GIS重采样

合集下载

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。

arcgis重采样批处理

arcgis重采样批处理摘要：1.ArcGIS重采样概述2.重采样方法介绍3.批处理方法与应用4.重采样批处理实例演示5.注意事项与技巧分享正文：ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件，其中的重采样功能对于地理数据的处理与分析具有重要意义。

重采样是指在保持原始数据特征的基础上，对数据进行空间重新配置，以满足研究需求。

本文将详细介绍ArcGIS重采样批处理的方法与应用。

一、ArcGIS重采样概述ArcGIS重采样主要包括以下几种方法：1.最近邻法（Nearest Neighbor）：以原始数据中最接近的像元作为新数据中的像元。

2.最小距离法（Minimum Distance）：以原始数据中距离新位置最近的像元作为新数据中的像元。

3.最大距离法（Maximum Distance）：以原始数据中距离新位置最远的像元作为新数据中的像元。

4.平均值法（Average）：计算原始数据中像元值的平均值作为新数据中的5.中位数法（Median）：计算原始数据中像元值的中位数作为新数据中的像元值。

6.众数法（Mode）：计算原始数据中出现次数最多的像元值作为新数据中的像元值。

二、重采样批处理方法与应用在进行重采样批处理时，我们需要注意以下几点：1.准备输入数据：确保输入数据为栅格数据，并根据需求选择合适的重采样方法。

2.设置输出参数：设置重采样后的数据分辨率、数据类型等参数。

3.使用批量处理：ArcGIS提供批量处理功能，可以同时对多个图层进行重采样操作。

4.应用场景：重采样批处理广泛应用于土地利用变化分析、生态环境评价、城市规划等领域。

三、重采样批处理实例演示以下是一个重采样批处理的实例：1.打开ArcGIS，加载需要重采样的图层。

2.选择“重采样”工具，设置重采样方法、输出路径等参数。

3.在“批处理”对话框中，添加需要重采样的图层，设置重采样参数。

4.执行批处理任务，查看重采样后的结果。

四、注意事项与技巧分享1.在选择重采样方法时，要根据实际需求和数据特点进行选择，以达到最2.批量处理时，建议将多个图层分组，以便于管理和调整参数。

arcgis重采样批处理

arcgis重采样批处理
ArcGIS的重采样批处理可以通过以下步骤实现：
1. 创建一个新的地理处理工具。

在ArcToolbox中，选择“空间分析工具”或“数据管理工具”，创建一个新的地理处理工具。

2. 添加输入参数。

根据需求，添加需要重采样的数据作为输入参数。

3. 设置输出路径和文件名。

在输出路径中选择要保存输出数据的文件夹，并输入输出文件的名称。

4. 选择重采样类型。

在“重采样”下拉菜单中选择适当的重采样类型，例如双线性插值、立方卷积等。

5. 设置其他重采样选项。

例如，可以设置重采样时使用的算法、像素大小、输出坐标系等。

6. 运行批处理工具。

点击“运行”按钮，等待批处理工具完成重采样操作。

7. 检查输出结果。

在指定的输出路径中找到生成的输出文件，检查其是否符合预期的重采样结果。

需要注意的是，重采样操作可能会对数据产生一定程度的失真或变形，因此在进行重采样之前，最好先备份原始数据，以便需要时进行对比和验证。

GIS地形分析方法步骤

GIS地形分析方法步骤地理信息系统（GIS）地形分析是利用GIS技术对地形特征进行量化、模拟和可视化的过程。

地形分析的目的是理解和研究地球表面形态的特征，以及对地形特征进行测量、分类和解释。

下面是GIS地形分析的一般步骤：1.数据获取和准备2.数据地理参考在地理信息系统中，不同数据的地理参考是重要的。

地理参考包括坐标系、投影方式和地理坐标。

在进行地形分析之前，需要调整和统一数据的地理参考，以确保数据的一致性和准确性。

3.数据预处理地形分析的数据预处理步骤包括去除噪声、填补缺失数据和重采样。

去除噪声可以通过滤波或其他数据平滑算法来实现。

填补缺失数据可以通过插值或其他空间插值方法来完成。

重采样是指将不同分辨率的数据统一到相同分辨率上。

4.地形参数计算地形分析的核心是计算和提取地形参数。

