GIS重采样
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重采样批处理
arcgis重采样批处理摘要：1.ArcGIS重采样概述2.重采样方法介绍3.批处理方法与应用4.重采样批处理实例演示5.注意事项与技巧分享正文：ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件，其中的重采样功能对于地理数据的处理与分析具有重要意义。
重采样是指在保持原始数据特征的基础上，对数据进行空间重新配置，以满足研究需求。
本文将详细介绍ArcGIS重采样批处理的方法与应用。
一、ArcGIS重采样概述ArcGIS重采样主要包括以下几种方法：1.最近邻法（Nearest Neighbor）：以原始数据中最接近的像元作为新数据中的像元。
2.最小距离法（Minimum Distance）：以原始数据中距离新位置最近的像元作为新数据中的像元。
3.最大距离法（Maximum Distance）：以原始数据中距离新位置最远的像元作为新数据中的像元。
4.平均值法（Average）：计算原始数据中像元值的平均值作为新数据中的5.中位数法（Median）：计算原始数据中像元值的中位数作为新数据中的像元值。
6.众数法（Mode）：计算原始数据中出现次数最多的像元值作为新数据中的像元值。
二、重采样批处理方法与应用在进行重采样批处理时，我们需要注意以下几点：1.准备输入数据：确保输入数据为栅格数据，并根据需求选择合适的重采样方法。
2.设置输出参数：设置重采样后的数据分辨率、数据类型等参数。
3.使用批量处理：ArcGIS提供批量处理功能，可以同时对多个图层进行重采样操作。
4.应用场景：重采样批处理广泛应用于土地利用变化分析、生态环境评价、城市规划等领域。
三、重采样批处理实例演示以下是一个重采样批处理的实例：1.打开ArcGIS，加载需要重采样的图层。
2.选择“重采样”工具，设置重采样方法、输出路径等参数。
3.在“批处理”对话框中，添加需要重采样的图层，设置重采样参数。
4.执行批处理任务，查看重采样后的结果。
四、注意事项与技巧分享1.在选择重采样方法时，要根据实际需求和数据特点进行选择，以达到最2.批量处理时，建议将多个图层分组，以便于管理和调整参数。
arcgis重采样批处理
arcgis重采样批处理
ArcGIS的重采样批处理可以通过以下步骤实现：
1. 创建一个新的地理处理工具。
在ArcToolbox中，选择“空间分析工具”或“数据管理工具”，创建一个新的地理处理工具。
2. 添加输入参数。
根据需求，添加需要重采样的数据作为输入参数。
3. 设置输出路径和文件名。
在输出路径中选择要保存输出数据的文件夹，并输入输出文件的名称。
4. 选择重采样类型。
在“重采样”下拉菜单中选择适当的重采样类型，例如双线性插值、立方卷积等。
5. 设置其他重采样选项。
例如，可以设置重采样时使用的算法、像素大小、输出坐标系等。
6. 运行批处理工具。
点击“运行”按钮，等待批处理工具完成重采样操作。
7. 检查输出结果。
在指定的输出路径中找到生成的输出文件，检查其是否符合预期的重采样结果。
需要注意的是，重采样操作可能会对数据产生一定程度的失真或变形，因此在进行重采样之前，最好先备份原始数据，以便需要时进行对比和验证。
GIS地形分析方法步骤
GIS地形分析方法步骤地理信息系统（GIS）地形分析是利用GIS技术对地形特征进行量化、模拟和可视化的过程。
地形分析的目的是理解和研究地球表面形态的特征，以及对地形特征进行测量、分类和解释。
下面是GIS地形分析的一般步骤：1.数据获取和准备2.数据地理参考在地理信息系统中，不同数据的地理参考是重要的。
地理参考包括坐标系、投影方式和地理坐标。
在进行地形分析之前，需要调整和统一数据的地理参考，以确保数据的一致性和准确性。
3.数据预处理地形分析的数据预处理步骤包括去除噪声、填补缺失数据和重采样。
