栅格数据转整型
arcgis中栅格归一化处理
arcgis中栅格归一化处理【1.栅格归一化处理概述】栅格归一化处理是地理信息系统（GIS）领域中一种重要的数据处理方法。
栅格数据是由像素组成的，像素具有不同的数值，代表不同的地物属性。
栅格归一化处理旨在将不同像素值转换为统一的数值范围，以便于后续的数据分析和处理。
【2.ArcGIS中栅格归一化处理方法】在ArcGIS软件中，栅格归一化处理主要包括以下几种方法：1.重采样：通过重新采样将原始像素值转换为新的像素值。
重采样方法包括最邻近插值、双线性插值等。
2.直方图均衡化：增强图像对比度，使像素值分布更加均匀。
通过直方图均衡化，可以提高数据的可读性和可视化效果。
3.标准化：将像素值转换为0和1之间的标准化值。
标准化处理可以消除原始数据量纲和数值差异，便于后续数据分析。
【3.栅格归一化处理的应用实例】以下是一个栅格归一化处理的应用实例：假设我们有一幅遥感图像，其中像素值范围为0-100。
通过栅格归一化处理，可以将像素值转换为0-1之间的标准化值。
这样一来，原始图像中的像素值差异得到消除，数据变得更加统一。
【4.注意事项与建议】在进行栅格归一化处理时，请注意以下几点：1.选择合适的重采样方法，以保证图像质量和数据分析效果。
2.直方图均衡化可能导致数据失真，使用时需谨慎。
可以先进行直方图均衡化，再进行标准化处理。
3.栅格归一化处理前，了解数据分布特点，选择合适的处理方法。
4.栅格归一化处理后，需对数据进行进一步分析或可视化，以验证处理效果。
通过以上步骤，您可以在ArcGIS中进行栅格归一化处理，提高数据的可读性和实用性。
栅格数据处理方法
栅格数据处理方法栅格数据处理是指对栅格数据进行处理和分析的一系列方法。
栅格数据是以栅格形式表示的空间数据，每个栅格单元都有一个特定的数值或类别信息。
栅格数据处理方法包括数据获取、数据预处理、数据转换、数据分析以及结果可视化等环节。
在地理信息系统（GIS）和遥感图像处理等领域广泛应用。
数据获取是栅格数据处理的第一步，可以通过卫星遥感、航空遥感、激光雷达等方式获取栅格数据。
不同的数据源具有不同的分辨率、覆盖范围和数据格式等特点，需要根据具体应用的需求选择合适的数据源。
数据预处理是为了解决数据不完整、数据质量不高或者数据格式不匹配等问题而进行的处理。
常见的数据预处理方法包括去除异常点、填充缺失值、数据重采样、数据投影转换等。
数据转换是将原始栅格数据转换为可用于分析的数据形式。
数据转换的方法包括数据重分类、数据重采样、数据合并等。
数据重分类是根据特定的分类规则将原始的连续数值转换为离散的分类值，常用于土地覆盖分类等应用。
数据重采样是将原始数据的分辨率调整为目标分辨率，常用于不同分辨率数据的堆叠和比较。
数据合并是将多个栅格数据合并为一个栅格数据，常用于多源数据的融合。
数据分析是对栅格数据进行统计和空间分析的过程。
常见的栅格数据分析方法包括统计分析、空间分析和时空分析。
统计分析是对栅格数据进行聚合、求和、平均等统计操作，用于获取数据的基本特征。
空间分析是利用栅格数据的空间关系进行分析，包括空间插值、空间关系运算、空间模式识别等。
时空分析是对栅格数据在时间和空间上的演变进行分析，常用于环境监测、灾害评估等应用。
结果可视化是将分析结果以可视化的形式呈现出来，帮助用户理解和解释分析结果。
常见的结果可视化方法包括绘制栅格图像、制作热力图、生成三维可视化等。
栅格图像可以直观地展示栅格数据的分布和变化情况，热力图可以通过颜色的变化来表示数据的强度和密度，三维可视化可以将栅格数据以立体的方式展示出来，增强用户对数据的理解。
arcgis中栅格归一化处理 -回复
arcgis中栅格归一化处理-回复ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统（GIS）软件，可以用于管理、分析和可视化地理空间数据。
在ArcGIS中，栅格数据是一种重要的数据类型，用于表示地理信息的栅格图像。
归一化处理是在栅格数据上进行的一种常见操作，可以将数据转化为0到1之间的范围，以便更好地进行分析和比较。
本文将详细介绍在ArcGIS中进行栅格数据归一化处理的步骤和方法。
第一步：导入栅格数据首先，我们需要导入要进行归一化处理的栅格数据。
