ArcGIS中修改栅格图的像元值
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教程：栅格像元大小和重采样
ArcGIS教程：栅格像元大小和重采样不同的栅格数据集不需要使用相同的像元分辨率进行存储。
但在处理多个数据集时，最好使用相同的像元分辨率。
将多个不同分辨率的栅格数据集输入任一A rcGIS Spatia l Analyst 扩展模块工具时，会自动将一个或多个输入数据集重采样为输入数据集的最粗糙分辨率。
在默认情况下，使用最邻近分配重采样技术。
这是因为它同时适用于离散数据和连续数据，而其他重采样类型(双线性插值和三次卷积插值)只适用于连续数据。
使用重采样技术是很有必要的，因为输入像元的中心很少能与变换到所需分辨率后的像元中心对齐。
在合并不同分辨率的栅格之前，可以使用重采样工具利用双线性和三次卷积技术作为预处理步骤。
可以使用像元大小环境参数来控制默认重采样分辨率，在该参数中可指定工具是使用输入栅格的最小分辨率还是使用定义的特定像元大小。
如下图所示，在分析环境中设置的像元大小比工具中的输入栅格的像元大小要粗糙。
执行时，会首先将输入栅格重采样到较粗糙的分辨率，然后应用该工具。
执行分析时，请确定所设置的像元大小是否合适。
例如，当像元大小为5 千米时，不太可能研究鼠标移动。
五千米的像元可能更适用于研究全球变暖对地球的影响。
重采样要找到重采样输出栅格上每个像元应采用的值，必须将输出栅格中每个像元的中心映射到原始输入坐标系。
每个像元中心坐标都会反向变换，以确定该点在原始输入栅格上的位置。
确定输入位置后，将根据输入栅格中邻近的像元为输出位置分配一个值。
输出像元中心很少能与输入栅格像元中心准确对齐。
因此，多种技术已开发出来，以根据点相对于输入栅格像元中心的位置以及与这些像元相关联的值来确定输出值。
ArcGIS统计栅格像元值并转换为矢量图层
ArcGIS统计栅格像元值并转换为⽮量图层
很多时候，我们需要得到⽮量数据区域所对应栅格数据的像元统计值（求平均、求和等），然后将获得的统计值赋给⽮量图层的属性表，在ArcGIS中操作如下：（PS:第⼀次写技术⽂章，望⼤家多多体谅与⽀持，么么哒）
1、栅格统计：统计栅格数据，按照需要（求和、求平均）⽤所需要的⽮量数据（⽮量⽬标图层）进⾏统计，（注：考虑到统计分析较为常见，第⼀步前期并未实例截图）。
2.栅格转⽮量：将统计出栅格图层转换为⽮量点图层：Raster to Point：
3.⽮量点图层赋值：将第⼀步统计的栅格图层象元值赋给刚第⼆步转换的⽮量点图层：Extract Values to Point:
4.图层空间关联：将第三步得到的带有栅格象元值属性的点图层与⽮量⽬标图层（第⼀步统计⽤到的⽮量图层）关联：Spatial Join：
5.转换成功：在⽬标图层的属性表中既有栅格图层的象元值属性字段。
ArcGIS ArcMap中修改栅格图的像元值
在处理图象数据时，我们经常会碰到要求修改栅格图象象元值的问题，比如说DEM图的部分数据错误，我们要进行修改；再比如说栅格图象中有些与周围均匀色彩不一致的错误斑块要更正等等，那我们如何来处理这一类问题呢？现我以一DEM栅格图（名字为eldodem）为例，现在我要修改它的部分象元值，总结出以下三种方法，大家可以参考一下。
第一种方法不大实用，但可借鉴，第二三种方法针对的条件不一致，大家可以在具体情况下进行选择。
一、直接运用转换，思路简单，易操作，但实用性1、栅格——ascii文件——栅格这种方法是先将栅格图用工具直接转成ascii文件，然后在ascii文本文件中直接修改需要修改的象元的值，修改好后又用工具转换成栅格图。
这种方法可行，但是不实用，因为我们要搜索到指定的象元好像不是那么简单。
那么有没有别的比较好的方法呢？二、在栅格计算器中操作，方法灵活，可操作性强，实用性强准备工作先要在option中设置保留的栅格范围，通常情况下默认的为相交后的部分，这里我们要保留整个DEM，所以要改为以下设置：2、通过点的位置修改点象元值2．1* 问题一、要是我想修改图象中的指定的行列的点的象元值（比如说把第100行，200列的点的值修改为0），那该如何操作呢？这时候我们可以在栅格计算器中输入以下公式：1.con(($$rowmap == 99 & $$colmap == 199),0,[eldodem.img])(栅格图的编号是从0行0列开始的)2．2* 问题二、那若是要修改指定行列范围内的栅格的象元值，比如说把第101行，251列到第401行，301列的部分的象元值改为0，又改如何进行呢？1.con(($$rowmap < 400 & $$rowmap > 100 & $$colmap < 300 & $$colmap >250),0,[eldodem.img])结果如下2．