R中的栅格:在不重分类的情况下创建特定像元值的分区计数

R中的栅格（Raster）是一种用于表示空间数据的数据结构，它将地理空间划分为规则的像元（Pixel）网格，并为每个像元赋予特定的值。栅格数据通常用于处理遥感影像、地理信息系统（GIS）数据以及其他空间数据。

栅格数据的优势在于能够以高效的方式存储和处理大规模的空间数据。它可以提供高度的空间分辨率，并且能够进行各种空间分析和统计计算。此外，栅格数据还可以方便地与其他数据类型进行整合，例如矢量数据和属性数据。

栅格数据的应用场景非常广泛。例如，在环境科学领域，栅格数据可以用于监测和分析地表温度、植被覆盖、土地利用等。在城市规划领域，栅格数据可以用于模拟交通流量、评估土地利用规划等。在农业领域，栅格数据可以用于预测作物产量、优化灌溉方案等。

腾讯云提供了一系列与栅格数据处理相关的产品和服务，包括：

腾讯云地理信息系统（GIS）：提供了丰富的地理信息处理和分析功能，支持栅格数据的导入、存储、处理和可视化展示。详情请参考：腾讯云GIS
腾讯云云服务器（CVM）：提供了高性能的云服务器实例，可用于进行栅格数据处理和分析的计算任务。详情请参考：腾讯云云服务器
腾讯云对象存储（COS）：提供了可靠、安全的云存储服务，可用于存储和管理大规模的栅格数据。详情请参考：腾讯云对象存储
腾讯云人工智能（AI）：提供了丰富的人工智能服务，可用于栅格数据的图像识别、目标检测等任务。详情请参考：腾讯云人工智能

总结：栅格是一种用于表示空间数据的数据结构，它以像元网格的形式划分地理空间，并为每个像元赋予特定的值。栅格数据在遥感影像、GIS数据等领域有广泛的应用。腾讯云提供了一系列与栅格数据处理相关的产品和服务，包括GIS、云服务器、对象存储和人工智能等。

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ArcGIS空间分析笔记（汤国安）

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。...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...，表示这些像元的分类具有最高确定性在置信栅格中最低的置信度值是14，表示显示的像元进行分类可能性最小分类置信度与有效剔除分数值的个数直接关系，当[剔除分数]为0. 99或更小时，才会对第二个置信度所包含的像元...(在置信栅格中像元值为2)进行分类当[剔除分数]为0. 005或更大，将不对此置信度的像元进行分类。

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在 ArcGIS 中由激光雷达创建强度图像

如果激光雷达数据中包含强度值，则可使用这些强度值绘制出类似黑白航空照片的图像。创建 LAS 数据集图层勾选扩展模块并在ArcCatalog 或“目录”窗口中创建 LAS 数据集 ?...（查看某些 LAS 文件的统计数据，则可确认是否确实记录了强度，如果已记录，那么值的范围是多少。强度值没有标准范围。原始值特定于用来捕获激光雷达的传感器。...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。 ?

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以鄱阳湖为例对土地覆被进行分类以测量萎缩的湖泊（二）

在多光谱影像（如 Landsat）中，影像中的每个像素（或像元）对于每个光谱波段都有一个值。从鄱阳湖充满活力的图像中可以看出，各种色调和色调都有许多可能的颜色值。...将使用一种特定类型的分类技术（称为无监督分类），在该技术中，软件使用统计分析来确定哪些值彼此足够相似，可以组合在一起生成类。只需指定要获取的类数，该工具将生成该确切数量的类。...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。将在 1984 影像图层上运行该工具输入参数如下，运行工具完成后，输出图层将添加到地图中。...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。Iso 聚类无监督分类工具获取原始影像中的所有像素，并根据它们的光谱相似性将它们分类为四个值类。...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。

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地科Python数据分析案例 | 绘制黄土高原局部区域的沟壑覆盖度分析图

]) ax.set_title('Filled DEM data') plt.show() del fill_image plt.clf() 2.2 流向 D8 Pointer 使用 D8 流向算法创建从每个像元到其下坡相邻点的流向的栅格...D8 流向算法将高程表面作为输入，根据每个像元的八个相邻像元之间高程的变化率确定一个流出方向，是最常用的一种单流向算法。...ax.set_yticks([]) ax.set_title('Flow Direction') plt.show() del fd_image plt.clf() 2.3 流量 D8Flow Accumulation 创建每个像元累积流量的栅格...高流量的输出像元是集中流动区域，可用于标识河道。...参数说明： field：栅格赋值字段 pixel_size：像元大小 # 调用大平台模型库中的矢量转栅格工具，修改了部分代码：指定field def pydde_Vector2Raster(shapefile_path