在ArcGIS中，可以从不同的数据源导入栅格数据，如栅格文件、栅格数据库等。
选择合适的导入方式，将数据加载到ArcGIS中的地图窗口中。
第二步：选择归一化方法在ArcGIS中，有许多不同的栅格数据归一化方法可供选择，如线性拉伸、百分比线性拉伸、直方图均衡等。
选择合适的归一化方法取决于数据类型和分析目的。
下面将介绍一些常用的归一化方法及其应用场景。
1. 线性拉伸线性拉伸是一种简单且常用的归一化方法。
它通过将原始数据范围映射到0到1的新范围，使得最小值对应0，最大值对应1，中间值按比例进行映射。
线性拉伸适用于数据范围较大且分布均匀的情况。
2. 百分比线性拉伸百分比线性拉伸是在线性拉伸的基础上进行的一种改进方法。
它通过计算像元值与整个像元值范围的比例，将比例映射到0到1的新范围。
百分比线性拉伸适用于数据范围不均匀且包含异常值的情况。
3. 直方图均衡直方图均衡是一种基于像元频率分布的归一化方法。
它通过将像元值的频率分布变得更加均匀来增强图像对比度。
直方图均衡适用于数据范围广泛且分布不均匀的情况。
根据不同的数据类型和分析需求，选择合适的归一化方法。
第三步：设置归一化参数在进行归一化处理之前，需要设置一些参数，如输入栅格数据图层、输出栅格数据图层、归一化方法等。
在ArcGIS的工具箱中，可以找到相应的工具来设置这些参数。
第四步：执行归一化处理设置完参数后，点击执行按钮，即可开始进行栅格数据的归一化处理。
第04章 栅格数据的校正
4.栅格数据的校正4.1选用地理坐标系校正4.1.1 新建项目。
如下图所示：4.1.2 加栅格文件（扫描地图）。
如下图所示：4.1.3 定义图层数据框坐标操作步骤：（1）Layers[图层]上单击右健选择Properties[属性]→（2）选择Coordinate System[坐标系统]→（3）点击Predefined[预定义]→（4）点击Geographic Coordinate Systems[地理坐标系]→点击Asia[亚洲]→点击B eijing1954→确定.操作步骤（1）图解：操作步骤（2）图解：操作步骤（3）图解：操作步骤（3）图解：操作步骤（4）图解：4.1.4 地图校正（1）选择Georeferencing[栅格配准]工具条Add control points[添加控制点]命令→（2）在需要校正的底图单击要校正的点（地形图地理坐标校正一般选用四周角点）→（3）点击右键→（4）选择input X and Y [输入经纬度坐标]→（5）校正底图。
（注：进行栅格校正之前，请将Georeferencing[栅格配准]工具条调出）。
操作步骤（1）图解：操作步骤（2）、（3）图解：操作步骤（4）图解：注：步骤（4）中输入的经纬度坐标为百分制，需要将地形图四周角点的六十进制的弧度坐标转化为百分制。
操作步骤（5）图解：第一种方法（直接更新）,选择Georeferencing下拉菜单→Update Georeferencing[更新地理参考] 即可。
第二种方法（另存为）,选择Georeferencing下拉菜单→Rectify[修正地理参考]。
输入数据格式4.2 选用投影（大地）坐标系校正4.2.1新建项目，如下图所示：4.2.5加栅格文件（扫描地图）。
如下图所示：4.2.3. 定义图层数据框坐标操作步骤：（1）Layers[图层]上单击右健选择Properties[属性]→（2）选择Coordinate System[坐标系统]→（3）点击Predefined[预定义]→（4）点击Projected Coordinate Systems[大地坐标系]→点击Gauss Kruger[高斯-克里格投影]→点击B eijing1954→需要校正地形图所在投影带如：B eijing1954 GK Zone 18N（不加N 为不加带值）→确定；操作步骤（2）图解：操作步骤（3）图解：4.2.4 地图校正其余步骤与地理坐标系校正中地图校正相同。
arcgis栅格归一化处理
arcgis栅格归一化处理ArcGIS是一个功能强大的地理信息系统（GIS）软件，它可以轻松地处理和管理大量的空间数据。
栅格数据是常见的一种空间数据类型，在实际应用中，常常需要对栅格数据进行归一化处理。