3 * 问题三、这些行和列是给定的，但是实际情况往往不是这样的，那若看到一些要修改的点，我如何通过以上的方法来修改它的属性值呢，这时要解决的首要问题是如何获知这个点的行列值，我们可以通过以下方法来解决：（1）准备工作，设置spatial analyst中的option，设置所需范围，象素以及捕捉这个确定后再次打开设定捕捉，使生成的栅格和原栅格象元重合（2）在栅格计算器中分别做出对应的行列栅格图行栅格图的生成：在栅格计算器中输入以下公式——1.r=$$rowmap1.c=$$colmap（在这里r---行，c------列）（3）然后可以用identify工具，对要修改的点的行列号进行查询如图，所要修改的点位于第166行，129列，若要修改此点象元值为6，可以在栅格计算器中输入以下公式：1.con(($$rowmap == 165 & $$colmap == 128),6,[eldodem.img])3、通过点面文件来修改象元值*问题、现在我们有一幅栅格图，由于某种需要要修改其中的部分点单元格的象元值或者是修改部分斑块的象元值，这时候该如何实现呢？本人觉得以下方法可行。
arcgis 线 提取栅格像元值
arcgis 线提取栅格像元值一、介绍在地理信息系统（GIS）中，ArcGIS是一款广泛使用的软件，它提供了丰富的功能和工具，用于处理和分析地理数据。
其中一个重要的功能是线提取栅格像元值，即从栅格数据中提取沿线的像元值。
本文将详细介绍如何在ArcGIS中进行这一操作，并提供一些实际应用的案例。
二、ArcGIS中线提取栅格像元值的方法在ArcGIS中，有多种方法可以实现线提取栅格像元值的操作。
下面将介绍两种常用的方法：使用Spatial Analyst工具和使用Geoprocessing工具。
1. 使用Spatial Analyst工具Spatial Analyst是ArcGIS中一个强大的工具集，用于处理和分析栅格数据。
要使用Spatial Analyst工具进行线提取栅格像元值，可以按照以下步骤进行操作：1.打开ArcMap软件，并加载需要处理的栅格数据和线数据。
2.在ArcMap中选择”Spatial Analyst”菜单，然后选择”Extraction”子菜单下的”Extract Values to Points”选项。
3.在弹出的对话框中，选择线数据作为输入要素，栅格数据作为输入栅格。
4.设置输出字段，即要提取的栅格像元值所要存储的字段。
5.点击”OK”按钮，开始进行线提取栅格像元值的操作。
2. 使用Geoprocessing工具除了Spatial Analyst工具，ArcGIS还提供了一些Geoprocessing工具，用于处理和分析地理数据。
要使用Geoprocessing工具进行线提取栅格像元值，可以按照以下步骤进行操作：1.打开ArcMap软件，并加载需要处理的栅格数据和线数据。
2.在ArcToolbox中选择”Data Management Tools”，然后选择”Raster”，再选择”Raster Processing”。
3.在弹出的工具集中，选择”Extract Values to Points”工具。
ArcGIS ArcMap中修改栅格图的像元值
在处理图象数据时，我们经常会碰到要求修改栅格图象象元值的问题，比如说DEM图的部分数据错误，我们要进行修改；再比如说栅格图象中有些与周围均匀色彩不一致的错误斑块要更正等等，那我们如何来处理这一类问题呢？现我以一DEM栅格图（名字为eldodem）为例，现在我要修改它的部分象元值，总结出以下三种方法，大家可以参考一下。
第一种方法不大实用，但可借鉴，第二三种方法针对的条件不一致，大家可以在具体情况下进行选择。
一、直接运用转换，思路简单，易操作，但实用性1、栅格——ascii文件——栅格这种方法是先将栅格图用工具直接转成ascii文件，然后在ascii文本文件中直接修改需要修改的象元的值，修改好后又用工具转换成栅格图。
这种方法可行，但是不实用，因为我们要搜索到指定的象元好像不是那么简单。
那么有没有别的比较好的方法呢？二、在栅格计算器中操作，方法灵活，可操作性强，实用性强准备工作先要在option中设置保留的栅格范围，通常情况下默认的为相交后的部分，这里我们要保留整个DEM，所以要改为以下设置：2、通过点的位置修改点象元值2．1* 问题一、要是我想修改图象中的指定的行列的点的象元值（比如说把第100行，200列的点的值修改为0），那该如何操作呢？这时候我们可以在栅格计算器中输入以下公式：1.con(($$rowmap == 99 & $$colmap == 199),0,[eldodem.img])(栅格图的编号是从0行0列开始的)2．2* 问题二、那若是要修改指定行列范围内的栅格的象元值，比如说把第101行，251列到第401行，301列的部分的象元值改为0，又改如何进行呢？1.con(($$rowmap < 400 & $$rowmap > 100 & $$colmap < 300 & $$colmap >250),0,[eldodem.img])结果如下2．