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【GEE】2、探索数据集

1简介在本单元中，我们将讨论以下概念： Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。通过生态示例显示的数据集采样用例。如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。...2背景要将遥感集成到您的研究和分析中，学习如何解析 Google 地球引擎上可用的大量栅格数据集非常重要。了解这些数据的分类方式有助于开始此过程。...这些数据集通常用于帮助了解基于适当栖息地的衍生范围的物种或群落的生态位。重要的是要了解其中一些是通过插值方法创建的，该方法估计监测站点之间地理空间中的值，而不是仅提供直接测量值的许多其他栅格。...需要注意的是，图像栅格通常被分成许多子图像（波段），这些子图像（波段）对应于特定的光波长范围。许多图像数据集用于创建可通过预建集合访问的光谱索引（第8单元中对此进行了更多介绍）。...元数据对于我们如何确定给定特定研究系统或感兴趣区域的图像或图像集合的适当性很重要。以下主题讨论了在 Google 地球引擎中图像集合的元数据中发现的一些基本信息。

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arcpy怎么用_python arcpy

相对而言，影像比较容易访问，影像内部存储顺序一般比较规律：BSQ 、BIL、BIP，只要知道行列号，波段数目、像元深度，即可方便地访问每个像元值，而矢量数据的关键性信息不仅有行列号、字段值，还需知道字段的数据类型...rde：在某些情况下，金字塔文件(rrd)也会超过2GB，这时会创建rde文件来存储这些信息其中img文件像其他图像格式的文件（如：bmp,tiff,hdf等）一样，存有图像一些文件头信息，如：图像的大小...SpatialReference fields 游标中包含以分号分隔的字符串字段。默认情况下，包含所有字段。 String sort_fields 用于在游标中对行进行排序的字段。...通过访问 NumPy 数组中的各个像元来开发自定义函数（例如，执行邻域记数法，更改各个像元值，或者对整个栅格运行累积运算符）。...若未指定值，则将使用 in_raster 的 NoData 值。 (默认值为 None) Variant 将栅格数据转换为 NumPy 数组旨在计算整个栅格行中的像元值的百分比。

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ArcGIS中的土地利用变化分析(栅格篇)

一、统计各土地利用类型的面积分类后的栅格，通常是整型的。属性表中会有每类栅格的个数。 ? 直接用个数 × 像元面积即可。在栅格图层右键，属性，源中，可以查看像元大小。 ?...相同类型的返回1，不同类型的返回0。两幅栅格的先后顺序不会影响结果。 ? 在ArcMap中计算，这份数据的结果有点问题，部分相同类型的数据会赋值0。大家也可以测试下，给我反馈。...可以新建个字段，将类别对应的文本名称赋值进去。然后再新建文本字段，进行名称的赋值。可以参考矢量篇的第一部分部分内容→ArcGIS中的土地利用变化分析详解，就不重复写了。...上一步计算了两年栅格的合并结果，打开属性表，将表格导出，然后在Excel中计算土地利用转移矩阵。依然参考矢量篇→ArcGIS中的土地利用变化分析详解。...另外，ENVI软件中可以直接计算栅格数据的转移矩阵，流程式的，可以试一下。

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栅格数据实现地理探测器：基于R语言geodetector包

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。...从上图可以看出，每一列数据中都有很多无效值（NA值），即原本栅格图像中的无效值（NoData值）；由于在后期的地理探测器分析过程中，出现无效值会影响我们分析的结果，因此我们需要通过na.omit()函数将无效值去除...由于生态探测是需要判断多个不同的自变量中，两两之间是否具有显著差异，所以很显然这一操作同样在只有一个自变量的情况下是没有办法执行的；因此我们需要用前述第二种代码格式，即通过c()函数，将多个自变量的名称组成一个向量

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求栅格序列每个像元的变化趋势和对应P值

假设我们有某地区每一年的降水序列，一共几十年，现在想要得到每个像元上年降水的变化趋势以及趋势的显著性检验（得到P值），怎么做呢？思路对于一个栅格数据，其包括元信息+数据。...我们求每个像元上年降水的变化趋势以及对应的P值，实际上只是对数据进行处理，元信息基本上是不变的。...在处理的过程中，我们是求每个像元在时间维度上的变化趋势，类似下图：引用自arcgis网站也就是说我们对上图中的每一个条柱时间序列求趋势即可。有了思路，就非常简单了，我们直接上代码。.../slope.tif') as src: show(src) 到这里就完成了每个像元的线性趋势计算，不过上面的代码只保存了趋势值，并没有保存R方和p值，读者根据代码改一下即可。...总结处理栅格序列的时候，元信息一般不变，所以可以利用某一个原始数据的元信息作为模版，方便保存处理后的结果；对于栅格数据的值，就是一个数组而已，巧用numpy的函数可以实现很多我们需要的功能；在能简化算法的时候

