本文介绍基于R语言中的raster包，读取单张或批量读取多张栅格图像，并对栅格图像数据加以基本处理的方法。...1 包的安装与导入 首先，我们需要配置好对应的R语言包；前面也提到，我们这里选择基于raster包来实现栅格图像数据的读取与处理工作。...不过在对多个栅格图像数据加以计算时需要注意，在tif_file_all后是否添加[]符号，得到的结果是不一样的——如果不添加[]符号，我们相当于是加以逐像元分析，对每一个位置的像元在12个图层中的数值加以统计...，并计算该像元在12个图层中的平均值；因此最终所得结果是一景新的栅格图像，图像中的每一个像元数值都表示该像元在12个图层中的平均值。...而如果我们添加了[]符号，那么就和前述单一栅格图像的处理一样，计算的结果就是一个数值，即12个图层中每一个像元对应数值的总体的平均值。
生成的两种z值可分别编码为1和0 逻辑型选项可根据值为0和1的各像元值创建连续的概率格网。...默认情况下，ArcGIS中提取的光照灰度表面值的范围为0-255 像元统计 多层面栅格数据叠加分析时，经常需要以栅格像元为单位来进行像元统计分析。...可将结果储存在输出的ASCII特征文件中，但是不能产生分类结果 特征文件中包含关于所表示聚类的像元子集的多元统计信息 计算结果可以确定出像元位置与聚类之间的所属关系、聚类的平均值以及方差协方差矩阵... 当像元数大于样本平均值的类所获得的权重将大于平均值。 ...结果相应类所分配到的像元数有多有少 最大似然法——分类置信度 在最大似然法分类中可生成置信栅格数据，来显示分类置信度，共有14类 在置信栅格数据中像元值为1的置信度中所包含的像元与输入特征文件中所存储的任意均值向量距离最短
学习者将基于新喀里多尼亚的城市化程度对其进行分类，创建一个人口格网并将其转换为城市化程度格网。 学习路径: 创建人口格网：结合人口数据和建筑表面栅格数据集来创建人口格网。...创建城市化程度格网：利用人口格网，基于人口密度和规模将格网像素分类为城市或农村。 分类行政单位：基于人口众数规则将领土单位分类为城市或农村。...您需要将此人口格网转换为城市化程度格网，该格网可基于人口条件将这些空间单位分类为城市或农村。最后，您将使用城市化程度格网将新喀里多尼亚的领土单位分类为城市或农村。...教程的案例研究是太平洋岛屿新喀里多尼亚，学习者将学习如何创建一个人口格网，这是一种栅格图层，包含了统一形状和大小空间单位中的居住人数信息。这些信息有助于政府在资源分配和规划方面做出明智的决策。...这些图层被应用到单个栅格函数模板（RFT）中的多个栅格函数上，通过这个过程，每个像素的原始值被转换为表示滑坡风险等级的值。
单击具有相同名称的结果。将打开Iso 聚类无监督分类工具。此工具对选择的影像图层或栅格运行无监督分类。它使用 Iso 聚类算法来确定像元自然分组的特征，并根据所需的类数创建输出图层。...新图层类似于原始的 1984 年 6 月影像，但现在只有四种颜色表示由分类工具生成的四个类中的每一种。所有影像图层都由像素网格（也称为像元）组成，但在原始影像中，像素具有数千种不同的颜色。...它根据大多数相邻像元的值替换影像或栅格图层中的像元。如果像元已分类为 1 类（水），但其四个相邻像元中有三个已分类为类 2，则该工具将更改像元值以拟合周围的值，换言之，即为类 2。...新的 1984 年图层随即添加到地图中。差异很小，但值之间的边界被平滑了。此外，还会删除散布在整个图像中的更多小的单个像素。虽然还剩下一些，但泛化工具已经大大清理了图像。...如果想自己查看差异，请尝试使用"滑动"工具并放大靠近图像进行比较。接下来，将对另一个影像运行边界清理工具。 在Filter_2014栅格上运行边界清理工具。将输出栅格名称更改为Clean_2014。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，依据渔网的矢量数据文件或通过手动划分小方格的方法，批量将大量栅格图像分割为多个矩形小栅格的方法。 首先明确一下我们的需求。...现有同一区域内的多张栅格遥感影像，我们希望对于每一景栅格遥感影像而言，都将其分割为多个小矩形；其中，分割后的每一个小矩形就是一个新的小的栅格文件。 知道了需求，我们便可以开始具体的实践操作。...，关于接下来用渔网中的格网去裁剪栅格图像，大家可以参考文章依据矢量要素批量分割栅格为多部分：ArcPy。 ...本文主要介绍第二种方法——基于ArcPy模块中的SplitRaster_management()函数，手动划定每一个小矩形的范围与大小，并直接裁剪每一景栅格遥感影像（也就是不再基于矢量文件来裁剪了）。...并在随后的第十个参数中设置为"PIXELS"，表示这里100的单位是像元个数。