本文将介绍ArcGIS栅格归一化处理的基本原理与方法，并给出相关示例。
一、栅格归一化处理的基本原理栅格数据的归一化处理是将原始数据按一定比例映射到一定范围内的过程，常见的归一化方法有两种：线性映射和标准化。
线性映射是指将原始数据重新映射到一个新的值域上，使其取值在0到1之间，计算公式如下：$$\frac{x_i}{max(x)} \tag{1}$$$x_i$表示原始数据，$max(x)$表示原始数据的最大值。
这个新的值域通常被称为标准化值。
标准化是指将原始数据按其均值和标准差进行归一化处理，使得每个数据点所在的分布均值为0，标准差为1。
标准化的计算公式如下：在ArcGIS软件中，可以使用栅格计算器对栅格数据进行归一化处理。
具体步骤如下：1. 打开ArcGIS软件，加载需要进行归一化处理的栅格数据。
2. 打开栅格计算器，选择“环境设置”选项卡，在“输出栅格”处选择保存归一化后的栅格数据。
3. 选择“加”运算符，在表达式框中输入具体的归一化计算公式（如上文中的公式1和公式2）。
4. 点击“输入栅格”按钮，选择需要进行归一化处理的栅格数据。
$$NDVI = \frac{NIR - Red}{NIR + Red} \tag{3}$$$NIR$表示近红外波段的反射率，$Red$表示红色波段的反射率。
根据公式3，可以使用栅格计算器对NDVI遥感影像进行栅格归一化处理。
$min(NDVI)$表示NDVI遥感影像的最小值，$max(NDVI)$表示NDVI遥感影像的最大值。
5. 点击“计算”按钮，等待计算完成，即可得到归一化处理后的NDVI栅格数据。
以上就是关于ArcGIS栅格归一化处理的基本原理、方法及示例，希望对读者有所帮助。
栅格数据转整型
栅格数据转整型(转)2010-01-15 19:24:21| 分类：GIS Note | 标签：|字号大中小订阅1.1Grid 文件简介Grid 文件是ESRI 内部的栅格文件，Gird文件分为两种：整型和浮点型的数据。
用整型的数据格式表示不连续的数据，用浮点型的数据格式表示连续的数据。
能存储在Grid文件的晶格值的范围是：浮点型Grid文件数据范围从-3.438到3.438 之间的数据。
整型的Grid文件数据范围从-2147483648 到2147483647 (-231到231-1)。
1.2Grid文件结构1.2.1整型Grid文件：一个整型Grid文件的属性被存储在一个数值属性表（VAT）中。
一个数值属性表（VAT）为每一个唯一的晶格保存一个记录。
这个记录存储着对应的数值的信息（这个信息是一个类或者是一组元素集合）并且晶格的个数（COUNT）是用这个数值来表示的。
例如，如果50个晶格有一个值是1，代表一片森林，那么数值属性表就为每一个晶格显示一个值为1，元素个数为50的项。
图 1.1 数值属性表说明1.2.2浮点型Grid文件：浮点型Grid文件没有一个VAT表，因为如果给定一个范围的话，Grid 文件中的晶格可以提取到任何值。
这种类型的晶格并不是均匀的分布在不连续的空间中的。
晶格的值本身代表着它的位置。
例如，一个Grid文件代表着以米为单位的高程值，一个值为10.1662的晶格表示它的位置为高于海平面10米左右。
能存储在Grid文件的晶格值的范围是：浮点型Grid文件数据范围从-3.438到3.438 之间的数据。
整型的Grid文件数据范围从-2147483648 到2147483647 (-231到231-1)。
栅格数据由浮点型转为整型，可以在WS(Workstation)中实现：arc>grid grid>newgrid = int(yourgrid) grid>q arc>q newgrid就是你要的整形的grid。
栅格图像的数字转换与处理方法
栅格图像的数字转换与处理方法栅格图像是由像素组成的二维数组，每个像素的值代表该点的颜色或其他特征。
数字转换和图像处理是栅格图像处理中的重要步骤，其目的是在保持图像质量的前提下，将图像从一种表示形式转换为另一种表示形式。
本文将探讨栅格图像的数字转换与处理方法。
1. 栅格图像的数字转换方法1.1 灰度图像转换灰度图像是最常见的栅格图像类型，其像素值表示图像中每个点的亮度。
将彩色图像转换为灰度图像可以简化图像处理的复杂性。