3 * 问题三、这些行和列是给定的，但是实际情况往往不是这样的，那若看到一些要修改的点，我如何通过以上的方法来修改它的属性值呢，这时要解决的首要问题是如何获知这个点的行列值，我们可以通过以下方法来解决：（1）准备工作，设置spatial analyst中的option，设置所需范围，象素以及捕捉这个确定后再次打开设定捕捉，使生成的栅格和原栅格象元重合（2）在栅格计算器中分别做出对应的行列栅格图行栅格图的生成：在栅格计算器中输入以下公式——1.r=$$rowmap1.c=$$colmap（在这里r---行，c------列）（3）然后可以用identify工具，对要修改的点的行列号进行查询如图，所要修改的点位于第166行，129列，若要修改此点象元值为6，可以在栅格计算器中输入以下公式：1.con(($$rowmap == 165 & $$colmap == 128),6,[eldodem.img])3、通过点面文件来修改象元值*问题、现在我们有一幅栅格图，由于某种需要要修改其中的部分点单元格的象元值或者是修改部分斑块的象元值，这时候该如何实现呢？本人觉得以下方法可行。
Arcgis栅格处理操作讲解
栅格数据处理的重要性
01
栅格数据处理在地理信息分析中 具有重要作用，可以对地理环境 进行定量描述、空间分析和模拟 预测。
02
栅格数据处理能够提供更精确、 更直观的地理信息表达方式，有 助于提高地理信息的应用价值和 决策支持能力。
多源数据融合
将不同来源、不同类型的数据进行融 合，提高栅格处理的精度和可靠性。
未来发展方向与挑战
• 云端计算：利用云计算技术，实现栅格数据的分 布式处理和高效计算。
未来发展方向与挑战
数据安全与隐私保护
随着栅格处理技术的发展，数据安全和隐私保护问题日益突出， 需要采取有效的措施加以解决。
技术标准与规范
04
单击“确定”开始转换 过程。
03
ArcGIS栅格处理操作进阶
栅格重采样
总结词
栅格重采样是ArcGIS栅格处理中的一项重要操作，用于改变栅格数据的分辨率或比例尺。
详细描述
栅格重采样通过内插方法将高分辨率或大比例尺的栅格数据转换为低分辨率或小比例尺的栅格数据。常见的重采 样方法包括最近邻插值、双线性插值和三次卷积插值等。重采样后，可以得到更精细或更粗糙的栅格数据，以满 足不同分析需求。
arcgis栅格处理操作讲解
• 引言 • ArcGIS栅格处理操作基础 • ArcGIS栅格处理操作进阶 • ArcGIS栅格处理操作实例 • 总结与展望
01
引言
ArcGIS栅格处理简介
栅格数据处理是地理信息系统（GIS）中的重要组成部分，主要 用于处理和操作以像素为基本单元的地理数据。ArcGIS是一款 广泛使用的地理信息系统软件，提供了丰富的栅格处理工具和 功能。
arcgis栅格数据重分类
arcgis栅格数据重分类ArcGIS栅格数据重分类是一种在地理信息系统中对栅格数据进行重新分类的操作。
它通过将原始栅格数据中的像元值重新分配给指定的类别，从而改变数据的表现形式和含义。
栅格数据重分类是GIS中常用的数据处理方法之一，它可以用于各种领域的分析和可视化，如土地利用/覆盖分类、遥感影像分类、洪水风险评估等。
首先，栅格数据重分类需要先选择要重分类的栅格数据。
在ArcGIS中，用户可以通过添加栅格数据到地图中来选择要处理的数据。
可以是已有的栅格数据集，也可以是新创建的栅格数据。
在选择好栅格数据后，进一步操作是设置重分类的参数。
在ArcGIS中，用户可以通过打开栅格数据的属性表来设置重分类方案。
属性表中列出了每个像素的像元值以及相应的属性。
在栅格数据重分类中，用户可以根据自己的需求定义不同的像元值到属性的映射规则。
接下来，用户需要定义映射规则。
这可以通过在属性表上创建一个新的列来实现。
用户可以为每个像元值指定相应的属性值，以实现栅格数据的重分类。
在确定映射规则后，用户可以将要素值预先定义为某个属性值，也可以创建自定义公式来计算属性值。
然后，用户需要确定重分类的方法。
在ArcGIS中，有多种重分类方法可供选择。
常见的重分类方法包括自然分类、等间距分类、等数量分类等。
自然分类是根据数据分布的特点来进行分组，使得每个组内的数据值接近；等间距分类是根据数据的最大值和最小值来将数据进行等间距划分；等数量分类是根据数据值的数量来进行均分。
用户可以根据具体的需求选择适合的重分类方法。
最后，在完成设置后，用户可以执行栅格数据重分类操作。
在ArcGIS中，用户可以通过点击“重分类”按钮来完成该操作。
系统会自动根据用户设置的参数和规则对栅格数据进行处理，并生成一个新的重分类后的栅格图层。
栅格数据重分类具有广泛的应用价值。
通过对栅格数据进行重分类，可以获得更具有可理解性的数据，从而为地理分析和空间决策提供支持。
arcgis栅格数据重分类
arcgis栅格数据重分类ArcGIS是一种常用的地理信息系统（GIS）软件，提供了许多功能和工具，可以处理和分析各种地理数据，包括栅格数据。
本文将介绍ArcGIS中栅格数据重分类的概念、目的、方法和常见应用。
栅格数据重分类是将栅格数据的像元值重新分配到不同的分类之间的过程。
通过重分类，可以改变栅格数据的表达方式，从而更好地满足特定的分析需求。
栅格数据重分类主要用于将连续的数值数据转换为离散的分类数据。
栅格数据重分类的主要目的是减少数据复杂性，更好地表达地理现象，以便进行进一步的分析。
重分类可以通过将连续数据分组为不同的离散类别来实现，每个类别代表不同的现象或特征。
