Arcgis ---栅格重采样

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本文详细介绍DataManagementTools中栅格处理模块的Resample功能，教授如何调整栅格数据的分辨率，以适应不同地理信息系统项目需求。

Data Management Tools—>Raster—>Raster Processing—>Resample

 

 

 

【GIS风暴】ArcGIS栅格重采样（Resample）方法详解
「 刘一哥与GIS的故事」
12-04 1万+
Contents1. 最邻近法（Nearest Neighbor）2. 双线性内插法（Bilinear Interpolation）3. 三次卷积法（Cubic Convolution）4. ArcGIS重采样工具（Resample） 栅格/影像数据进行配准或纠正、投影等几何变换后，像元中心位置通常会发生变化，其在输入栅格中的位置不一定是整数的行列号，因此需要根据输出栅格上每个像元在输入栅格中的位置，对输入栅格按一定规则进行重采样，进行栅格值的重新计算，建立新的栅格矩阵。 重采样方法同样会应用在不同分辩率
【ArcGIS微课1000例】0097：栅格重采样（以数字高程模型dem为例）
「 刘一哥与GIS的故事」
01-28 1793
栅格/影像数据进行配准或纠正、投影等几何变换后，像元中心位置通常会发生变化，其在输入栅格中的位置不一定是整数的行列号，因此需要根据输出栅格上每个像元在输入栅格中的位置，对输入栅格按一定规则进行重采样，进行栅格值的重新计算，建立新的栅格矩阵。重采样方法同样会应用在不同分辩率的栅格/影像数据之间运算时，需要将栅格大小统一到一个指定的分辩率上，此时就需要对栅格进行重采样。一般提供了三种重采样的方法：最邻近法、双线性内插法、三次卷积法。
ArcGIS教程：ArcGIS中栅格数据重采样方法
11-13 2万+
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
ArcGIS栅格重采样方法
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重采样方法 栅格/影像数据进行配准或纠正、投影等几何变换后，像元中心位置通常会发生变化，其在输入栅格中的位置不一定是整数的行列号，因此需要根据输出栅格上每个像元在输入栅格中的位置，对输入栅格按一定规则进行重采样，进行栅格值的重新计算，建立新的栅格矩阵。 重采样方法同样会应用在不同分辩率的栅格/影像数据之间运算时，需要将栅格大小统一到一个指定的分辩率上，此时就需要对栅格进行重采样。 S
ArcGIS影像重采样工具（Resample）
12-06
ArcEngine 9.3.1开发的影像重采样工具，利用Toolbox中的Resample工具，实现批量影像重采样工作，替公司其他部门的人开发的，小工具。
ArcGIS重采样 Python批处理
01-10
使用Python脚本处理GIS数据，对数据字段批量赋值，重采样，空间分析等，高效方便，简单易学，容易上手，新手必备。
栅格重采样
借你一秒
11-14 8978
栅格重采样的实质： 栅格重采样是将输入图像的像元值或推导值赋予输出图像中每个像元的过程。 栅格重采样发生时机： 当输入图像和输出图像的位置（经过几何变换或投影设置等操作）或像元大小（即栅格影像分辨率）发生变化时，都需要进行栅格重采样。   此外，栅格重采样是栅格数据在空间分析中处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法，为了便于分析，通常将不同的分辨率通过栅格重采样转化
ArcGIS中栅格数据重采样方法
m0_52945508的博客
09-14 1973
先确定与要处理的单元中心（红色点）最邻近的 16 个单元中心（橙色点），然后计算其加权平均值，再将所得的值指定为要处理的单元（黄色阴影）的输出值。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。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。1.3 三次卷积插值法。
ArcGIS插件，批量对栅格图层重采样-模型构建器中可用
06-01
此工具可批量对输入栅格图层重采样，需要在模型构建器中使用，右键工具名称，编辑，双击所有右上角带“P”的椭圆，输入对应参数，点击模型构建器中的菜单栏中的“√”验证模型，再点击绿色三角形按钮运行模型，运行...
ArcGIS中栅格数据重采样方法介绍
05-14
ArcGIS中栅格数据重采样是指在栅格数据处理过程中，对原始栅格数据集进行重新采样以生成具有不同分辨率的新栅格数据集的过程。由于栅格数据分辨率的不匹配、数据配准后的像元倾斜、或者多个栅格数据集进行分析时需...
ArcGIS批量栅格重采样（ArcPy方法）
Bestyou's Blog
12-26 1万+
遥感数据处理系列 一些项目及科研中遇到的小需求，一方面记录自己的学习历程，另一方面帮助大家学习。 ArcPy批量计算栅格数据平均值 GLDAS数据下载及处理（NC转TIF） ArcGIS批量裁剪栅格数据 文章目录遥感数据处理系列前言一、栅格数据重采样1. 原理简介2. 代码二、多文件夹场景总结 前言 多源遥感数据的使用如何快速计算？处理为相同维度的栅格数据，那么，一个NB的批处理脚本派上了用场！祭出ArcPy 一、栅格数据重采样 1. 原理简介 栅格数据重采样主要使用ArcPy的Resample_m
ArcGIS Pro 3.4 二次开发 - 栅格
最新发布