一种常用的方法是使用加权平均法，根据不同颜色通道的亮度贡献程度对彩色图像进行转换。
1.2 二值化图像转换二值化是将图像转换为只有两种颜色（黑白）的过程。
它常用于目标检测、字符识别等应用中。
常见的二值化方法包括全局阈值法、自适应阈值法和基于边缘的方法。
全局阈值法根据一个全局阈值将图像中的亮度值分为两类，自适应阈值法则根据局部图像块的亮度来确定阈值。
1.3 色彩空间转换色彩空间转换是将图像从一种色彩模型转换为另一种色彩模型。
常见的色彩空间包括RGB、CMYK、HSV等。
色彩空间转换可以改变图像的色调、饱和度和明暗度，方便图像处理和分析。
2. 栅格图像的数字处理方法2.1 滤波滤波是图像处理中常用的方法，它通过改变图像中的像素值来增强或模糊图像的特征。
常见的滤波技术包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素周围邻域的像素平均值来减小图像的噪声。
中值滤波则通过取像素周围邻域的像素中位数来去除椒盐噪声。
高斯滤波是通过对图像进行卷积运算来减小高频噪声。
2.2 锐化锐化是图像处理中用于增强图像边缘和细节的方法。
常见的锐化技术包括拉普拉斯滤波、边缘增强等。
拉普拉斯滤波通过对图像进行二阶微分来增强图像的边缘。
边缘增强技术则通过在图像中加入高频成分来增强细节。
2.3 图像增强图像增强旨在改善图像的质量或表现。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、对比度增强、颜色调整等。
直方图均衡化通过调整图像的像素分布来增强图像的对比度。
arcgis栅格数据转整型
arcgis栅格数据转整型
在ArcGIS中，将栅格数据转换为整型可以通过以下步骤实现：
1. 首先，打开ArcMap软件并加载需要转换的栅格数据。
2. 在ArcToolbox中，选择“Spatial Analyst Tools”下的“Map Algebra”工具。
3. 在Map Algebra工具中，选择“Raster Calculator”。
4. 在Raster Calculator中，输入表达式来将栅格数据转换为整型。
例如，如果你想将栅格数据raster1转换为整型，可以输入表达式Int(raster1)。
5. 点击“OK”进行计算，ArcGIS会生成一个新的整型栅格数据。
另外，你也可以使用ArcGIS中的其他工具来进行栅格数据的转换，比如使用“Raster to Integer”工具来直接将栅格数据转换为整型数据。
这些工具都可以在ArcToolbox中找到并使用。
总的来说，ArcGIS提供了多种方法来将栅格数据转换为整型数据，你可以根据自己的需求选择合适的方法来进行转换。
希望这些信息能够帮助到你。
arcgis栅格数据标准化
arcgis栅格数据标准化ArcGIS是一种常用的地理信息系统软件，它可以用来处理和分析空间数据。
在ArcGIS中，栅格数据是一种常见的数据类型，它由像素组成，每个像素都代表一个特定位置的属性值。
在进行空间分析和模型建立时，往往需要对栅格数据进行标准化处理，以便使不同数据之间具有可比性和一致性。
栅格数据标准化是指将原始栅格数据转换为具有统一标准的数据，使得数据之间的差异可以更好地比较和分析。
标准化的目的是为了消除数据之间的量纲差异以及数据分布的偏差，从而使得不同栅格数据之间可以进行比较和集成。
标准化的方法有很多种，下面介绍几种常用的标准化方法。
1. 最小-最大标准化最小-最大标准化是将原始数据线性转换到[0,1]的区间内。
具体的计算公式为:\[X_{new} = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}\]其中，\(X\)为原始数据，\(X_{min}\)和\(X_{max}\)分别为原始数据的最小值和最大值。
2. Z-score标准化Z-score标准化是将原始数据转换为以0为均值、1为标准差的正态分布。
具体的计算公式为:\[X_{new} = \frac{X - \mu}{\sigma}\]其中，\(X\)为原始数据，\(\mu\)为原始数据的均值，\(\sigma\)为原始数据的标准差。