例如，在地形分析中，可以将高程数据重分类为高、中、低三个类别，以便研究地势的变化。
在ArcGIS中，栅格数据重分类可以通过栅格计算器工具、重分类工具和重新分类的符号化方式来实现。
首先，栅格计算器是一种可用于执行复杂的栅格数据操作的工具。
通过使用栅格计算器，可以将栅格数据的像元值根据一定的条件进行重新分配。
例如，可以使用条件语句将高程小于1000米的像元值重新分配为1，将高程大于1000米且小于2000米的像元值重新分配为2。
这样可以将连续的高程数据转换为离散的分类数据。
其次，ArcGIS中还提供了重分类工具，可以根据用户指定的重分类方案来重新分配栅格数据的像元值。
用户可以通过手动输入类别和像元值的对应关系，或者通过导入重分类表来进行重分类。
重分类表是一个包含原始像元值和新的分类值对应关系的表格。
通过使用这个工具，可以直接将像元值重新分配为新的分类值，从而实现栅格数据重分类。
最后，ArcGIS还提供了重新分类的符号化方式。
通过选择符号化方式为重新分类，可以将栅格数据的不同类别用不同的颜色或符号表示。
这样可以更直观地展示数据的变化和分布情况。
栅格数据重分类在许多领域和应用中都有重要的作用。
例如，在土地利用和土地覆盖研究中，可以通过重分类栅格数据来分析土地类型的分布和变化。
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。
arcgis 栅格数据重分类
arcgis 栅格数据重分类在使用 ArcGIS 进行栅格数据处理时，常常需要针对数据进行重分类。
所谓重分类就是将现有的数据重新分类，给每个像元赋予新的值。
通过重分类，可以更加直观地表达数据的特征，方便数据分析和使用。
以下是ArcGIS 栅格数据重分类的步骤。
第一步，打开 ArcMap，选择要进行重分类的栅格数据，并打开“Properties”对话框，进入“Symbology”选项卡。
在“Classify”下拉框中选择“Unique Values”，此时将框框中上下箭头乃至输入框等均会激活。
第二步，选择需要重分类的栅格数据文件和对应的栅格图层，双击栅格图层打开该图层属性窗口。
第三步，打开栅格图层属性窗口后，单击窗口最下方的“Classify…”，激活“Classify”功能，这时弹出一个分类窗口。
在该窗口中，设定栅格数据的分级数量，这里分为4～20种分级，同样可以选择直接输入分级数量。
第四步，在分类窗口的下方，用数字、文本、颜色等方式选择分类标准。
可以使用“Add Value”来添加新的分类标准。
第五步，选好分类标准后，一些栅格数据的重分类操作外，还可以选择“Symbolization”选项卡，根据实际需求编辑每个分类标准对应的符号颜色和大小。
该选项卡还可以进行数据分类、渐进色渲染等操作。
第六步，在设置好分类标准和符号信息后，点击“OK”退出对话框，此时 ArcGIS 将自动进行栅格数据的重分类，并呈现出更新后的图像，可以直接浏览和保存新的栅格数据。
总的来说，栅格数据重分类是一项简单但关键的操作，直接影响到数据处理的效果。
因此，必须根据实际需求进行设置，选择恰当的分级数量和分类标准，调整符号配色和大小，才能得到更加适合实际应用的数据。
而 ArcGIS 作为业内最流行的 GIS 软件之一，自然也提供了一系列可用来进行栅格数据重分类的操作和工具，用户只需要根据实际需求进行选择，即可快速地处理和分析数据。
arcgis栅格数据异常值处理
arcgis栅格数据异常值处理ArcGIS提供了多种处理栅格数据异常值的方法，以下是其中几种常用的方法：使用栅格计算器（Raster Calculator）进行异常值处理。
栅格计算器是一个强大的工具，可以对栅格数据进行各种数学和逻辑运算。
在处理异常值时，可以使用Con函数或SetNull函数来设定条件，将符合条件的像元值替换为指定的值或NoData。
例如，可以使用Con函数将小于某个阈值的像元值替换为一个固定值，或使用SetNull函数将等于某个特定值的像元设为空值。
使用焦点统计工具（Focal Statistics）进行异常值处理。
焦点统计工具可以对栅格数据的邻域像元进行统计计算，并根据计算结果对每个像元进行赋值。
在处理异常值时，可以使用焦点统计工具计算邻域像元的平均值、中位数等统计量，并用这些统计量替换原始像元值，以消除异常值的影响。
使用插值方法修复异常值。
有时候，栅格数据中的异常值是由于数据采集或处理过程中的误差导致的，可以使用插值方法来修复这些异常值。
常用的插值方法包括反距离权重插值（IDW）、克里金插值（Kriging）等。
这些方法可以根据周围像元的值来估算异常值位置的合理值，并进行替换。
除了上述方法外，还可以根据具体情况采用其他方法，如使用滤波器进行平滑处理、使用分类方法进行异常值识别等。
在处理栅格数据异常值时，需要根据数据的特点和需求选择合适的方法，并进行适当的参数设置和验证。
同时，也需要注意数据备份和原始数据的保留，以便在需要时进行恢复和比对。
请注意，上述方法可能涉及到复杂的操作和参数设置，建议在使用前仔细阅读ArcGIS的官方文档或参考相关教程，并在有经验的人员指导下进行操作。