常见的地形参数包括高程、坡度、坡向、曲率、流域分析等。

这些参数可以基于DEM数据进行计算，并在地理信息系统中进行显示和分析。

5.地形分类地形分类是将地形特征分为不同的类型。

地形分类可以基于高程、坡度、坡向、曲率等不同的参数进行。

常见的地形分类方法包括聚类、分类树和支持向量机等。

地形分类可以帮助研究者理解地形的特征和规律。

6.地形模拟和预测地形模拟和预测是利用地形数据进行未来地形变化的模拟和预测。

地形模拟可以基于地形参数和其他环境要素进行，可以使用统计模型、物理模型和机器学习模型等方法。

地形模拟和预测可以用于研究地质、水文等领域。

7.地形可视化地形可视化是将地形数据以合适的方式进行显示和呈现。

地形可视化可以基于高程、坡度、坡向等参数进行，可以使用等高线、颜色图等方式进行。

地形可视化可以帮助研究者更好地理解地形的特征和分布。

8.结果分析和解释地形分析的最后一步是对结果进行分析和解释。

研究者可以通过对地形参数和地形分类结果的分析来理解地形特征和分布的规律。

此外，还可以将地形分析结果与其他环境要素进行关联研究，进行更深入的分析。

测绘技术中的GIS数据采集与更新

测绘技术中的GIS数据采集与更新GIS（地理信息系统）是一种基于计算机系统的技术，用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据。

它通过将地理数据与非空间数据相结合，帮助我们更好地理解和解释我们周围的世界。

在现代测绘技术中，GIS数据采集和更新是非常重要的环节。

在过去，地理信息是通过人工方法进行收集和更新的。

测绘人员根据实地调查和测量，手工绘制地图，并将地理要素和属性信息记录在纸质地图上。

然而，这种方法存在许多问题，如耗时、昂贵、易出错等。

随着科技的发展，GIS数据采集和更新的方法也得到了革新。

现如今，使用先进的测绘仪器和设备，我们能够更准确、快速地完成地理数据的采集。

全球定位系统（GPS）是一种常用的测量仪器，它通过接收卫星信号来确定地理位置，并将这些位置信息记录在数据库中。

这样，测绘人员只需按照地理要素的位置走动，并将数据输入到GPS仪器中，就能够快速而准确地完成地理数据的采集。

此外，激光测距仪、航空摄影和无人机技术等也广泛应用于GIS数据采集中，为我们提供了更丰富和详细的地理信息。

在实地采集数据后，GIS数据的更新也是一个重要的环节。

由于地理环境的不断变化，地理数据也需要及时更新。

一个常见的例子是城市的道路网络。

道路的开通和封闭、道路名称的更改等都需要及时反映在GIS数据中。

为了保持数据的准确性和完整性，我们需要定期进行数据更新。

在过去，地理数据的更新是通过人工方法进行的。

测绘人员需要实地调查，并将更新的信息手工输入到数据库中。

然而，这种方法效率低下且容易出错。

现在，随着互联网的普及和GIS软件的发展，数据更新变得更加快速和准确。

通过互联网，我们可以从各种渠道获得更新的数据。

例如，政府部门、民间组织和企业都可以提供更新的地理数据，包括道路信息、建筑物信息等。

利用GIS软件，我们可以将这些数据导入到数据库中，并进行自动化的更新。

这种方法不仅提高了效率，还减少了人工错误。

另一个重要的问题是如何确保数据的质量。

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。

(完整版)ArcGIS常用的必会工具(基础篇)

ArcGIS必会的几个工具的应用--提取、分割、融合、裁剪（矢）、合并、追加、镶嵌、裁剪（栅）、重采样GIS思维今天我们来聊聊ArcGIS中常用你又必须掌握的几个工具，如筛选、分割、融合、裁剪（矢量）、合并、追加、镶嵌、裁剪（栅格）、重采样。

本次文章我们会按矢量和栅格两部分来介绍几个工具。

这个是ArcGIS的套路，也是大部分GIS类软件的套路，将矢量和栅格分开来。

关于矢量和栅格的区别我们在GIS思维发布的《ArcGIS 10.X 入门实战视频教程（GIS思维）》介绍的较为清楚，我们不加以赘述。

本次文章的分享，也是我们《ArcGIS 10.X 入门实战视频教程（GIS思维）》的章节内容，所以要观看视频课程，获取文章分享的数据与课件可以报名参加我们的课程。