本文介绍基于R语言中的geodetector包，依据多张栅格图像数据，实现地理探测器（Geodetector）操作的详细方法。 ...2 栅格数据读取与预处理 接下来，我们首先依据R语言raster包读取栅格遥感影像中提到的方法，读取栅格数据。...读取栅格数据完毕后，我们通过如下代码，基于getValues()函数，从原本的RasterStack格式的数据中，将栅格数据的像元数值提取出来；随后，基于View()函数显示出这一变量。...可以看到，此时tif_file_all_matrix变量是一个3列、6377265行的矩阵（Matrix）数据；其中，每一列表示每一个图层的数据，每一行则是每一个图层在同一空间位置上各自像元的数值。...至此，我们就完成了基于R语言中的geodetector包，基于多张栅格图像数据，实现地理探测器（Geodetector）操作的完整流程。
它们是原始栅格数据集的缩减采样版本，可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。...重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值（BILINEAR）、最临近像元法（NEAREST）、三次卷积法（CUBIC）。其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。...（2）重采样方法 Pyramidresampling technique (optional) 重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值（BILINEAR）、最临近像元法（NEAREST）、三次卷积法（...其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。...对于影像，建议采用双线性差值法；对于离散数据，建议采用最邻近像元法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。 首先明确一下我们的需求。...现有某一地区的多张栅格遥感影像，其虽然都大致对应着同样的地物范围，但不同栅格影像之间的空间范围、行数与列数、像元的位置等都不完全一致；例如，某一景栅格影像会比其他栅格影像多出一行，而另一景栅格影像可能又会比其他栅格影像少一列等等...这里需要注意，如果大家的各个栅格图像中，行数与列数最少的栅格不是同一个栅格，那么可以分别用行数最少、列数最少的这两个栅格分别作为模板，执行两次上述代码。 ...此外，在代码开头的这句arcpy.env.snapRaster = snap_file_name，表明我们将以所选用的模板文件为标准，使得输出的结果文件的像元大小、图像范围等与模板文件保持一致。...运行结果后，可以发现所有输出结果文件就具有完全一致的行数与列数了，且其各自的像元位置也是完全一致的。 至此，大功告成。
中国GDP空间分布公里网格数据集是在全国分县GDP统计数据的基础上，考虑人类活动密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度数据与GDP的空间互动规律，通过空间插值生成的空间格网数据。...该数据集反映了GDP数据在全国范围内的详细空间分布状况，数据为1Km栅格数据，每个栅格代表该网格范围（1平方公里）内的GDP总产值，单位为万元/平方千米。...中国GDP空间分布公里网格数据集基于全国分县GDP统计数据，综合考虑了土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度等多因素，并利用多因子权重分配法将以行政区为基本统计单元的GDP数据展布到栅格单元上，从而实现了...该数据集包括1995年至2019年6个时间段的数据，每个栅格代表1平方公里范围内的GDP总产值，单位为万元/平方千米。...，把单位权重上的人口数与总权重分布图相结合，进行人口的空间化。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值（NoData值）填充的方法。 ...如下图所示，这里有一个矢量面要素图层和该矢量图层范围对应的一景栅格图像；可以看到，由于该栅格图像存在无效值NoData，因此栅格图像是没有完全遮盖矢量图层的。 ...其中，每一个.tif格式遥感影像都存在若干无效值像元；我们希望对每一张遥感影像进行NoData值的填充。 明确了需求后，我们就可以开始具体的操作。首先，本文所需用到的代码如下。...，以当前无效值像元为圆心，12为圆环外半径，1为圆环内半径，构建一个圆环作为参考区域，从而以圆环内所有像元的值作为参考进行圆心处该无效值像元的填充（除了圆环，还可以设置矩形、扇形、圆形等）；"MEAN"...参数表示以刚刚这个圆环中全部像元数值的平均值作为圆心处该无效值像元的数值。