ArcGIS中修改栅格图的像元值
A r c G I S中修改栅格图的像元值-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN在处理图象数据时，我们经常会碰到要求修改栅格图象象元值的问题，比如说DEM图的部分数据错误，我们要进行修改；再比如说栅格图象中有些与周围均匀色彩不一致的错误斑块要更正等等，那我们如何来处理这一类问题呢？现我以一DEM栅格图（名字为eldodem）为例，现在我要修改它的部分象元值，总结出以下三种方法，大家可以参考一下。
第一种方法不大实用，但可借鉴，第二三种方法针对的条件不一致，大家可以在具体情况下进行选择。
一、直接运用转换，思路简单，易操作，但实用性1、栅格——ascii文件——栅格这种方法是先将栅格图用工具直接转成ascii文件，然后在ascii文本文件中直接修改需要修改的象元的值，修改好后又用工具转换成栅格图。
这种方法可行，但是不实用，因为我们要搜索到指定的象元好像不是那么简单。
那么有没有别的比较好的方法呢？二、在栅格计算器中操作，方法灵活，可操作性强，实用性强准备工作先要在option中设置保留的栅格范围，通常情况下默认的为相交后的部分，这里我们要保留整个DEM，所以要改为以下设置：2、通过点的位置修改点象元值2．1* 问题一、要是我想修改图象中的指定的行列的点的象元值（比如说把第100行，200列的点的值修改为0），那该如何操作呢？这时候我们可以在栅格计算器中输入以下公式：con(($$rowmap == 99 & $$colmap == 199),0,[eldodem.img])(栅格图的编号是从0行0列开始的)2．2* 问题二、那若是要修改指定行列范围内的栅格的象元值，比如说把第101行，251列到第401行，301列的部分的象元值改为0，又改如何进行呢？con(($$rowmap < 400 & $$rowmap > 100 & $$colmap < 300 & $$colmap > 250),0,[eldodem.img])结果如下2．3 * 问题三、这些行和列是给定的，但是实际情况往往不是这样的，那若看到一些要修改的点，我如何通过以上的方法来修改它的属性值呢，这时要解决的首要问题是如何获知这个点的行列值，我们可以通过以下方法来解决：（1）准备工作，设置spatial analyst中的option，设置所需范围，象素以及捕捉这个确定后再次打开设定捕捉，使生成的栅格和原栅格象元重合（2）在栅格计算器中分别做出对应的行列栅格图行栅格图的生成：在栅格计算器中输入以下公式——r=$$rowmapc=$$colmap（在这里r---行，c------列）（3）然后可以用identify工具，对要修改的点的行列号进行查询如图，所要修改的点位于第166行，129列，若要修改此点象元值为6，可以在栅格计算器中输入以下公式：con(($$rowmap == 165 & $$colmap == 128),6,[eldodem.img])3、通过点面文件来修改象元值*问题、现在我们有一幅栅格图，由于某种需要要修改其中的部分点单元格的象元值或者是修改部分斑块的象元值，这时候该如何实现呢？本人觉得以下方法可行。
arcgis栅格数据重分类
arcgis栅格数据重分类
ArcGIS栅格数据重分类是在ArcGIS软件中用于数据分析和可视化
的一种常见技术。
通过栅格数据重分类，可以改变原始栅格数据中特
定像元的值，从而更容易进行下一步处理。
在使用ArcGIS软件进行栅
格数据重分类之前，你需要将数据集导入到ArcGIS软件中。
ArcGIS软件中提供了很多重分类方法，包括等距重分类、平面变
换等。
在等距重分类时，可以指定新的像元值的范围，然后将原始栅
格数据中的所有像元值捆绑到新的像元值上。
此外，还可以选择根据
特定值来重分类，即在指定的特定像元值上添加新的像元值。
平面变换是ArcGIS软件提供的另一种栅格数据重分类方法。
该方
法在栅格数据中查找局部相似区域，并将这些区域重组成新的像元值。
此外，还可以选择仅重新建立一个不同的层次化结构，其中每个值都
有一个独特的像元值。
在ArcGIS软件中，也可以使用双线性内插法栅格数据重分类。
这种方法将原始栅格数据转换为不同尺度的栅格，并为新的栅格数据
分配新的像元值。
此外，还可以使用矢量转栅格、栅格转矢量等技术来改变原始栅
格数据。
例如，在使用栅格转矢量时，可以将栅格数据转换为不同形
状的矢量点，从而更容易被分析、可视化。
总之，ArcGIS软件提供了很多与栅格数据重分类有关的方法，如
等距重分类、平面变换、双线性内插法、矢量转栅格等，这些方法都
可以用来改变原始栅格数据的像元值，以便在进行数据分析和可视化
时能得到更好的效果。
ArcGIS中改变栅格文件的像元值大小的方法
ArcGIS中改变栅格⽂件的像元值⼤⼩的⽅法
什么是栅格⽂件像元值？
⾸先栅格所表⽰的内容的详细程度通常取决于像元（像素）⼤⼩或空间分辨率。
像元必须⾜够⼩，这样才可以捕获到所需的详细信息；⽽像元⼜必须⾜够⼤，这样才可以提⾼计算机存储和分析的执⾏效率。