下有链接。

1、筛选第一个工具，我们来看下比较简单的筛选工具的应用。

筛选（select）的用法：从输入要素类或输入要素图层中提取要素（通常使用选择或结构化查询语言 (SQL) 表达式），并将其存储于输出要素类中。

我们首先来看下案例数据-福建的各县行政区划矢量图。

图1-1 图1-2该数据属性表中，有NAME和city等字段，其中NAME代表区县名，city代表区县所在的地级市城市编码。

例如，闽侯县归属福州市（3501），仙游县归属莆田市（3503）。

那么，要筛选出福州下辖的所有区县，只要利用筛选工具选出city字段是3501的记录就可。

✧打开筛选工具，分析工具→提取分析→筛选图1-3✧有如下图的参数设置，点击确定，就得到我们想要的结果。

图1-4运行结果如下。

具体操作，可以观看学习如上所述视频教程。

图1-52、分割现在我们在裁剪中福建的各县行政区划矢量图fj基础上又有了福建省各地级市的行政区划图fj5（网络数据，仅供学习参考使用），如下图。

那我们的问题来了，我们要如1中那样筛选出福建九个地级市（福州、厦门、莆田、泉州、漳州、龙岩、三明、南平、宁德）区县划数据，当然我们可以如1中操作9次得到我们的结果，但这样一来操作就麻烦了，万一你来个全国地级市，那不是坑爹，所以为了提高效率我们引入了分割（split）工具的应用。

1、2-配准重采样

目录表的”显示表”(display tab)和”源表”(source tab)
目录表的下方有display和source两个可选的页面,见下图
Display 显示图层的顺序,并且可以改变图层的顺序.
Source
则显示此图层文件所在的存储路径,在此页面上不能变更图层的顺序.
display tab
• 再回到待配图选第二个点继续，直至选够足够的点为止。然后保存配准结果。然后再对配好的图像（即第二幅图）进行重采样（方法同前）
下表是要存的配准表，后图是配准后的图（四个点），每个点可以看到红绿两个重叠十字。并将此结果存储(save)
2.6投影坐标的转换利用工具箱可实现一种投影坐标向另一种投影坐标的转换对于矢量图点击工具箱
这是以m为单位的控制点(对于Gauss Kruger投影)
注意:当输入坐标后,图像因为坐标改变会消失,此时只要右击键,在下面的窗口中选full extent,图像又会复位
• 重采样（Rectify) 点击配准工具菜单Georeferencing在下拉菜单中选Rectify 见左下图，出现右下图的保存重采样图像窗口，选择重采样类型（Resample Type)，和确定栅格的大小（Cell Size) 后OK
ArcMap实习
南京林业大学彭世揆编仅供学习参考
ArcGIS9 是美国环境系统研究所（ Environment System Research Institute ， ESRI ）开发的新一代 GIS软件，是世界上应用广泛的GIS软件之一。 ArcGIS9由ESRI在 2004年推出，是一个统一的地理信息系统平台，由数据服务器 ArcSDE 及 4 个基础框架组成：桌面软件 Desktop、服务器 GIS、嵌入式 GIS和移动GIS组成。见后图 ArcMap是ArcGIS Desktop中一个主要的应用程序。

arcgis重采样操作

arcgis重采样操作
ArcGIS 重采样操作。

在地理信息系统（GIS）领域，重采样是一种常见的数据处理操作，用于改变数据集的分辨率或像元大小。

ArcGIS作为一款功能强大的GIS软件，提供了多种重采样工具和方法，可以帮助用户在空间分析和数据处理中灵活地处理和管理地理数据。

在ArcGIS中，重采样操作可以应用于栅格数据和矢量数据，以满足不同的空间分析需求。

对于栅格数据，重采样可以通过插值方法来改变像元大小，从而调整数据集的分辨率。

对于矢量数据，重采样可以通过简化或加密几何要素来改变数据集的空间分布。

在ArcGIS中，常用的重采样工具包括：
1. 栅格数据重采样工具，ArcGIS提供了多种插值方法，如最近邻插值、双线性插值和三次样条插值等，可以根据不同的数据特点和分析需求来选择合适的插值方法进行重采样操作。

