離散和連續數據的柵格重采樣?
GIS中的重采樣技術?
當您從5米的單元格大小轉到10米的單元格大小時，輸出柵格網格中的單元格大小將不同。在不同坐標系之間轉換柵格數據時，單元中心不匹配。
在這兩種情況下，必須采用重新采樣 *** 來指定輸出網格的形狀。但重新采樣 *** 并不總是一個簡單的選擇，因為有多種 *** 可以重新計算單元格值。
我們將強調在給定的場景中使用哪種重采樣技術是合適的。我們還將討論如何在GIS環境中使用這些重采樣 *** 。在GIS中，有四種常見的柵格重采樣 *** 。
最近的鄰居
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復制微信號雙線性
三次卷積
多數
1最近鄰重采樣?
最近鄰技術不會更改輸入柵格數據集中的任何值。它需要 單元格中心 從輸入柵格數據集確定輸出柵格的最近單元中心。對于處理速度來說，它通常是最快的，因為它簡單。
因為最近鄰重采樣不會改變輸出柵格數據集中的任何值，所以它是分類、名義和順序數據的理想選擇。
何時應使用最近的鄰居重新采樣？通常，您使用最近鄰作為離散數據，如土地覆蓋分類、建筑物和土壤類型，這些類型具有不同的邊界，并且其限制是離散的。
當您對這種類型的數據重新取樣時，應該使用最近的鄰居重新取樣。例如，如果您有 land cover classification raster grid ，最近的鄰居將取單元中心值。
如果農業的離散值為7，則最近鄰法永遠不會將其賦值為7.2。它只需要從最近的輸入層單元中心獲取輸出值。
2雙線性插值?
雙線性插值是一種計算基于**四個附近的網格單元**。它通過獲取圖像中四個相鄰單元的加權平均值來分配輸出單元值，以生成新的值。
它平滑了輸出柵格網格，但沒有三次卷積那么多。它在處理沒有明顯邊界的連續數據集時很有用。
何時應使用雙線性重采樣？溫度梯度柵格、數字高程模型和年降水網格是何時使用雙線性插值的例子。
例如，噪聲距離柵格沒有離散限制。在這種情況下，這種類型的數據會不斷變化，形成一個表面。
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3三次卷積插值?
三次卷積插值與雙線性插值相似，它取周圍單元的平均值。輸出值不是使用四個最近的單元格，而是基于 16個最近的單元格 . 因此，這種 *** 的處理時間往往會增加。
這種 *** 通常用于噪聲較大的連續表面。與雙線性重采樣相比，它需要更多的相鄰單元，因此有利于平滑輸入柵格網格中的數據。
什么時候應該使用三次卷積插值？三次卷積對于像平滑雷達圖像或表面模型這樣的噪聲柵格是理想的。
一般來說，我們使用三次卷積遠小于雙線性插值。特別是它有利于降低噪音。例如，一個`synthetic aperture radar image <../index.html?p=15776>`__ 三次卷積內插技術可以減少雷達中常見的噪聲，因此有利于提高雷達的性能。
4大部分重新取樣?
當最近鄰重采樣從輸入的柵格數據中獲取單元中心時，大多數算法使用 最常見的值 在過濾器窗口中。
與最近鄰算法類似，該技術通常用于離散數據，如土地覆蓋分類和其他類型的具有不同邊界的柵格網格。
什么時候應該使用多數重采樣？我們經常對土地覆蓋使用大多數過濾器，因此更流行的類仍保留在輸出柵格中。
例如，如果過濾窗口找到3個農業用地覆蓋單元和2個道路單元，則輸出數據集將被分類為農業。這是因為農業土地覆蓋類是過濾窗口中更流行的單元。與最近鄰重采樣相比，得到的數據集通常更平滑。
柵格重采樣：主要Takeaway?
圖像處理對于以不同分辨率創建圖像和 coordinate system conversions。這就是為什么我們圖像重采樣技術，如最近鄰，雙線性插值，三次卷積和大多數插值。
在GIS中， 最近鄰 重新采樣不會更改輸入柵格數據集中輸出單元的任何值。這使得最近鄰適用于離散數據，如土地覆蓋分類圖。最近鄰重采樣從輸入柵格數據集中獲取單元中心， 多數重采樣 基于在篩選窗口中找到的最常見值。
這個 雙線性插值 這種技術對連續數據最有效。這是因為輸出單元格是根據輸入網格中四個最近值的相對位置來計算的。
當輸入柵格網格中的噪聲更大時，這是 三次卷積 會更有利。它平滑輸出網格，因為它從輸入數據集中提取16個最近的單元格。
來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/1fe7b
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