栅格可以使⽤更⼩的像元⼤⼩在要素的范围内表⽰更多的特征、更⼩的要素或更详细的内容。
怎样改变栅格⽂件的像元值⼤⼩
使⽤ArcGIS的重采样功能可以实现这个功能。
关于重采样
通常重采样有三种⽅法
1.最邻近分配法
2.双线性插值
3.三次卷积插值
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自动将栅格的Null值像元设定成0
自动将栅格的Null值像元设定成0Howto: 自动将栅格的Null值像元设定成0文章编号： 39517软件：ArcGIS - ArcEditor 9.3, 9.3.1, 10 ArcGIS - ArcInfo 9.3, 9.3.1, 10 Ar cGIS - ArcView 9.3, 9.3.1, 10操作系统： N/A摘要：脚本用于将栅格数据中的NoData像元赋值为0。
许多空间分析都需要对栅格数据中的NoData像元进行分析。
由于Nodata像元会在分析中被忽略，因此只有对Nodata像元进行赋值才能对其分析。
下面脚本展示了如何使用地图代数来对指定目录下栅格数据的Noda进行赋值。
内容：#导入模块import arcpy, sys, osfrom arcpy import envfrom arcpy.sa import *arcpy.CheckOutExtension("spatial")env.workspace = arcpy.GetParameterAsText(0)#建立栅格文件存放路径ras_dir = "{0}/ras_dir".format(env.workspace)if not os.path.exists(ras_dir):os.mkdir(ras_dir)rasterList = arcpy.ListRasters("*") #, "GRID")#将栅格中Null值设定为0for raster in rasterList:arcpy.AddMessage("Reading {0}".format(raster)) outras = Con(IsNull(raster),0,raster)arcpy.AddMessage("Setting null for {0}".format(raster)) outras.save("{0}/{1}".format(ras_dir, raster))arcpy.AddMessage("Saving {0}".format(raster))。
arcgis 栅格影像 像元大小
arcgis 栅格影像像元大小栅格影像是由相邻像元组成的网格状数据，它是遥感技术中最常见的数据类型之一。
像元大小是指栅格影像中每个像元所覆盖的实际地面面积大小。
在ArcGIS软件中，像元大小可以通过栅格数据集的属性信息来获取。
像元的大小对于栅格影像的分析和解释非常重要。
它直接影响到栅格数据的空间分辨率和信息获取能力。
像元大小越小，意味着影像的空间分辨率越高，对细节的描述也越准确。
而像元大小越大，空间分辨率越低，对细节的描述也越不准确。
像元大小的计算可以通过以下步骤进行：1.获取栅格数据集的属性信息。
在ArcGIS软件中，可以通过右键点击栅格数据集，选择“属性”来查看。
2.找到“像素大小”或“分辨率”一栏。
这一栏通常以米为单位给出。
3.将像素大小转换成实际地面的距离单位。
通常情况下，栅格数据集的像素大小是以米为单位给出的，可以将其转换成其他距离单位，例如千米或英尺。
4.根据计算得到的像元大小，可以判断栅格影像的空间分辨率和信息获取能力。
需要注意的是，像元大小不仅受到栅格数据集本身的属性限制，还受到遥感传感器的分辨率限制。
在获取遥感影像时，遥感传感器的分辨率一般就已经确定了。
因此，像元大小受到遥感传感器和栅格数据集属性的共同影响。
虽然像元大小对于栅格影像的分析和解释非常重要，但并不是像元大小越小越好。
较小的像元大小会导致栅格数据集体积变大，增加数据存储和处理的成本。
另外，较小的像元大小也可能导致数据噪声的增加，对后续处理和分析造成困扰。
因此，在选择像元大小时，需要根据具体的研究目标和数据要求来确定。
总结起来，像元大小是指栅格影像中每个像元所覆盖的实际地面面积大小。
它直接影响栅格数据的空间分辨率和信息获取能力。
在ArcGIS软件中，可以通过栅格数据集的属性信息来获取像元大小。
在选择像元大小时，需要综合考虑数据存储和处理成本、噪声问题以及研究目标和数据要求等因素。
arcgis 线 提取栅格像元值
如果你想从ArcGIS中的一条线（polyline）中提取栅格（raster）像元值，你可以使用“空间连接”（Spatial Join）工具。
以下是步骤：
1. 首先，你需要有一个线数据集（例如polyline feature class）和一个栅格数据集（例如raster dataset）。
2. 在ArcMap 或ArcGIS Pro 中，打开“空间分析工具”（Spatial Analyst Tools）工具箱。
3. 在工具箱中找到并打开“空间连接”（Spatial Join）工具。