去除噪声可以通过滤波或其他数据平滑算法来实现。
填补缺失数据可以通过插值或其他空间插值方法来完成。
重采样是指将不同分辨率的数据统一到相同分辨率上。
4.地形参数计算地形分析的核心是计算和提取地形参数。
常见的地形参数包括高程、坡度、坡向、曲率、流域分析等。
这些参数可以基于DEM数据进行计算，并在地理信息系统中进行显示和分析。
5.地形分类地形分类是将地形特征分为不同的类型。
地形分类可以基于高程、坡度、坡向、曲率等不同的参数进行。
常见的地形分类方法包括聚类、分类树和支持向量机等。
地形分类可以帮助研究者理解地形的特征和规律。
6.地形模拟和预测地形模拟和预测是利用地形数据进行未来地形变化的模拟和预测。
地形模拟可以基于地形参数和其他环境要素进行，可以使用统计模型、物理模型和机器学习模型等方法。
地形模拟和预测可以用于研究地质、水文等领域。
7.地形可视化地形可视化是将地形数据以合适的方式进行显示和呈现。
地形可视化可以基于高程、坡度、坡向等参数进行，可以使用等高线、颜色图等方式进行。
地形可视化可以帮助研究者更好地理解地形的特征和分布。
8.结果分析和解释地形分析的最后一步是对结果进行分析和解释。
研究者可以通过对地形参数和地形分类结果的分析来理解地形特征和分布的规律。
此外，还可以将地形分析结果与其他环境要素进行关联研究，进行更深入的分析。
测绘技术中的GIS数据采集与更新
测绘技术中的GIS数据采集与更新GIS（地理信息系统）是一种基于计算机系统的技术，用于收集、存储、管理、分析和展示地理数据。
它通过将地理数据与非空间数据相结合，帮助我们更好地理解和解释我们周围的世界。
在现代测绘技术中，GIS数据采集和更新是非常重要的环节。
在过去，地理信息是通过人工方法进行收集和更新的。
测绘人员根据实地调查和测量，手工绘制地图，并将地理要素和属性信息记录在纸质地图上。
然而，这种方法存在许多问题，如耗时、昂贵、易出错等。
随着科技的发展，GIS数据采集和更新的方法也得到了革新。
现如今，使用先进的测绘仪器和设备，我们能够更准确、快速地完成地理数据的采集。
全球定位系统（GPS）是一种常用的测量仪器，它通过接收卫星信号来确定地理位置，并将这些位置信息记录在数据库中。
这样，测绘人员只需按照地理要素的位置走动，并将数据输入到GPS仪器中，就能够快速而准确地完成地理数据的采集。
此外，激光测距仪、航空摄影和无人机技术等也广泛应用于GIS数据采集中，为我们提供了更丰富和详细的地理信息。
在实地采集数据后，GIS数据的更新也是一个重要的环节。
由于地理环境的不断变化，地理数据也需要及时更新。
一个常见的例子是城市的道路网络。
道路的开通和封闭、道路名称的更改等都需要及时反映在GIS数据中。
为了保持数据的准确性和完整性，我们需要定期进行数据更新。
在过去，地理数据的更新是通过人工方法进行的。
测绘人员需要实地调查，并将更新的信息手工输入到数据库中。
然而，这种方法效率低下且容易出错。
现在，随着互联网的普及和GIS软件的发展，数据更新变得更加快速和准确。
通过互联网，我们可以从各种渠道获得更新的数据。
例如，政府部门、民间组织和企业都可以提供更新的地理数据，包括道路信息、建筑物信息等。
利用GIS软件，我们可以将这些数据导入到数据库中，并进行自动化的更新。
这种方法不仅提高了效率，还减少了人工错误。
另一个重要的问题是如何确保数据的质量。
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。
(完整版)ArcGIS常用的必会工具(基础篇)
ArcGIS必会的几个工具的应用--提取、分割、融合、裁剪（矢）、合并、追加、镶嵌、裁剪（栅）、重采样GIS思维今天我们来聊聊ArcGIS中常用你又必须掌握的几个工具，如筛选、分割、融合、裁剪（矢量）、合并、追加、镶嵌、裁剪（栅格）、重采样。
本次文章我们会按矢量和栅格两部分来介绍几个工具。
这个是ArcGIS的套路，也是大部分GIS类软件的套路，将矢量和栅格分开来。