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R语言批量拼接遥感影像

本文介绍基于R语言中的raster包，遍历文件夹，读取文件夹下的大量栅格遥感影像，并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合，使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。 ...其中，本文是用R语言来进行操作的；如果希望基于Python语言实现类似的批量拼接、镶嵌操作，大家可以参考Python中arcpy栅格创建与多景遥感影像批量拼接与ArcPy依据成像时间分别批量拼接不同时相的遥感影像这两篇文章...其中，在本文中我们需要指定mosaic()函数的fun参数与na.rm参数，二者分别是指拼接时重叠区域像元值的计算方法，以及计算重叠区域像元值时，是否考虑NoData值的影响；我们将这2个参数分别设定为...max与TRUE，二者分别是指重叠区域的像元以2景遥感影像中的最大值像元为准，以及在计算时不考虑NoData值的影响。 ...其实，这里的merge()函数与前述的mosaic()函数功能大致一样，但merge()函数在处理重叠区域时，默认选择位于顶层的遥感影像的像元数值，就没有mosaic()函数中的这么多计算方法选择了。

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R语言计算大量栅格图像平均值、标准差

在文章R语言raster包读取栅格遥感影像中，我们介绍了基于R语言raster包，对单张或多张栅格图像加以平均值、标准差计算的方法；但这一篇文章中的标准差计算方法仅仅可以对一张栅格图像的全部像元加以计算...本文就介绍另一种方法，可以对多个时相的大量栅格影像加以逐像元平均值、标准差的计算，从而使得最终的结果是一景表示各个像元在全部时相的图像中的平均值或标准差的图像。 ...tif_sd <- calc(tif_file_all, fun = sd) plot(tif_sd) 此外，上述代码在calc()函数运行时，若某一空间位置上的像元在多张栅格遥感影像中，存在至少一个无效值...（NoData值），则这一像元在最终的结果图像中同样为无效值；若希望忽略无效值的这一影响，可以将上述第一句代码修改为如下格式。...其中，na.rm = TRUE就表示若某一景栅格遥感影像中某像元为无效值，则忽略这一景影像中的这一个像元。

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POSTGIS 总结

ST_MakeEmptyRaster用于创建一个空的没有像元值的栅格（没有波段），各个参数用于定义这个空栅格的元数据： width、height —— 栅格的列数和行数 upperleftx、upperlefty... —— 对应空间坐标系中栅格左上角的坐标 scalex、scaley —— 单个像元的宽度和长度（单位等同于空间参考坐标系的单位）。...skewx、skewy —— 旋转角度，如果栅格数据北方朝上，该值为0。默认值为0。 srid —— 空间参考坐标系，默认被设置为0。 pixelsize —— 单个像元的宽度和长度。...当scalex和scaley相等时，就可以直接使用这个参数设置像元大小。上面的第一个函数签名传入现有的栅格数据作为新创建栅格的模板，会返回具有相同元数据（没有波段、没有像元值）的栅格数据。...ST_SetValue —— 用于设置像元值 10.2 矢量切片坐标转换函数 ST_AsMVTGeom 将一个图层中位于参数box2d范围内的一个几何图形的所有坐标转换为MapBox VectorTile

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使用ArcGIS Python检测洪水影响的区域

光谱指数应用数学计算来计算影像中每个像素的不同波段之间的比率，目的是突出显示特定现象。我在4.2.8-栅格数据.md已经介绍过。...ArcPy 空间分析模块包含阈值函数arcpy.sa.Threshold()，该函数使用 Otsu 方法自动确定栅格数据集二元分类的最佳阈值。...如果两个指数都指示某个像素是水，则与只有一个指数将其分类为水相比，您对结果的置信度更高。要将两个栅格相加，可以使用 Raster()创建栅格对象，然后使用栅格代数的运算符将它们相加。...（3）提取高置信度值的像素使用重分类工具Reclassify()，将0和1重分类为0，将2重分类为1。...0 没有水不重要 -2 洪水来之前有水，来之后没水不重要值为 2 的像素是新淹没的区域，我们把这一部分提取出来，就是我们最终的洪水区域，其余值不重要我们赋值为"NoData"，在软件中不会显示

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等高线与DEM互转

01 利用【重分类】工具将DEM转为等高线利用【重分类】工具对DEM数据进行处理，以固定区间进行分级，这里下载的区域处于平原地带，故设置区间为每10米为1级。...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。...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

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以鄱阳湖为例对土地覆被进行分类以测量萎缩的湖泊（三）

查看图层属性以确定面积计算公式在内容窗格中，右键单击Clean_1984图层，然后选择属性表。、该表随即打开。图层的四个值（对于四个类）中的每一个都有一个像素计数。...在内容窗格中，右键单击Clean_1984图层，然后选择属性。随即显示图层属性窗口。在图层属性窗口的左侧，单击源。单击栅格信息。...像元大小 X和像元大小 Y参数是指每个像元或像素的长度（X）和高度（Y）。在这种情况下，地图上的每个像素对应于 30 个单位乘以 30 个单位的实际区域。但是，但我们不知道度量单位。...要查找图像中每个值的面积，需要将像素计数乘以 900 以将其转换为平方米。然后，将结果除以 10000，即以公顷为单位的平方米数。...接下来使用前面讨论的转换公式计算每个类值的公顷数。右键单击公顷字段的标题，然后选择计算字段。创建表达式(!Count!

