy():
""" Inicializa la configuración de arcpy y verifica las extensiones necesarias. """
arcpy.env.overwriteOutput = True
arcpy.CheckOutExtension("3D")
arcpy.CheckOutExtension("spatial")
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")<\/code><\/pre>
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Al llamar a la función, se verifican y activan varias extensiones: "3D Analyst", "Spatial Analyst" y "Image Analyst". Esto es necesario para ejecutar análisis espaciales y análisis 3D, así como para trabajar con rásteres y análisis avanzados de imágenes. Además, se asegura que los conjuntos de datos existentes puedan ser sobrescritos por la función correspondiente.<\/SPAN><\/P>
Nota:<\/SPAN><\/H4>
Los desarrolladores deben asegurarse de que todas las licencias requeridas estén disponibles antes de hacer checkout de estas extensiones. Si una licencia no está disponible o ocurre un error al hacer checkout, la función no se ejecutará correctamente.<\/SPAN><\/P>
👉<\/span> Repositorio Github: urban-heat-risk-index<\/A> <\/P>
👉<\/span>
ArcGIS Developer Bundle<\/A> <\/P>
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