2. 矢量数据重采样工具，ArcGIS提供了简化和加密几何要素
的工具，可以根据用户设定的参数对矢量数据进行重采样操作，以
满足不同的空间分析需求。

通过ArcGIS重采样操作，用户可以灵活地处理和管理地理数据，满足不同的空间分析需求。

无论是在地理数据可视化、空间建模还
是资源管理等领域，重采样操作都是一项重要的数据处理技术，能
够帮助用户更好地理解和利用地理数据。

希望本文对您了解ArcGIS
重采样操作有所帮助。

如何运用测绘技术进行GIS数据采集与处理

如何运用测绘技术进行GIS数据采集与处理导语：随着信息技术的不断发展，地理信息系统（GIS）在各行各业的应用越来越广泛。

作为GIS的基础，测绘技术在数据采集与处理方面发挥了重要作用。

本文将重点探讨如何利用测绘技术进行GIS数据采集与处理，以及其中的一些应用案例。

一、GIS数据采集的基本原理地理信息系统（GIS）是通过将地理空间信息与属性信息进行整合和分析，以便更好地理解和利用所研究的地理现象的一种技术。

而GIS数据采集则是GIS系统建设的第一步，也是保证系统数据质量的关键。

通常，GIS数据采集可通过两种方式进行：手动采集和自动采集。

手动采集是一种常用的数据采集方法，主要通过人工方式获取地理空间信息，并记录其属性信息。

手动采集可以通过实地调查、地图脱图、摄影测量等方式进行。

虽然手动采集操作简单，但效率较低，且易受到人为因素的影响。

自动采集是一种利用现代化测绘仪器和设备进行数据采集的方法。

自动采集的优点在于准确性高、速度快、重复性好，且可以减少人为因素对数据质量的影响。

常用的自动采集设备包括全站仪、GPS测量仪、无人机等。

这些设备可以快速获取地理空间信息，同时可通过软件将其与属性信息进行关联。

二、GIS数据处理的关键技术在进行GIS数据处理时，测绘技术发挥了重要的作用。

这其中的核心技术包括数据转换、数据管理与拓扑分析、数据质量控制等。

数据转换是将采集到的源数据转换为指定的GIS数据格式的过程。

常用的数据转换方法包括数据格式转换和地理参考系统转换。

数据格式转换是将原始数据转换为GIS常用的数据格式，如Shapefile、GDB等。

地理参考系统转换是将不同地理坐标系统的数据进行转换，以便在统一坐标系统下进行分析和展示。

数据管理与拓扑分析是GIS数据处理的重要环节。

数据管理包括数据清理、数据存储和数据检索等功能，旨在提高数据的有效利用率。

而拓扑分析则是基于地理要素之间的关系进行空间分析的一种方法。

通过拓扑分析，可以得出要素之间的相邻、重叠、包含等空间关系，为后续的空间分析提供基础。

测绘技术中的测量GIS数据采集方法

测绘技术中的测量GIS数据采集方法引言：测绘技术在现代社会中具有着重要的作用，它不仅能够提供准确的地理信息数据，还能够为各行各业的发展提供支持。

而在测绘技术中，GIS数据采集方法是一项必不可少的工作。

本文将探讨测绘技术中的测量GIS数据采集方法，旨在为相关领域人士提供一些参考和指导。

第一部分：背景介绍测绘技术作为一门独立的学科已经存在了数百年，它的目的是通过测量和记录地球表面的数据，以便绘制地图和制定相关工程规划。

而随着信息技术的不断发展，测绘技术也得到了革命性的提升。

GIS（地理信息系统）作为测绘技术的重要组成部分，可以对测量数据进行统一管理和分析，从而更好地支持地理空间决策和规划。

第二部分：传统测量GIS数据采集方法传统的测量GIS数据采集方法主要基于传统的测量仪器和手绘地图。