Winemonk
06-09 495
/ 访问数据集定义的属性});
Arcgis重采样
Liam Liu的博客
09-23 4928
用途：可以将大的栅格像元变小 位置：ArcToolbox——>数据管理工具——>栅格——>栅格处理——>重采样
ArcGIS中栅格数据重采样的方法图解
ch206265的博客
01-07 3718
ArcGIS中栅格数据重采样方法介绍 求取目标点（红色）处的插值结果，需要计算离其最近的1个，4个，16个点（黄色）的值进行加权平均 最邻近法： 双线性插值法： 三次卷积插值法： ...
ArcGIS中ArcMap栅格图像平滑滤波：焦点统计、滤波器、重采样
疯狂学习GIS的博客
02-08 9714
本文介绍在ArcMap软件中，依据焦点统计、滤波器、重采样等工具，对栅格图层进行平滑、滤波处理的多种不同方法~
（伍）规划师方向技能：基于ArcGIS的栅格数据重采样方法
蜗牛般足迹
05-25 2832
1、引言在规划分析中，经常需要将各类评估指标进行量化，然后生成栅格数据，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。2、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...
Arcgis对遥感图像重采样并逐像元提取NDVI
所有专家都曾始于新手
08-18 3906
先准备好ENVI预处理后的tiff格式影像，然后将其拖入Arcgis中。然后打开数据管理工具-栅格-栅格处理-重采样此处我们输入数据用导入的影像，X和Y代表重采样的大小为8*8重采样能够将TIF格式(.tiff)转换为栅格格式grid。
arcgis的重采样和插值方法
qq_45241385的博客
11-05 1万+
重采样是指根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程，它可以用来改变原始影像的空间分辨率，比如为了减少数据量，可以在数据管理工具-栅格-栅格处理-重采样进行处理，步骤如下： 在输出像元大小的位置可以输入x，y的值，此处单位是米。得到的结果就是空间分辨率为1200米的影像。重采样技术有三种，此处采用最简单的。 插值与重采样类似，利用空间相关性，根据有限的数据插值出有效数据，得到想要的效果。 插值方法有以下这些，具体https://wenku.baidu.com/view/9e755828647d2728
Arcgis对图像重采样、打开查看运行结果的窗口、逐像元提取数值
知识搬运者
10-15 6997
转完之后，原先的图像就被新添的点铺满了，因为重采样的像元8*8太小了，会生成非常多的点，也很慢。打开后，此处我们输入数据用导入的影像，X和Y代表重采样的大小为。输入栅格使用刚刚重采样后的影像。注意，保存文件后缀为。然后打开数据管理工具-栅格-栅格处理-重采样。：输出文件需要有文件后缀，否则报错。在地理处理-搜索工具中，搜索栅格转点。保存点数据可以，右键打开属性表。在地理处理-结果，即可显示。导出为txt文件到桌面。采样后，像元就变成了。
arcgis栅格重采样
01-07
### ArcGIS 中栅格数据重采样的方法和参数设置 在处理栅格数据时，如果遇到像元大小不符合要求的情况，或者为了使多个栅格数据具有相同分辨率以便于联合分析，则需执行重采样操作。此过程可以通过多种方式实现，在ArcGIS环境中主要依赖工具箱中的特定功能来达成目标。 #### 使用“栅格转其他格式”工具进行重采样 对于简单的重采样需求，可以利用【转换】菜单下的【栅格】选项卡里的子项——【栅格转其他格式】来进行基本的操作[^3]。不过更常用的是专门用于改变空间分辨率为目的而设计的功能：“重采样”。 #### 利用“重采样”工具调整栅格分辨率 1. 打开ArcToolbox窗口找到Spatial Analyst Tools -> Data Management -> Raster -> Resample命令启动对话框； 2. 输入待处理的源图像作为Input raster layer； 3. 设定Cell size参数指定新生成图片每个像素代表的实际地面长度宽度尺寸；该值决定了最终输出产品的精细程度； 4. 选择Resampling technique定义当缩小比例因子大于等于两倍原始尺度时所使用的算法： - **NEAREST**：最近邻分配法适用于分类专题地图或离散特征的数据集，因为它不会创建任何新的灰度级。 - **BILINEAR**：双线性插值适合连续变化表面如高程模型DEM等类型的资料，能够较好保持地形起伏趋势的同时减少锯齿效应。 - **CUBIC**：立方卷积内插同样针对连续变量适用，并且相比前者能提供更加光滑的结果，但可能引入一定量的人工细节。 - **MAJORITY**：多数投票法则专为整型类别编码的地图准备，它会依据周围8个邻居中最频繁出现的那个类目赋予当前单元格标签[^1]。 5. Output raster dataset字段填写希望保存至磁盘上的路径连同文件名以及期望得到的具体格式（支持前述提到的各种常见图形交换标准），点击OK按钮提交任务等待软件后台运算结束即可获得预期效果。 ```python import arcpy from arcpy import env env.workspace = "D:/data" arcpy.Resample_management("input_raster", "output_raster.tif", "30 30", "BILINEAR") ```
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