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

数据管理工具- >光栅- >光栅处理- >重采样


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

详细参考

https://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/latest/extensions/spatial-analyst/performing-analysis/cell-size-and-resampling-in-analysis.htm

### 使用 ArcGIS 调整栅格文件分辨率的方法 在地理信息系统 (GIS) 领域中,调整栅格文件的分辨率是一项常见的任务。以下是关于如何使用 ArcGIS 来完成这一目标的具体方法。 #### 方法概述 ArcGIS 提供了多种工具来处理栅格数据的分辨率问题。这些工具可以通过 **Spatial Analyst 扩展模块** 和其他内置功能实现。具体来说,可以利用 `Cell Size` 参数或者专门的重采样工具(Resample Tool)来进行操作[^2]。 --- #### 工具介绍:Resample 工具 1. **位置**: Resample 工具位于 ArcToolbox -> Data Management Tools -> Raster -> Raster Processing 下。 2. **输入参数**: - Input raster: 输入要调整分辨率的原始栅格数据集。 - Output raster: 输出调整后的栅格数据集路径及名称。 - Cell size: 设置新的像大小(即分辨率)。此值决定了最终输出栅格的精度水平。 - Resampling technique: 选择合适的重采样技术,常用的选项包括 Nearest Neighbor, Bilinear Interpolation, Cubic Convolution 等[^4]。 --- #### 实际操作流程 打开 ArcMap 或者 ArcCatalog 后,在工具栏找到上述提到的 Resample 工具,并按照界面提示填写必要字段即可执行任务。特别需要注意的是,“Cell size”的设定直接影响到最终成果的质量以及计算效率;而不同的 resampling techniques 则适用于不同类型的数据场景——比如分类影像更适合采用 nearest neighbor 法保持类别属性不变,而对于连续变化的地表特征则推荐 bilinear interpolation 或 cubic convolution 方式获得更平滑的结果[^3]。 此外,如果是在三维可视化环境中工作(如 ArcGlobe 或 ArcScene),当发现由于放大倍率过高而导致显示效果不佳时,也可以适当增加原图层细节度从而改善视觉体验。 最后提醒一点,对于涉及多源异构类型的遥感资料整合项目而言,统一各参与方所提供材料间存在的空间差异性是非常重要的前期准备工作之一,这不仅有助于后续深入分析工作的开展,而且还能有效减少因尺度不匹配带来的误差干扰。 ```python import arcpy # 定义环境设置 arcpy.env.workspace = r"C:\path\to\your\data" # 指定输入和输出路径 input_raster = "original_raster.tif" output_raster = "resampled_raster.tif" # 设定新分辨率 cell_size = "30" # 单位取决于地图投影系统 # 应用重采样算法 arcpy.Resample_management(input_raster, output_raster, cell_size, "BILINEAR") ``` 以上脚本展示了如何借助 Python 脚本来自动化调用 ArcGIS 的 Resample 工具过程。 ---
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