3. 小数定标标准化小数定标标准化是将原始数据通过移动小数点的位置来进行标准化。
具体的计算公式为:\[X_{new} = \frac{X}{10^k}\]其中，\(X\)为原始数据，\(k\)为一个使得\(X_{new}\)的绝对值小于1的整数。
4. 离差标准化离差标准化是将原始数据转换到[-1,1]的区间内。
具体的计算公式为: \[X_{new} = \frac{X - \frac{X_{max} + X_{min}}{2}}{\frac{X_{max} - X_{min}}{2}}\]其中，\(X\)为原始数据，\(X_{min}\)和\(X_{max}\)分别为原始数据的最小值和最大值。
把不同栅格数据变为同一像元素的方法
把不同栅格数据变为同一像元素的方法在地理信息系统（GIS）中，栅格数据是一种非常重要的数据类型，它由像素阵列组成，每个像素都包含一定的地理信息。
在实际应用中，我们常常需要将不同栅格数据转换为同一像元素，以便进行统一的分析和处理。
本文将详细介绍几种实现这一目标的方法。
一、什么是栅格数据和像元素？在介绍转换方法之前，我们先简单了解一下栅格数据和像元素的概念。
1.栅格数据：指以像素阵列形式表示的地理数据，每个像素（也称为像元素）代表一个地理位置的属性值。
2.像元素：栅格数据中的最小单元，通常表示一个地理位置的属性值。
二、不同栅格数据变为同一像元素的方法1.重采样重采样是指在不同分辨率的栅格数据之间进行转换，以使它们具有相同的像元素大小。
具体方法如下：（1）选择一个参考栅格数据作为基准。
（2）将其他栅格数据按照参考栅格数据的分辨率进行重采样。
（3）采用合适的插值方法（如最邻近插值、双线性插值等）进行像元素值的计算。
2.栅格数据聚合栅格数据聚合是指将多个栅格数据合并为一个栅格数据，具体方法如下：（1）将待合并的栅格数据对齐。
（2）设置聚合规则，例如取平均值、最大值、最小值等。
（3）按照规则对每个像元素进行聚合计算。
3.栅格数据裁剪栅格数据裁剪是指将栅格数据裁剪为具有相同大小和位置的区域，具体方法如下：（1）确定裁剪区域。
（2）将栅格数据按照裁剪区域进行裁剪。
（3）对裁剪后的栅格数据进行重采样，使其具有相同的像元素大小。
4.栅格数据叠加栅格数据叠加是指将多个栅格数据进行合并，生成一个新的栅格数据。
具体方法如下：（1）将待叠加的栅格数据对齐。
（2）设置叠加规则，例如取最大值、最小值、加权和等。
（3）按照规则对每个像元素进行叠加计算。
三、总结将不同栅格数据变为同一像元素的方法有多种，包括重采样、栅格数据聚合、栅格数据裁剪和栅格数据叠加等。
在实际应用中，我们可以根据需求选择合适的方法，以便进行统一的分析和处理。
浮点型小数栅格图层转为整数型arcgis操作
浮点型⼩数栅格图层转为整数型arcgis操作
有时候会遇到将32位栅格数据提取属性表的操作，但是⼀般此类数据都是浮点型，是⽆法计算得到属性表的。
因此我们可以利⽤数据管理⼯具下的：
复制栅格⼯具，在最下⾯选择16位即可，看⾃⼰数据情况选择signed或者unsigned类型。
导出后的数据可以计算属性表，两种⽅式，⼀种是利⽤⼯具进⾏；另外⼀种是右键属性后，找到颜⾊条显⽰，默认是拉伸，选择唯⼀值显⽰，即可计算属性表，关闭后即可看到属性表。
*****需要注意的是，你直接转出时，会将你原先的浮点型数据四舍五⼊处理，因此，如果你需要保留2位⼩数的话，可以先扩⼤100倍再进⾏转换操作。
测绘技术中的栅格数据转换与处理
测绘技术中的栅格数据转换与处理测绘技术在现代社会中扮演着重要的角色，它不仅可以用来制作精确的地理信息系统（GIS），还可以帮助我们更好地了解和管理环境。
而在测绘技术中，栅格数据转换与处理是一项至关重要的工作。
栅格数据是一种由像素组成的图像数据，每个像素都包含有关该位置的信息。
栅格数据的优势在于可以表示出地理现象的空间分布情况，但同时也带来了一些挑战。
在栅格数据转换与处理过程中，有三个关键的环节需要考虑：数据格式转换、数据预处理和数据分析。
首先是数据格式转换。
不同类型的栅格数据格式在不同的场景中有各自的优势和限制。
在将栅格数据从一种格式转换为另一种格式时，需要考虑到数据的精度和准确性。
常见的栅格数据格式包括TIFF、JPEG和PNG等。