这个工具通常在“空间连接和覆盖”（Join and Coverage）或“分析”（Analysis）下面。
4. 在空间连接对话框中，设置输入要素为你的线数据集（polyline feature class），设置连接要素为你的栅格数据集（raster dataset）。
5. 选择一个合适的连接方法，例如“JOIN_ONE_TO_ONE”，这表示每个线段（polyline feature）都会与一个栅格像元（raster cell）进行连接。
6. 点击“确定”按钮运行空间连接。
运行完毕后，你将得到一个新的要素类（feature class），其中包含了原线数据集中的每个要素与栅格数据集中对应像元的属性。
你可以通过查询或使用属性表来查看这些像元值。
请注意，这种方法仅适用于像元值是连续的情况，例如数字或浮
点数。
如果像元值是非连续的类别（例如，不同的土地覆盖类型），你可能需要使用其他方法，如“重分类”（Reclassify）或“地图代数”（Map Algebra）工具。
ArcGISArcMap中修改栅格图的像元值
在处理图象数据时，我们经常会碰到要求修改栅格图象象元值的问题，比如说DEM图的部分数据错误，我们要进行修改；再比如说栅格图象中有些与周围均匀色彩不一致的错误斑块要更正等等，那我们如何来处理这一类问题呢？现我以一DEM栅格图（名字为eldodem）为例，现在我要修改它的部分象元值，总结出以下三种方法，大家可以参考一下。
第一种方法不大实用，但可借鉴，第二三种方法针对的条件不一致，大家可以在具体情况下进行选择。
一、直接运用转换，思路简单，易操作，但实用性1、栅格——ascii文件——栅格这种方法是先将栅格图用工具直接转成ascii文件，然后在ascii文本文件中直接修改需要修改的象元的值，修改好后又用工具转换成栅格图。
这种方法可行，但是不实用，因为我们要搜索到指定的象元好像不是那么简单。
那么有没有别的比较好的方法呢？二、在栅格计算器中操作，方法灵活，可操作性强，实用性强准备工作先要在option中设置保留的栅格范围，通常情况下默认的为相交后的部分，这里我们要保留整个DEM，所以要改为以下设置：2、通过点的位置修改点象元值2．1* 问题一、要是我想修改图象中的指定的行列的点的象元值（比如说把第100行，200列的点的值修改为0），那该如何操作呢？这时候我们可以在栅格计算器中输入以下公式：1.con(($$rowmap == 99 & $$colmap == 199),0,[eldodem.img])(栅格图的编号是从0行0列开始的)2．2* 问题二、那若是要修改指定行列范围内的栅格的象元值，比如说把第101行，251列到第401行，301列的部分的象元值改为0，又改如何进行呢？1.con(($$rowmap < 400 & $$rowmap > 100 & $$colmap < 300 & $$colmap >250),0,[eldodem.img])结果如下2．3 * 问题三、这些行和列是给定的，但是实际情况往往不是这样的，那若看到一些要修改的点，我如何通过以上的方法来修改它的属性值呢，这时要解决的首要问题是如何获知这个点的行列值，我们可以通过以下方法来解决：（1）准备工作，设置spatial analyst中的option，设置所需范围，象素以及捕捉这个确定后再次打开设定捕捉，使生成的栅格和原栅格象元重合（2）在栅格计算器中分别做出对应的行列栅格图行栅格图的生成：在栅格计算器中输入以下公式——1.r=$$rowmap1.c=$$colmap（在这里r---行，c------列）（3）然后可以用identify工具，对要修改的点的行列号进行查询如图，所要修改的点位于第166行，129列，若要修改此点象元值为6，可以在栅格计算器中输入以下公式：1.con(($$rowmap == 165 & $$colmap == 128),6,[eldodem.img])3、通过点面文件来修改象元值*问题、现在我们有一幅栅格图，由于某种需要要修改其中的部分点单元格的象元值或者是修改部分斑块的象元值，这时候该如何实现呢？本人觉得以下方法可行。
ArcGIS的栅格图像配准
一．影像校准
所有图件扫描后都必须经过扫描纠正，对扫描后的栅格图进行检查，以确保矢量化工作顺利进行。
对影像的校准有很多方法,下面介绍一种常用方法。
1．打开ArcMap，增加Georeferncing工具条。
2．把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中，会发现Georeferncing工具条中的工具被激活。
3．在校正中我们需要知道一些特殊点的坐标。
通过读图，我们知道坐标的点就是公里网格的交点，我们可以从图中均匀的取几个点。
一般在实际中，这些点应该能够均匀分布。
4．首先将Georeferncing工具条的Georeferncing菜单下Auto Adjust不选择。
5．在Georeferncing工具条上，点击Add Control Point按钮。
6．使用该工具在扫描图上精确到找一个控制点点击，然后鼠标右击输入该点实际的坐标位置，如下图所示：
