arcgis--浮点型栅格数据转整型

利用【Spatial Analyst工具】-【数学】-【转为整型】工具,将浮点型数据转为整型。如下:

【转为整型】对话框参数设计如下:

 转换结果如下:

### 解决 ArcGIS 中浮点数整型失败的问题 在处理 GIS 数据时,尤其是当涉及到不同类型的栅格数据换时,可能会遇到由于浮点数到整型换而导致的数据精度损失问题。对于 ArcGIS 用户来说,在尝试将 16-bit 浮点型图像换成 8-bit 整型格式的过程中遇到了困难[^2]。 为了成功完成这种换并尽可能减少信息丢失,可以采取以下几种方法: #### 方法一:调整数值范围 通过缩放操作来改变原始浮点值的比例,使其适应目标整型范围内的表示。例如,如果要将 [-1.0, 1.0] 范围内存储为 float 的灰度级映射至 [0, 255] 的 uint8,则可以通过线性变换实现这一目的: ```python import numpy as np def scale_float_to_uint8(float_array): min_val = -1.0 max_val = 1.0 scaled = ((float_array - min_val) / (max_val - min_val)) * 255 return np.clip(scaled, 0, 255).astype(np.uint8) ``` 这种方法能够有效地保留大部分细节,并且不会因为简单的截断造成过多的信息丧失。 #### 方法二:应用四舍五入逻辑 直接对浮点数执行取整操作可能导致某些情况下不理想的视觉效果或分析结果偏差。因此建议先进行适当的四舍五入再做类型换,这有助于提高最终输出的质量。 ```python rounded_values = np.round(original_float_data) integer_representation = rounded_values.astype(int) ``` 此过程可以在一定程度上缓解由简单截断引起的误差累积现象[^3]。 #### 方法三:利用 GDAL 库创建新影像文件 考虑到 ArcGIS 对特定驱动程序的支持情况,有时可能需要借助外部工具如 Python 的 `gdal` 模块来进行更精确控制下的数据换工作。下面是一个基于该库的例子,展示了如何指定输出数据集的数据类型为无符号短整形 (`GDT_UInt16`) 并保存新的 TIFF 文件: ```python from osgeo import gdal driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') dataset = driver.Create(output_filename, width, height, bands, gdal.GDT_UInt16) for band_index in range(1, bands + 1): array = ... # 获取对应波段的数据数组 adjusted_array = adjust_and_convert(array) # 使用上述任一种方式调整后的整型数组 dataset.GetRasterBand(band_index).WriteArray(adjusted_array) dataset.FlushCache() del dataset ``` 以上三种策略可以根据具体应用场景灵活选用,以确保从浮点型整型的成功过渡而不至于显著影响数据质量。
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