转换数据格式的目的是为了更好地适应实际应用需求，比如在GIS系统中显示或进行分析。
其次是数据预处理。
栅格数据在采集和传输过程中可能会受到噪声、无效值和数据缺失等问题的影响。
而数据预处理的目标是通过一系列的处理步骤来减少这些问题的影响，提高数据的质量和可靠性。
预处理的步骤包括数据插值、去噪声、填补数据缺失值等。
这些步骤可以帮助我们更好地理解和分析栅格数据，使得结果更加准确和可靠。
最后是数据分析。
栅格数据的分析可以帮助我们发现地理现象的规律和变化。
在数据分析中，我们可以使用一系列的方法和算法来提取特定的信息，比如地形分析、水文分析和生态环境评估等。
同时，栅格数据的分析也可以用来预测未来的趋势和模拟不同的场景，以支持决策制定。
总之，栅格数据转换与处理是测绘技术中不可或缺的一环。
通过数据格式转换、数据预处理和数据分析等步骤，我们可以更好地理解和利用栅格数据，从而提高测绘技术在环境管理、资源规划和城市规划等领域的应用效果。
而随着技术的不断发展，栅格数据的转换与处理也将变得更加高效和精确。
相信在未来，测绘技术会在更多的领域中发挥重要作用，为我们的社会发展做出更大的贡献。
把不同栅格数据变为同一像元素的方法
把不同栅格数据变为同一像元素的方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在地理信息系统(GIS) 领域，常常会遇到不同栅格数据具有不同像元素的情况，这可能给数据的分析和处理带来一些困难。
如何将不同栅格数据变为同一像元素成为一个重要的问题。
在本文中，我们将介绍一些方法来实现这一目标。
1. 栅格数据的基本概念让我们回顾一下栅格数据的基本概念。
栅格数据是一种用像元（即像素元素）形式表示的地理空间数据，每个像元代表一个空间位置或者一些属性值。
栅格数据可以用来表示地形、土地覆盖、气候等地理现象，是地理信息系统中常用的数据格式之一。
2. 不同栅格数据的不同像元素在实际应用中，不同栅格数据可能具有不同的像元素。
一个栅格数据的像元可能代表1 平方千米的面积，另一个栅格数据的像元可能代表100 平方米的面积。
这种差异会导致数据不一致，使得数据的分析和处理变得困难。
3. 方法一：插值法一种将不同栅格数据变为同一像元素的方法是插值法。
插值法是指根据已知的数据来估计未知数据的值。
在这种情况下，我们可以利用插值法来将不同像元素的栅格数据插值为同一像元素。
常用的插值方法包括最近邻插值、双线性插值、三次样条插值等。
4. 方法二：重采样法5. 方法三：分辨率匹配法除了插值法和重采样法，还可以利用分辨率匹配法来将不同栅格数据变为同一像元素。
分辨率匹配是指通过调整不同栅格数据的分辨率来实现像元素的一致性。
可以将分辨率较高的栅格数据简化为分辨率较低的数据，或者将分辨率较低的数据插值为分辨率较高的数据，从而实现数据的匹配。
6. 结论在地理信息系统领域，将不同栅格数据变为同一像元素是一个重要的问题，影响着数据的分析和处理效果。
本文介绍了几种方法来实现这一目标，包括插值法、重采样法和分辨率匹配法。
读者可以根据具体情况选择合适的方法来处理不同栅格数据，从而提高数据的一致性和准确性。
希望本文能对读者有所帮助。
第二篇示例：不同栅格数据变为同一像元素，是在处理地理信息数据时常常遇到的问题。
gdal 栅格转矢量像元值整数
gdal 栅格转矢量像元值整数下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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栅格数据坐标变换
矢量数据
Represent geographic phenomena with
Points Lines Polygons Objects represented as nodes (X,Y points) and connecting lines, attributes of objects attached as database tables. useful for representing and storing discrete features such as buildings, pipes, or parcel boundaries.
