ArcGIS中多来源栅格数据的像元对齐设置
在进行一些驱动因子分析的时候，往往需要将很多不同来源的栅格数据进行匹配、投影转换、重采样、掩膜提取等操作使得它们的影像行列号均保持一致， 这样在读取为数组时其大小才能一致，进行叠加计算等，经过多次尝试，费了很多时间，终于才弄清楚怎么弄好，在此记录一下。 首先需要准备的数据： 1 一个作为基准 ...
原文：ArcGIS中重采样栅格像元对齐问题
转发自我的知乎文章 我们通常要进行基于像元的运算，往往我们的研究中涉及到多源数据，因此就需要对数据进行地理配准 空间配准 重采样等操作。 一开始，我认为相同的地理椭球与投影坐标系下，不同来源，不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后，各个像元会一一对应。然而有的时候却会遇到重采样之后的像元大小虽然一样，但像元之间会错位，并不完全匹配。 具体的原因我不太清楚，我猜测可能是重采样算法内部的格网生成机 ...
2020-04-01 17:00 0 2506 推荐指数：
相关推荐
ArcGIS中改变栅格文件的像元值大小的方法
文件的像元值大小使用ArcGIS的重采样功能可以实现这个功能。关于重采样通常重采样有三种方法1.最邻近分 ...
ENVI\IDL 重采样 栅格单元大小设置
在ENVI\IDL 下图像重采用是用Resize_doit 函数。该函数能用来改变图像的大小和对图像重采样。 该函数有个参数RFACT。 RFACT Use this keyword to specify a two-element array holding the rebin ...
GDAL重投影重采样像元配准对齐
研究通常会涉及到多源数据，需要进行基于像元的运算，在此之前需要对数据进行地理配准、空间配准、重采样等操作。那么当不同来源，不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后，各个像元不一一对应，有偏移该怎么办呢？ 在ArcGIS进行重采样操作时（resample 或者project raster ...
从重采样到数据合成：如何处理机器学习中的不平衡分类问题？
从重采样到数据合成：如何处理机器学习中的不平衡分类问题？ 转载自【机器之心】http://www.jiqizhixin.com/article/2499本文作者为来自 KPMG 的数据分析顾问 Upasana Mukherjee 如果你研究过一点机器学习和数据科学，你肯定遇到过不平衡的类分布 ...
重采样技术—Bootstrap
· 交叉检验 核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集的错误率与模型拟合效果。常用的有留一法、K折交叉验证 偏差方差权衡：使用的训练集数据越多，估计偏差越小，方差越大 ...
遥感影像重采样
一、简介 图像重采样就是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像，或者从低分辨率影像中提取高分辨率影像的过程。常用的方法有最邻近内插法、双线性内插法、三次卷积法等 二、重采样方法 1 使用ReadAsArray函数 •xoff=0, yoff=0，指定从原图像波段数据中 ...
pandas的resample重采样
Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。 降采样：高频数据到低频数据 升采样：低频数据到高频数据 主要函数：resample()（pandas对象都会有这个方法 ...