关于矢量和栅格的区别我们在GIS思维发布的《ArcGIS 10.X 入门实战视频教程（GIS思维）》介绍的较为清楚，我们不加以赘述。
本次文章的分享，也是我们《ArcGIS 10.X 入门实战视频教程（GIS思维）》的章节内容，所以要观看视频课程，获取文章分享的数据与课件可以报名参加我们的课程。
下有链接。
1、筛选第一个工具，我们来看下比较简单的筛选工具的应用。
筛选（select）的用法：从输入要素类或输入要素图层中提取要素（通常使用选择或结构化查询语言 (SQL) 表达式），并将其存储于输出要素类中。
我们首先来看下案例数据-福建的各县行政区划矢量图。
图1-1 图1-2该数据属性表中，有NAME和city等字段，其中NAME代表区县名，city代表区县所在的地级市城市编码。
例如，闽侯县归属福州市（3501），仙游县归属莆田市（3503）。
那么，要筛选出福州下辖的所有区县，只要利用筛选工具选出city字段是3501的记录就可。
✧打开筛选工具，分析工具→提取分析→筛选图1-3✧有如下图的参数设置，点击确定，就得到我们想要的结果。
图1-4运行结果如下。
具体操作，可以观看学习如上所述视频教程。
图1-52、分割现在我们在裁剪中福建的各县行政区划矢量图fj基础上又有了福建省各地级市的行政区划图fj5（网络数据，仅供学习参考使用），如下图。
那我们的问题来了，我们要如1中那样筛选出福建九个地级市（福州、厦门、莆田、泉州、漳州、龙岩、三明、南平、宁德）区县划数据，当然我们可以如1中操作9次得到我们的结果，但这样一来操作就麻烦了，万一你来个全国地级市，那不是坑爹，所以为了提高效率我们引入了分割（split）工具的应用。
1、2-配准重采样
目录表的”显示表”(display tab)和”源表”(source tab)
目录表的下方有display和source两个可选的页面,见下图
Display 显示图层的顺序,并且 可以改变图层的顺序.
Source
则显示此图层文件所 在的存储路径,在此页 面上不能变更图层的 顺序.
display tab
• 再回到待配图选第二个点继续，直至选够足够的点为止。 然后保存配准结果。然后再对配好的图像（即第二幅图）进行重采样 （方法同前）
下表是要存的配准表，后图是配准后的图（四个点），每个点可以 看到红绿两个重叠十字。并将此结果存储(save)
2.6投影坐标的转换 利用工具箱可实现一种投影坐标向 另一种投影坐标的转换 对于矢量图 点击工具箱
这是以m为单位的控制点(对于Gauss Kruger投影)
注意:当输入坐标后,图像因为坐标改变会消失,此时只要右击 键,在下面的窗口中选full extent,图像又会复位
• 重采样（Rectify) 点击配准工具菜单Georeferencing在下拉菜单中选Rectify 见左下图，出现右下图的保存重采样图像窗口，选择重采 样类型（Resample Type)，和确定栅格的大小（Cell Size) 后OK
ArcMap实习
南京林业大学 彭世揆编 仅供学习参考
ArcGIS9 是 美 国 环 境 系 统 研 究 所 （ Environment System Research Institute ， ESRI ）开发的新一代 GIS软件，是世界上应用广泛的GIS软件之一。 ArcGIS9由ESRI在 2004年推出，是一个统一的地理信 息系统平台，由数据服务器 ArcSDE 及 4 个基础框架组 成：桌面软件 Desktop、服务器 GIS、嵌入式 GIS和移 动GIS组成。见后图 ArcMap是ArcGIS Desktop中一个主要的应用程序。
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ArcGIS中栅格数据重采样方法
作者:赵立超邮箱：zhaolc@ 发布时间：2014-01-02 21:04:28 阅读(800)
ArcGIS中栅格数据重采样方法