V3
1、多边形 弧段 、 2、弧段 点、多边形 、 3、节点/弧段 、节点 弧段
A1 V8
A6 P2 N2
V10 A3
矢量数据和栅格数据的对比
从以下几个角度进行思考： 从以下几个角度进行思考：
适合表达的地理对象 数据量 表达方式 实现难度 易于获得性 便于共享性 …
矢量和栅格的转换——矢量 栅格 矢量 矢量和栅格的转换
矢量数据的结构
Three basic vector data types
Points
Spatial objects with no area but can have attached attributes. A single set of coordinates (X, Y) in a coordinate space.
栅 格
矢 量 和 栅 格 的 转 换 —— 矢 量
栅格到矢量的转换
将每个栅格点视为一个方形区域 因此， 因此，总是转换得到多边形地物 思路：区分不同的节点和边界类型（ 思路：区分不同的节点和边界类型（及 2*2栅格区域内栅格数值的组合） 栅格区域内栅格数值的组合） 栅格区域内栅格数值的组合
栅格数据的投影与变形问题
栅格数据的投影与变形问题一、栅格数据栅格数据是地理信息系统数据源的重要形式[2]。
栅格数据是按网格单元的行与列排列，具有不同灰度或颜色的阵列数据。
栅格数据结构是大小相等分布均匀、紧密相连的像元阵列来表示空间地物或现象分布的数据组织，是最简单、最直观的空间数据结构，它将地球表面划分为大小、均匀、紧密相邻网格阵列。
每一个单元的位置由它的行列号定义，所表示的实体位置由它的行列号定义，所表示的实体位置隐含在栅格行列位置中，数据组织中的每个数据表示地物或现象的非几何属性或指向其属性的指针。
二、栅格数据投影与变形栅格数据的投影指建立两个点集间一一对应的映射关系。
现在常用的栅格数据投影是高斯-克吕格投影。
高斯-克吕格投影在英美国家称为横轴墨卡托投影，高斯-克吕格投影的中央经线和赤道为互相垂直的直线，其它经线均为凹向并对称于中央经线，其他纬线均为以赤道为对称轴的向两级弯曲的曲线，经纬线成直角相交。
高斯投影满足：1）、它是正形投影； 2）、中央子午线投影后为x轴，且长度保持不变等两个条件[1]。
在高斯-克吕格投影中，中央子午线以外的任何线段经高斯投影后都将产生变形，当中央经线长度比等于1时，没有长度变形，其余经线长度比大于1时，长度变形为正，距离中央经线愈远变形愈大，最大变形在边缘经线与赤道的交点上，面积变形也是距中央经线愈远，变形愈大。
高斯-克吕格投影变形具有明显特征，即在同一条经线上，长度变形随纬度的降低而增大，在赤道处为最大；在同一条纬线上，长度变形随经差的增大而增大，且增大速度较快。
长度变形是有害的，但长度变形又客观存在，我们不能将其完全消除，但要合理地加上限制，使其对投影测量结果影响很小[1]。
栅格数据的投影在实际应用中存在变形，例如：对县区GPS控制测量的投影变形，高程面测量投影变形，公路设计投影变形等，这些变形对测量结果和测量设计都产生很大影响。
为了消除或减小这种变形，就需要通过换带或抵偿高程面的方法来抵偿这种长度变形[3]。
利用栅格计算器进行土地利用类型转移矩阵计算
利用栅格计算器进行土地利用类型转移矩阵计算1.数据准备准备好两期的土地利用分类数据裁剪_86和裁剪_95，用arcmap 打开这两期影像文件：2.转移矩阵计算打开Arctoolbox window 窗口，在Arctoolbox window窗口中选择Spatial Analyst Tools>>Map Algebra>>Raster Calculator.双击Raster Calculator，出现如下显示窗口。
表达式输入框在表达式输入框中输入表达式:"裁剪_86" * 10 + "裁剪_95"，在Raster Calculator中双击map algebra expression中的文件即为选中此文件，Output raster中设置输出文件目录及文件名fangfa_1，选择OK。
如图得到栅格计算器结果文件fangfa_1，右击layers中文件fangfa_1, 选择open attribute table,查看fangfa_1的属性表。
在fangfa_1属性表中选择table options>>export,选择路径和文件名，输出一个.dbf文件表格。
3.结果分析按照刚刚的输出路径，找到该表，用excel打开该表格。
每个像元大小为30*30，所以需要将表中count字段乘以900即为面积（单位为米）。