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Oracle 12c数据库优化器统计信息收集的最佳实践（二）

在线收集统计信息在Oracle Database 12 c中，在线收集统计信息"piggybacks"作为直接路径数据加载操作的一部分进行收集, 例如, 像使用CTAS的方式创建表，以及IAS方式插入数据...图5 : 设置选项为GATHER AUTO来创建 SALES2 表上的直方图, 而不涉及基本统计信息注意列“HISTOGRAM_ONLY”指示在不重新收集列基本统计信息的情况下收集了直方图。...要确保在加载现有表的新分区时进行在线收集统计信息，请使用扩展语法明确指定分区。在这种情况下, 将创建分区级别统计信息, 但不会更新全局级别 (表级别) 统计信息。...增量全局统计信息通过存储表中每个分区的“synopsis”来工作，“synopsis”是用于该分区和分区中的列的统计元数据，从而消除了扫描整个表的需要。...在这种情况下，优化器根据谓词值之间的距离和最大值(假设值高于最大值)对选择性进行按比例分配，即，最大值或最小值，从而降低选择性。此场景与范围分区表非常常见。

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R语言raster包读取栅格遥感影像

此时，我们可以在RStudio中右上方的“Environment”中看到我们刚刚新建的两个变量，以及其对应的值。接下来，我们可以直接通过plot()函数，对刚刚读取到的栅格图像数据加以绘制。...例如，我们可以通过mean()函数与sd()函数，计算栅格图像全部像元数值的平均值和标准差；这里我们用到了na.rm = TRUE参数，具体含义稍后会提到。...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。

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基于R语言的NDVI的Sen-MK趋势检验

本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。...通过手动下载到本地，其根目录结构如下：图1 根目录结构下载该10年间的数据后，打开RStdio并导入将趋势检验中将使用的R包。...(c(NA, NA, NA)) #删除数据不连续含有NA的像元 av <- mean(y,na.rm=T) MK_estimate <- sens.slope(ts(na.omit(...植被改善使用重分类（Reclassify）对slope进行划分由于slope.tif文件研究区范围外的值非空，所以在这里先裁剪了一下裁剪所用矢量和栅格数据坐标系需要一致，否则范围容易出错...： 1不显著 2显著图10 重分类结果六、变化趋势计算使用栅格计算器将Slope和Z值计算结果相乘，最后得到趋势变化划分 -2严重退化 -1轻微退化 0稳定不变 1轻微改善 2

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C++中GDAL：用像素均为0的栅格填补时序遥感数据中缺少的时相

本文介绍基于C++语言的GDAL库，基于一个存储大量遥感影像的文件夹，依据每一景遥感影像的文件名中表示日期的那个字段，找出这些遥感影像中缺失的成像日期，并新生成多个像元值全部为0的栅格文件，作为这些缺失日期当日的遥感影像文件的方法...首先，我们来看一下本文需要实现的需求。现在有一个文件夹，存储了从2018年第001天到2022年第361天的全部遥感影像，其中每一景图像的像元个数、空间参考信息、NoData值等都是一致的。...但是，由于后期处理的需要，我们现在希望对这些缺失日期的遥感影像文件加以填补——具体的需求是，我们新建若干个像元值全部为0的栅格文件，作为每一个缺失日期当日的遥感影像文件；这些填补的、新的遥感影像文件的各项信息...对于不存在的栅格图像文件，使用GDALDriver创建一个新的数据集（poDataset），并将其中的像元值设置为0。如果栅格图像文件已经存在，则跳过不处理。...随后，我们用0填充新创建的栅格图像，并使用RasterIO函数对栅格图像的像元进行写入操作。最后，在上述处理完成后，使用GDALClose函数关闭数据集，并输出新创建的栅格图像的文件名。

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ArcGIS栅格重采样的算法选择与具体操作

本文介绍在ArcMap软件中，实现栅格图像重采样的具体操作，以及不同重采样方法的选择依据。 ...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...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...首先，最邻近分配法是速度最快的插值方法。这一方法主要用于离散数据（如土地利用分类数据），因为这一方法不会更改像元的值。使用这一方法进行重采样，最大空间误差将是像元大小的一半。 ...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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