本文详细介绍基于Python语言gdal等模块实现多波段HDF栅格图像文件（即.hdf文件）的读取、处理与像元值可视化等操作。...此外，基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal实现多幅栅格影像批量绘制直方图，读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估...本文期望实现的需求为：现有一存放.tif格式的全球LAI产品栅格数据的路径，需将这一路径下的全部LAI产品栅格数据依据另一路径下存放的全球MODIS植被覆盖类型产品栅格数据进行像元分类，并绘制全球每一种植被类型对应的...HDF文件的当前波段对应的文件像素行列数、名称与数据类型。 ...其第二个元素包含了该波段对应的数据行数与列数（即[2400×2400]）、数据名称（即Fpar）、数据空间分辨率（即500m）、数据产品简称（即MOD_Grid_MCD15A3H），以及数据格式（即8-
一、实验背景 基于栅格数据的空间分析，常常需要根据特定的分析场景对栅格数据进行处理，如栅格数据的噪声处理。噪声是属性值具有突跃特征的像元位置，直接对带有噪声的栅格数据进行分析会对结果造成较大的影响。...而降噪的主要方法之一是平滑，包括均值平滑、中值平滑等。 本实验讲述使用地理信息系统软件实现均值平滑处理栅格数据的方法，平滑模板设置为3像元宽度的正方形模板。...读者通过实验练习，应能够对平滑操作的基本原理有较好的认识,掌握运用平滑方法来实现降噪处理。...二、实验数据 三、实验步骤 （1）查看当前栅格数据属性 双击“raster”图层，打开【Layer Properties】对话框；选择【Source】选项卡，可以查看到当前栅格数据的统计参数。...，【Statistics type】设置为“MEAN”；点击【OK】，得到均值平滑后的栅格。
本文介绍基于Python中whitebox模块，对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。 ...在Python ArcPy求取长时间序列栅格影像逐像元平均值中，我们介绍了基于Python中Arcpy模块实现多时相遥感影像数据的平均值求取方法。...本文要实现的需求和Python ArcPy求取长时间序列栅格影像逐像元平均值中的一致，这里就不再赘述。本文所需用到的代码如下。...上述代码的整体思路其实和Python ArcPy求取长时间序列栅格影像逐像元平均值这篇文章是非常类似的。...因此，大家在使用本文的代码对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略Nodata值的多时序平均值求取时，一定注意输入图层要仅含有一个波段；否则结果就会出现条带状的错误。
DEM数据的【Value】字段存储内容即为高程值，点击分类即可设置分级区间，这里所使用的【方法】为【定义的间隔】，【间隔大小】为【10】。...工具位置：【Spatial Analyst工具】→【重分类】→【重分类】 使用【栅格转折线】工具将【重分类】工具生成的栅格图层进行处理，这里勾选简化折线，否则会以像元的边界作为折线输出。...工具位置：【转换工具】→【由栅格转出】→【栅格转折线】 02 使用【等值线】工具 将DEM转为等高线 直接使用【等值线】工具，对原始DEM数据进行处理。...本文所使用数据在纬度44°左右，和40相近，故本文的Z因子设置为0.00001171。 03 使用【地形转栅格】工具 将等高线转为DEM 使用【地形转栅格】工具，对等高线数据进行处理。...这里设置【字段】为存放高程信息的字段，【类型】设置为【Contour】，【输出像元大小】可以右键原始DEM图层查看【像元大小】进行设置，也可以点击【环境】，在【栅格分析】中设置【像元大小】为【与图层XXX