需要注意的是，“23”表示由裁剪_86年的第2类型转化为裁剪_95年的第3类型，“56”表示由裁剪_86年的第5类型转化为裁剪_95年的第6类型，等等。
调整excel表中的数值为下表所示：调整后的转移矩阵结果表中右边即为86年到95年土地利用类型转移矩阵结果。
栅格数据的投影与变形问题
栅格数据的投影与变形问题20111061101 左剑锋栅格数据结构实际就是像元列阵，每个像元由行列确定它的位置。
H值表示属性或编码为H的一个点，其位置由所在的第六行，第九列作交叉而得到。
由于栅格结构是按一定的规则排列的，所表示的实体位置很容易隐含在网络文件的存储结构中。
在后面讲述栅格结构编码时可以看到每个存储单元的行列位置可方便地根据其在文件中的记录位置得到，且行列坐标可以很容易地转为其它坐标系下的坐标。
在网络文件中每个代码本身明确地代表了实体的属性或属性的编码。
点实体在栅格数据中表示为一个像元；线实体则表示为在一定方向上连接成串的相邻像元集合；面实体由聚集在一起的相邻像元结合表示。
这种数据结构很适合计算机处理，因为行列像元阵列非常容易存储、维护和显示。
用栅格数据表示的地表是不连续的，是量化和近似离散的数据，这就意味着地表一定面积内（像元地面分辨率范围内）地理数据的近似性，例如平均值、主成分值或按某种规则在像元内提取的值等。
另一方面，栅格数据的比例尺就是栅格大小与地表相应单元大小之比。
像元大小相对于所表示的面积较大时，对长度、面积等的度量有较大影响。
这种影响除对像元的取舍外，还与计算长度、面积的方法有关。
投影变换（Project）是将一种地图投影转换为另一种地图投影 主要包括投影类型、投影参数或椭球体等的改变。
在ArcToolbox的Data Management Tools-Projections and Transformations工具集中分为栅格和要素类两种类型的投影变换 其中在对栅格数据进行投影变换时 要进行重采样。
地图投影与几何变换是矢量/栅格数据空间配准的基础。
栅格数据的投影仍以行与列为基础，但行与列是以现实世界的实际坐标来量测的。
栅格数据的起始位置一般是左上角，投影坐标系统的起始位置一般是左下角。
因此，通过行列数、像元大小来确定像元左下角、右上角、像元中心坐标。
如：高程格网可定义如下：行：463，列：318，格网单元大小：30米；左下角UTM坐标：499995，5177175；右上角UTM坐标：509535，9191065。
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栅格数据转整型(转)
2010-01-15 19:24:21| 分类：GIS Note | 标签：|字号大中小订阅
1.1Grid 文件简介
Grid 文件是ESRI 内部的栅格文件，Gird文件分为两种：整型和浮点型的数据。
用整型的数据格式表示不连续的数据，用浮点型的数据格式表示连续的数据。
能存储在Grid文件的晶格值的范围是：
浮点型Grid文件数据范围从-3.438到3.438 之间的数据。
整型的Grid文件数据范围从-2147483648 到2147483647 (-231到231-1)。
1.2Grid文件结构
1.2.1整型Grid文件：
一个整型Grid文件的属性被存储在一个数值属性表（VAT）中。
一个数值属性表（VAT）为每一个唯一的晶格保存一个记录。
这个记录存储着对应的数值的信息（这个信息是一个类或者是一组元素集合）并且晶格的个数（COUNT）是用这个数值来表示的。
例如，如果50个晶格有一个值是1，代表一片森林，那么数值属性表就为每一个晶格显示一个值为1，元素个数为50的项。
图 1.1 数值属性表说明
1.2.2浮点型Grid文件：
浮点型Grid文件没有一个VAT表，因为如果给定一个范围的话，Grid 文件中的晶格可以提取到任何值。
这种类型的晶格并不是均匀的分布在不连续的空间中的。
晶格的值本身代表着它的位置。
例如，一个Grid文件代表着以米为单位的高程值，一个值为10.1662的晶格表示它的位置为高于海平面10米左右。
能存储在Grid文件的晶格值的范围是：
浮点型Grid文件数据范围从-3.438到3.438 之间的数据。
整型的Grid文件数据范围从-2147483648 到2147483647 (-231到231-1)。
栅格数据由浮点型转为整型，可以在WS(Workstation)中实现：arc>grid grid>newgrid = int(yourgrid) grid>q arc>q newgrid就是你要的整形的grid。