【GIS風暴】ArcGIS柵格重采樣(Resample)方法詳解

Contents

  • 1. 最鄰近法(Nearest Neighbor)
  • 2. 雙線性內插法(Bilinear Interpolation)
  • 3. 三次卷積法(Cubic Convolution)
  • 4. ArcGIS重采樣工具(Resample)


柵格/影像數據進行配準或糾正、投影等幾何變換后,像元中心位置通常會發生變化,其在輸入柵格中的位置不一定是整數的行列號,因此需要根據輸出柵格上每個像元在輸入柵格中的位置,對輸入柵格按一定規則進行重采樣,進行柵格值的重新計算,建立新的柵格矩陣。

重采樣方法同樣會應用在不同分辯率的柵格/影像數據之間運算時,需要將柵格大小統一到一個指定的分辯率上,此時就需要對柵格進行重采樣。

一般提供了三種重采樣的方法:最鄰近法、雙線性內插法、三次卷積法。

1. 最鄰近法(Nearest Neighbor)

最鄰近法直接將與某像元位置最鄰近的像元值作為該像元的新值。該方法的優點是方法簡單,處理速度快,且不會改變原始柵格值,但該種方法最大會產生半個像元大小的位移。

適用于表示分類或某種專題的離散數據,如土地利用,植被類型等。

以下示意圖為柵格數據經過

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