栅格数据组织 GDAL中使用dataset表示一个栅格数据（使用抽象类GDALDataset表示），一个dataset包含了对于栅格数据的波段，空间参考以及元数据等信息。...） 元数据（键值对的集合，用于记录和影像相关的元数据信息） 栅格波段（使用GDALRasterBand类表示，真正用于存储影像栅格值，一个栅格数据可以有多个波段） 颜色表（Color Table用于图像显示...对一个上北下南的图像，GT(2)和GT(4)等于0， GT(1)是像元的宽度, GT(5)是像元的高度。（GT(0),GT(3)）坐标对表示左上角像元的左上角坐标。...通过这个放射变换，我们可以得到图上所有像元对应的地理坐标。...） Layer（OGRLayer表示一个图层，一个图层中可以包含很多个空间要素） Dataset（GDALDataset抽象类表示一个矢量数据，一个Dataset可以包含多个图层） 总结一下：一个数据集
对于HDF或者NetCDF格式数据的读取参考我的博文：读取HDF或者NetCDF格式的栅格数据 使用GDAL命令行读取Sentinel数据的元数据信息 直接使用gdalinfo [文件名]可以查看Sentinel...文件的元信息，如下图所示： image.png 从上面的图中我们可以看到所有的Subdatasets的文件全名，这样我们可以继续使用gdalinfo [子数据集全路径]的方式查看具体的子数据集的元数据信息...，每个tuple中包含了对数据集的路径，元数据等的描述信息 # tuple中的第一个元素描述的是数据子集的全路径 ds_list = root_ds.GetSubDatasets() visual_ds...()}') print(f'栅格波段数：{visual_ds.RasterCount}') print(f'栅格列数（宽度）：{visual_ds.RasterXSize}') print(f'栅格行数...：4 栅格列数（宽度）：10980 栅格行数（高度）：10980
强度以及强度图像 强度是反映生成某点的激光雷达脉冲回波强度的一种测量指标（针对每个点而采集）。该值在一定程度上基于被激光雷达脉冲扫到的对象的反射率。...如果要应用基于要素的表面定义（如隔断线或裁剪多边形），可选择指定表面约束（这里不做演示） ? 选择统计数据选项 单击计算按钮创建包含 LAS 文件统计信息和空间索引的 LAS 辅助文件。...根据 LAS 数据集图层生成强度图像使用转换工具箱中的LAS 数据集转栅格。来将点强度值生成图像 ? 参数设置一般默认即可，采样值应根据数据的点间距进行设置。比较合理的值是平均点间距的两倍到四倍。...如果指定的输出像元大小相对于激光雷达点的强度而言过小，则会产生大量的 NoData 像元。可通过在栅格图层属性 对话框的符号系统选项卡上为 NoData 像元指定颜色来查看这些像元。...如果产生了许多 NoData，则最简便的做法是返回，然后使用更大的像元大小重新运行 LAS 数据集转栅格工具。 ?
Arcgis合并线图层和面图层 相同类型的图层合并 数据管理工具——常规——合并。 这个工具只能是线与线、面与面、点与点相同类型的图层合并。...输入要合并的图层，设置输出的数据名称就可以了，非常简单。 不同类型的图层合并 “合并”这个工具只能用于相同类型的图层合并，不同类型的图层合并就要先把图层转为相同的类型。...1、线转栅格 转换工具——转为栅格——要素转栅格，输入线图层数据，设置需要保留的字段，像元的大小可根据自己的需要设置。...我想保留的属性是gridcode，输出的栅格数据的value值就是矢量数据的gridcode值。...2、栅格转面 转换工具——由栅格转出——栅格转面，简化面不要勾选，字段选择value。
在文章ArcPy批量掩膜、批量重采样栅格图像中，我们介绍了基于Python中Arcpy模块对栅格图像加以批量重采样的方法；而在ArcMap软件中，我们可以实现不需要代码的栅格重采样操作；本文就对这一操作方法加以具体介绍...首先，如下图所示，是我们待重采样的栅格图像的属性界面。其中，可以看到此时栅格像元的边长为0.4867左右（由于图层是地理坐标系，所以单位就是度）。 接下来，我们即可开始重采样操作。...在窗口的第一个选项中，输入我们待重采样的栅格文件；在第二个选项中，配置输出结果的路径与文件名称；随后，第三个选项是设置重采样后栅格像元大小的参数，可以直接通过其下方X与Y的数值来指定像元大小，也可以通过其他栅格文件来指定...众数算法将在与输出像元中心最接近的输入空间中查找相应的4 x 4像元，并使用4 x 4相邻点的众数作为像元的新值。 再次，双线性插值法基于四个最邻近的输入像元中心的加权平均距离来确定像元的新值。...最后，三次卷积插值法通过拟合穿过16个最邻近输入像元中心的平滑曲线确定像元的新值。这一方法仅适用于连续数据，但要注意其所生成的输出栅格可能会包含输入栅格范围以外的值。
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