测量仪器包括全站仪、水准仪等，通过在现场进行测量，获取坐标、高程等数据。

而手绘地图则是通过测量数据，在纸上进行绘制。

这种方法的优势在于准确度较高，但缺点是效率低、成本高且不易更新。

第三部分：新兴测量GIS数据采集方法近年来，随着卫星遥感技术、无人机技术的逐渐成熟，新兴的测量GIS数据采集方法不断涌现。

其中，遥感技术可以通过卫星、航空影像等手段获取大范围的地理信息数据，具有快速、全面、远程的特点。

而无人机技术则可以通过搭载多种传感器和相机，对特定区域进行高精度测量，具有灵活、低成本的优势。

第四部分：测量GIS数据采集方法的挑战与应对尽管新兴的测量GIS数据采集方法带来了许多便利，但也面临一些挑战。

首先，数据的质量和准确性难以保证，尤其是在复杂环境中或细微差异的测量中。

其次，数据的存储和管理需要专业的软件和硬件设备来支持。

此外，数据的同步和更新也是一项重要的任务。

为了应对这些挑战，测绘科研团队和企业积极开展相关研究和开发，不断提高测量和采集技术的精度和效率。

第五部分：未来发展趋势随着技术的不断进步和应用领域的拓展，测量GIS数据采集方法将呈现出更加多样化和智能化的特点。

GIS

一、总结屏幕跟踪数字化过程的基本步骤。

1.设定数据框的属性，使其坐标系统与扫描地图的坐标系一致。

该步骤的必要性是将地图坐标放在真实的坐标系下，为后来的影像配准做准备。

2.打开ArcMap，添加“影像配准”工具栏。

输入已知点相应的真实坐标。

必要性是将配准影像，使其与地理坐标一致。

3.检查控制点的残差和RMS。

目的是检验像控点的配准的准确性，剔除残差大的像控点，以确保准确性。

4.矫正并重采样栅格生成新的栅格文件。

必要性是矫正和配准，使这些配准后的影像进行分层矢量化。

5.分层矢量化。

在ArcCatalog中创建各个要素的图层，然后分别在各个图层中对影像进行数字化。

必要性：将地图要素建立一个数据库使图像清晰显而易见，并且便于查询。

6.自定义符号库。

必要性：arcgis软件中的符号不全面，这就使我们要自己做相应的符号来数字化影像。

二、分析数字化过程中误差的来源及减小误差的相关方法。

地质图数字化误差的来源图形数据误差可分为源误差,处理误差和应用误差3种类型。

数字化处理过程中，误差校正控制点的多少和分布位置直接决定了误差校正的精确度，控制点越多，分布位置越合理，误差变形就越小。

地理要素图形本身的宽度、密度、复杂程度对数字化结果的质量也有显著影响，如粗线比细线更易引起误差，复杂曲线比平直线更易引起误差，密集要素比稀疏要素易引起误差。

数字化的误差可以被定义为数字化点、线对原地图上点、线的偏差。

上述是人工输图中不可避免的定位误差。

除此以外，还有3点误差来源：（1）表示坐标的计算机字长有限；（2）所有矢量输出设备包括绘图仪在内，尽管分辨率比栅格设备高，但也有一定的步长；（3）矢量法输入时曲线选取的点不可能太多；处理方法：首先，要利用MapGIS图像处理模块提供的图像镶嵌配准功能对光栅文件进行误差处理。

对于国际分幅的图幅，控制点出四个点角外，还应包括南北内图廓线拐点的坐标，及图内分布均匀的公里网坐标。

对于控制点的选择，图幅越大，选取的控制点越多；比例尺越小，选取的控制点也越多。

ArcGIS中栅格数据重采样方法介绍

ArcGIS中栅格数据重采样方法处理栅格数据时，由于数据像元大小不符合要求，或者在进行栅格数据配准后，像元发生倾斜，或者对多个栅格数据进行分析时，需要使用相同的栅格分辨率，重采样到同一分辨率下，因此对栅格数据操作时经常要进行重采样操作。