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。
1.1.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的像元值填充到新图像中；双线性内插法和三次卷积插值法都是把原始图像附近的像元值通过距离加权平均填充到新图像中。
默认情况下，采用最近邻分配重采样技术，这种方法同时适用于离散和连续值类型，而其他重采样方法只适用于连续数据。
1.1 最近邻法
最邻近分配法是用于离散（分类）数据的重采样技术，因为它不会更改输入单元的值。
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。
最邻近分配法不会更改输入栅格数据集中单元的任何值。
输入栅格中的值2 在输出栅格中仍将为 2，决不会为 2.2 或 2.3。
由于输出单元值保持不变，因此最邻近分配法应该用于名目数据或顺序数据，其中每个值都表示一个类、一个成员或一个分类（分类数据，如土地利用、土壤或森林类型）。
考虑到根据输入栅格创建的输出栅格会在操作中旋转 45°，因此将进行重采样。
对于每个输出单元，都要从输入栅格中获取值。
在下图中，输入栅格的单元中心为灰色点。
输出单元为绿色阴影。
要处理的单元为黄色阴影。
在最邻近分配法中，将确定与要处理的单元中心（红色点）最邻近的输入栅格单元中心（橙色点)，并将其指定为要处理的单元（黄色阴影）的输出值。
对输出栅格中的每个单元都重复此过程。
1.2 双线性插值法
双线性插值法使用四个最邻近输入单元中心的值来确定输出栅格上的值。
输出单元的新值是这四个值的加权平均值，将根据它们与输出单元中心的距离进行调整。
与最邻近分配法相比，此插值法可生成更平滑的表面。
下图与最邻近插值法的图例一样，输入栅格的单元中心为灰色点，输出单元为绿色阴影，要处理的单元为黄色阴影。
对于双线性插值法，先确定与要处理的单元中心（红色点）最邻近的四个输入单元中心（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
由于输出单元值是根据输入单元的相对位置和值计算的，因此对于由某个已知点或现象的位置来决定分配单元值的数据（即连续表面），双线性插值法是首选方法。
机场的高程、坡度、噪音强度以及河口附近地下水的盐度都是表示为连续表面的现象，最适合使用双线性插值法进行重采样。
1.3 三次卷积插值法
三次卷积插值法与双线性插值法类似，除了通过 16 个最邻近输入单元中心及其值来计算加权平均值。
下图演示了如何计算三次卷积插值法的输出值。
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。
与双线性插值法相比，三次卷积插值法倾向于锐化数据的边缘，因为计算输出值时涉及的单元较多。
1. 2.用ArcGIS中的Resampling工具进行栅格重采样操作
在ArcToolbox中依次找到Data Management Tools—>Raster—>Raster Processing—>Resample工具，工具界面如下图所示：
其中各参数含义如下：
Input raster: 输入栅格数据集
Output raster dataset:输出栅格数据集，以文件格式存储栅格数据集时，需要制定文件扩展名，有以下格式可选，可将输出保存为 BIL、BIP、BMP、BSQ、DAT、GIF、GRID、IMG、JPEG、JPEG 2000、PNG、TIFF 格式或任意地理数据库栅格数据集
Output Cell size:新栅格数据集像元大小
Resampling techinque：要使用的重采样算法，默认设置为NEAREST NEAREST: 最近邻分配法
BILINEAR:双线性插值法
CUBIC:三次卷积法
MAJORITY:重采样法
作者:赵立超邮箱：zhaolc@ HiGIS技术交流QQ群：336076300。