7．用相同的方法，在影像上增加多个控制点，输入它们的实际坐标。
8．增加所有控制点后，在Georeferencing菜单下，点击Update Display。
9．更新后，就变成真实的坐标。
10．在Georeferencing菜单下，点击Rectify，将校准后的影像另存。
后面我们的数字化工作是对这个校准后的影像进行操作的。
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在处理图象数据时，我们经常会碰到要求修改栅格图象象元值的问题，比如说DEM图的部分数据错误，我们要进行修改；再比如说栅格图象中有些与周围均匀色彩不一致的错误斑块要更正等等，那我们如何来处理这一类问题呢？
现我以一DEM栅格图（名字为eldodem）为例，现在我要修改它的部分象元值，总结出以下三种方法，大家可以参考一下。
第一种方法不大实用，但可借鉴，第二三种方法针对的条件不一致，大家可以在具体情况下进行选择。
一、直接运用转换，思路简单，易操作，但实用性
1、栅格——ascii文件——栅格这种方法是先将栅格图用工具
直接转成ascii文件，然后在ascii文本文件中直接修改需要修改的象元的值，修改好后又用工具
转换成栅格图。
这种方法可行，但是不实用，因为我们要搜索到指定的象元好像不是那么简单。
那么有没有别的比较好的方法呢？
二、在栅格计算器中操作，方法灵活，可操作性强，实用性强
准备工作
先要在option中设置保留的栅格范围，通常情况下默认的为相交后的部分，这里我们要保留整个DEM，所以要改为以下设置：
2、通过点的位置修改点象元值
2．1* 问题一、要是我想修改图象中的指定的行列的点的象元值（比如说把第100行，200列的点的值修改为0），那该如何操作呢？
这时候我们可以在栅格计算器中输入以下公式：
con(($$rowmap == 99 & $$colmap == 199),0,[eldodem.img])
(栅格图的编号是从0行0列开始的)
2．2* 问题二、那若是要修改指定行列范围内的栅格的象元值，比如说把第101行，251列到第401行，301列的部分的象元值改为0，又改如何进行呢？
con(($$rowmap < 400 & $$rowmap > 100 & $$colmap < 300 & $$colmap > 250),0,[eldodem.img])
结果如下
2．3 * 问题三、这些行和列是给定的，但是实际情况往往不是这样的，那若看到一些要修改的点，我如何通过以上的方法来修改它的属性值呢，这时要解决的首要问题是如何获知这个点的行列值，我们可以通过以下方法来解决：
（1）准备工作，设置spatial analyst中的option，设置所需范围，象素以及捕捉这个确定后再次打开设定捕捉，使生成的栅格和原栅格象元重合
（2）在栅格计算器中分别做出对应的行列栅格图
行栅格图的生成：在栅格计算器中输入以下公式——
r=$$rowmap
c=$$colmap
（在这里r---行，c------列）
（3）然后可以用identify工具，对要修改的点的行列号进行查询
如图，所要修改的点位于第166行，129列，若要修改此点象元值为6，可以在栅格计算器中输入以下公式：
con(($$rowmap == 165 & $$colmap == 128),6,[eldodem.img])
3、通过点面文件来修改象元值
*问题、现在我们有一幅栅格图，由于某种需要要修改其中的部分点单元格的象元值或者是修改部分斑块的象元值，这时候该如何实现呢？本人觉得以下方法可行。
思路主要是（1）先建一点shp或面shp图层，（2）然后在点或面图层上数字化需要修改的点或面，（3）接着将点或面转换成栅格图，（4）在栅格计算器中进行替换运算。
现我仍以eldodem为例，假设其中有部分象元的值是错误的，要对其进行修改，（同时进行点面转换操作）
具体步骤如下：
（1）新建一点文件point_11,然后在上面数字化出需要修改的点。
新建一面文件eldodem，数字化出需要修改的面。
（2）将point_11和eldodem在feature to raster工具中分别转换成栅格文件poin1和
和eldo1.
（3）在栅格计算器中进行运算
假设现在要把个别点象元值修改为0，我们在栅格计算器中填入以下的公式：con(IsNull([poin1]),[eldodem.img],0)
然后点右下角的Evaluate运行
因为点象元值很小，放大可以看到我们修改后的微小的黑点
对于面状象元值的修改，相似的，输入以下公式：
con(IsNull([eldo1]),[eldodem.img],0)
然后运行，得到的图如下
（大家很可能得到的图与此图有异，要在属性的symbol里设置一下，使其为拉伸样式）可以看到，修改过的部分变为黑色。
4、修改一定经纬度范围内的栅格象元值
比如将经度大于105度30分，纬度高于39度54分范围的栅格值变为0，则在栅格计算器
中输入以下代码
1.con($$xmap > 105.5 & $$ymap > 39.9, 0, [eldodem1.img])。