如下图所示，通过重采样将栅格调整到新的分辨率下。

1.栅格重采样方法栅格重采样主要包括三种方法：最邻近法、双线性内插法和三次卷积插值法。

最邻近法是把原始图像中距离最近的像元值填充到新图像中；双线性内插法和三次卷积插值法都是把原始图像附近的像元值通过距离加权平均填充到新图像中。

默认情况下，采用最近邻分配重采样技术，这种方法同时适用于离散和连续值类型，而其他重采样方法只适用于连续数据。

1.1 最近邻法最邻近分配法是用于离散（分类）数据的重采样技术，因为它不会更改输入单元的值。

将输出栅格数据集中单元中心的位置定位到输入栅格后，最邻近分配法将确定输入栅格上最近的单元中心位置并将该单元的值分配给输出栅格上的单元。

最邻近分配法不会更改输入栅格数据集中单元的任何值。

输入栅格中的值2 在输出栅格中仍将为2，决不会为2.2 或2.3。

由于输出单元值保持不变，因此最邻近分配法应该用于名目数据或顺序数据，其中每个值都表示一个类、一个成员或一个分类（分类数据，如土地利用、土壤或森林类型）。

考虑到根据输入栅格创建的输出栅格会在操作中旋转45°，因此将进行重采样。

对于每个输出单元，都要从输入栅格中获取值。

在下图中，输入栅格的单元中心为灰色点。

输出单元为绿色阴影。

要处理的单元为黄色阴影。

在最邻近分配法中，将确定与要处理的单元中心（红色点）最邻近的输入栅格单元中心（橙色点)，并将其指定为要处理的单元（黄色阴影）的输出值。

对输出栅格中的每个单元都重复此过程。

1.2 双线性插值法双线性插值法使用四个最邻近输入单元中心的值来确定输出栅格上的值。

输出单元的新值是这四个值的加权平均值，将根据它们与输出单元中心的距离进行调整。

基于GIS的海量DOM影像数据重采样系统的设计与实现

关键词: GIS；DOM；重采样；ArcObjects 中图分类号: TP391. 41 文献标识码: A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.08.004 本文著录格式：郭强, 何潇, 朱大明, 等. 基于 GIS 的海量 DOM 影像数据重采样系统的设计与实现[J]. 软件， 2019，40（8）：1419
0 引言
数字正射影像图（Digital Orthophoto Map），缩写 DOM）是对航空航天影像的像素进行数字微分纠正和镶嵌，按照国家基本比例尺的图幅范围裁剪生成的数字正射影像集[1]。DOM 不但具有地图的影像特征和几何精度，而且集高精度、信息丰富和真实直观等优点于一体。DOM 不仅可以充当地图分析的背景控制信息、还可以从中获取自然资源的信息和社会发展的情况、为灾害防治以及建筑规划提供可靠的依据。
1 基本思路与技术路线
2 关键技术
1.1 基本思路系统需要对 30T 以上的数据进行处理，要求实
时性和可维护性好，安全可靠性高，操作使用方便，同时满足 7*24 小时不间断运行的要求。由于原始影像数据数量庞大，情况复杂，要求系统随时根据突发的特殊情况进行修改，故采用分布执行方案。将较为独立的数据处理步骤分成多个子系统进行操作，在人工的干预下各个子系统有序运行；为了降低数据处理过程的风险性，对影像数据进行单个处理，即每个图幅根据自身情况要执行全部的或者部分的操作步骤。在执行过程发生意外中断后，可继续执行，不影响整体进度。
基金项目: 国家自然科学基金项目(批准号：40661012)、云南省自然科学基金(2007D042M) 作者简介: 郭强(1995)，女，研究生，主要研究方向：地理信息系统应用开发；何潇(1985)，男，工程师，主要研究方向：地理信息系统应用开发；朱大明(1970)，男，副教授，主要研究方向：地理信息系统应用开发；彭金勇(1977)，男，高级工程师，主要研究方向：地理信息系统应用开发；冯禹(1991)，男，工程师，主要研究方向：地理信息系统应用开发。

arcgis重采样方法

arcgis重采样方法
1.最近邻重采样方法：该方法将新像素的值设置为与原始像素最近的值。

这个方法简单，但是可能会出现图像中的锯齿状现象。

2. 双线性重采样方法：该方法将新像素的值通过对原始图像的4个最近邻像素进行线性插值计算得到。

该方法比最近邻重采样方法更平滑，但是可能会导致图像模糊。

3. 三次卷积重采样方法：该方法通过对原始图像的16个最近邻像素进行三次卷积计算得到新像素的值。

该方法比双线性重采样方法更平滑，但是可能会导致图像中出现一些小的细节丢失。

4. 重采样方法的选择：在使用重采样方法时，应该考虑到图像的特点和实际需求，选择适合的方法。

在保留图像细节的同时还要确保图像不会产生锯齿状或者模糊现象。

- 1 -。

输出不同像元大小的批量重采样方法

输出不同像元大小的批量重采样方法
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法
刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示）后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值
所以只要再在这个模型里面添加一个“计算值”工具就可以吧for 循环输出的值转化为“像元大小xy”就可以了
将值作为表达式添加到“计算值”工具中，然后再将计算值工具所输出的value数据类型设为“像元大小xy”
同理如果我们在使用ModelBuilder的时候，如果数据类型不对，应该也都可以使用计算值工具来进行转换（计算值工具里面的数据类型还挺多的）
之后就很简单了，输出文件名称用行内变量替换为像元大小的值，直接运行工具就好了
顺手我将这个模型做成了一个工具，因为我的gis版本为arcgis10.6的，低版本的可能会出现不兼容
此工具会迭代初始值，直到达到指定的最大值限制为止。

例如，如果起初值为10，终止值为100，每次增加的量为10进行递增，则迭代会一直递增到值 100。

则会输出像元大小为10,20,30,40，…100的栅格数据。

数据重采样方法比较分析

数据重采样方法比较分析数据重采样是数据分析领域中常用的一种技术，它通过对原始数据进行处理，生成新的样本集，以解决原始数据集中存在的问题或缺陷。

在实际应用中，不同的重采样方法可以应用于不同的问题领域和具体情境。

本文将对常见的几种数据重采样方法进行比较分析，以帮助读者在实际应用中选择合适的方法。

首先，我们将介绍最常见和最简单的一种重采样方法——随机抽样。

随机抽样是一种简单而直接的方法，它通过从原始数据集中随机选择部分样本来生成新的抽样集。

这种方法适用于大部分情况下，并且具有较低的计算复杂度。

然而，随机抽样可能会导致一些问题，例如生成偏差较大或者不均衡的抽样集。

为了解决这些问题，我们可以使用更复杂和更高级别的重采样方法。

例如，在处理分类问题时常使用过/欠采样技术来解决类别不平衡问题。

过/欠采样技术通过增加或减少特定类别下的观测值来平衡数据集。

过采样方法包括SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等，它通过合成新的样本来增加少数类别的样本数量。

欠采样方法包括随机欠采样和基于聚类的欠采样等，它通过减少多数类别的样本数量来平衡数据集。

这些过/欠采样方法可以有效地解决类别不平衡问题，但也可能引入一些新的问题，例如过度拟合或信息丢失。

此外，还有一些特定领域中常用的重采样方法。

例如，在时间序列分析中常使用滑动窗口重采样方法来处理时间序列数据。

滑动窗口重采样通过将时间序列数据分割成多个窗口，并在每个窗口内进行重采样操作来生成新的时间序列数据集。

这种方法可以有效地处理时间序列中存在的季节性或周期性变化，并且在预测和建模方面具有一定优势。

此外，在空间分析领域中也存在一些特定的重采样方法。

例如，在地理信息系统（GIS）中常使用网格化和插值技术进行空间数据重采样。

网格化将连续空间数据转换为离散网格形式，并在每个网格单元内进行插值操作来生成新的离散空间数据。

这种方法可以有效地处理空间数据中的不规则性和不完整性，并且在地理分析和空间建模方面具有广泛的应用。

arcgis重采样类型

arcgis重采样类型
ArcGIS重采样类型如下：
1.最邻近法：最邻近法直接将与某像元位置最邻近的像元值作为该像元的新值。

该方法的
优点是方法简单，处理速度快，且不会改变原始栅格值，但该种方法最大会产生半个像元大小的位移。

适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。

2.双线性内插法：双线性内插法取采样点到周围4邻域像元的距离加权计算栅格值。

先在
Y方向进行内插（或X方向），再在X方向（或Y方向）内插一次，得到该像元的栅格值。

此方法用于连续数据，并会生成平滑的数据。

此外，ArcGIS重采样类型还有反距离权重法、样条函数法等。