当前位置: 首页 > news >正文

【ArcGIS】重采样栅格像元匹配问题:不同空间分辨率栅格数据统一

重采样栅格像元匹配问题:不同空间分辨率栅格数据统一

    • 原始数据
      • 数据1:GDP分布
      • 数据2.1:人口密度
      • 数据2.2:人口总数
      • 数据3:土地利用类型
    • 数据处理
      • 操作1:将人口密度数据投影至GDP数据(栅格数据的投影变换)
  • 其它操作
  • 参考

在进行基于像元的运算时,研究中往往涉及到多源数据,因此就需要对数据进行地理配准、空间配准、重采样等操作。

原始数据

现有栅格图层A、B、C、D……,要求将其处理成行列数目相同、栅格单元大小一致的数据。

  • 重分类工具
  • 重采样工具

数据1:GDP分布

  • 数据空间分辨率:1km×1km
  • 数据坐标系:WGS_1984_Albers(投影坐标系)
  • 投影方式:阿尔伯斯等面积圆锥(Albers Equal Area Conic)投影
    在这里插入图片描述
    数据来源:GitHub

数据2.1:人口密度

  • 数据空间分辨率:1km×1km
  • 数据坐标系: WGS_1984(Geographic Coordinate System,地理坐标系)
  • 投影:
  • 单位:人数/平方千米(number of people per square kilometer.)
    在这里插入图片描述
    数据来源:WorldPop

数据2.2:人口总数

  • 数据空间分辨率:100m×100m
  • 数据坐标系:

在这里插入图片描述

数据3:土地利用类型

数据空间分辨率:

数据处理

操作1:将人口密度数据投影至GDP数据(栅格数据的投影变换)

(1) 在ArcToolbox中双击【数据管理工具】→【投影和变换】 【栅格】→【投影栅格】,打开【投影栅格】对话框
在这里插入图片描述
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,各个像元并不会一一对应。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。
在这里插入图片描述
目前在ArcGIS中进行重采样操作时(resample 或者project raster)需要设置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 为基准栅格数据,这样重采样后数据的像元就会和基准栅格数据的像元一一对应,没有位置偏移。
如果需要保证裁剪后的栅格与裁剪前的栅格行列数完全一致,利用clip工具时,勾选Maintain Clipping Extent 即可。
在这里插入图片描述

其它操作

先进行数据重采样,再根据研究区裁剪。
栅格位置匹配后,进行像元计算。

参考

1、知乎-重采样栅格像元匹配问题
2、
请添加图片描述
请添加图片描述
请添加图片描述
请添加图片描述
请添加图片描述

相关文章:

【ArcGIS】重采样栅格像元匹配问题:不同空间分辨率栅格数据统一

重采样栅格像元匹配问题:不同空间分辨率栅格数据统一 原始数据数据1:GDP分布数据2.1:人口密度数据2.2:人口总数数据3:土地利用类型 数据处理操作1:将人口密度数据投影至GDP数据(栅格数据的投影变…...

Qt 简约又简单的加载动画 第七季 音量柱风格

今天和大家分享两个音量柱风格的加载动画,这次的加载动画的最大特点就是简单,只有几行代码. 效果如下: 一共三个文件,可以直接编译运行 //main.cpp #include "LoadingAnimWidget.h" #include <QApplication> #include <QGridLayout> int main(int argc…...

【JS】数值精度缺失问题解决方案

方法一&#xff1a; 保留字符串类型&#xff0c;传给后端 方法二&#xff1a; 如果涉及到计算&#xff0c;用以下方法 // 核心思想 在计算前&#xff0c;将数字乘以相同倍数&#xff0c;让他没有小数位&#xff0c;然后再进行计算&#xff0c;然后再除以相同的倍数&#xff0…...

c++基础知识补充4

单独使用词汇 using std::cout; 隐式类型转换型初始化&#xff1a;如A a1,,此时可以形象地理解为int i1;double ji;&#xff0c;此时1可以认为创建了一个值为1的临时对象&#xff0c;然后对目标对象进行赋值&#xff0c;当对象为多参数时&#xff0c;使用&#xff08;1&#xf…...

leetcode230. 二叉搜索树中第K小的元素

lletcode 230. 二叉搜索树中第K小的元素&#xff0c;链接&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/kth-smallest-element-in-a-bst 题目描述 给定一个二叉搜索树的根节点 root &#xff0c;和一个整数 k &#xff0c;请你设计一个算法查找其中第 k 个最小元素&#xff08;从 …...

医学大数据|文献阅读|有关“肠癌+机器学习”的研究记录

目录 1.机器学习算法识别结直肠癌中的免疫相关lncRNA signature 2.基于机器学习的糖酵解相关分子分类揭示了结直肠癌癌症患者预后、TME和免疫疗法的差异&#xff0c;2区7 3.整合深度学习-病理组学、放射组学和免疫评分预测结直肠癌肺转移患者术后结局 4.最新7.4分纯生信&am…...

Linux信号【systemV】

目录 前言 正文&#xff1a; 1消息队列 1.1什么是消息队列&#xff1f; 1.2消息队列的数据结构 1.3消息队列的相关接口 1.3.1创建 1.3.2释放 1.3.3发送 1.3.4接收 1.4消息队列补充 2.信号量 2.1什么是信号量 2.2互斥相关概念 2.3信号量的数据结构 2.4…...

node.js最准确历史版本下载

先进入官网:Node.js https://nodejs.org/en 嫌其他博客多可以到/release下载:Node.js,在blog后面加/release https://nodejs.org/en/blog/release/ 点击next翻页,同样的道理...

UE5 C++ 单播 多播代理 动态多播代理

一. 代理机制&#xff0c;代理也叫做委托&#xff0c;其作用就是提供一种消息机制。 发送方 &#xff0c;接收方 分别叫做 触发点和执行点。就是软件中的观察者模式的原理。 创建一个C Actor作为练习 二.单播代理 创建一个C Actor MyDeligateActor作为练习 在MyDeligateAc…...

前端学习、CSS

CSS可以嵌入到HTML中使用。 每个CSS语法包含两部分&#xff0c;选择器和应用的属性。 div用来声明针对页面上的哪些元素生效。 具体设置的属性以键值对形式表示&#xff0c;属性都在{}里&#xff0c;属性之间用;分割&#xff0c;键和值之间用:分割。 因为CSS的特殊命名风格…...

Flink基本原理 + WebUI说明 + 常见问题分析

Flink 概述 Flink 是一个用于进行大规模数据处理的开源框架&#xff0c;它提供了一个流式的数据处理 API&#xff0c;支持多种编程语言和运行时环境。Flink 的核心优点包括&#xff1a; 低延迟&#xff1a;Flink 可以在毫秒级的时间内处理数据&#xff0c;提供了低延迟的数据…...

3. 文档概述(Documentation Overview)

3. 文档概述&#xff08;Documentation Overview&#xff09; 本章节简要介绍一下Spring Boot参考文档。它包含本文档其它部分的链接。 本文档的最新版本可在 docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/ 上获取。 3.1 第一步&#xff08;First Steps&#xff09; …...

【vue3 路由使用与讲解】vue-router : 简洁直观的全面介绍

# 核心内容介绍 路由跳转有两种方式&#xff1a; 声明式导航&#xff1a;<router-link :to"...">编程式导航&#xff1a;router.push(...) 或 router.replace(...) &#xff1b;两者的规则完全一致。 push(to: RouteLocationRaw): Promise<NavigationFailur…...

ubuntu创建账号和samba共享目录

新建用于登录Ubuntu图形界面的用户 sudo su #切换为root用户获取管理员权限用于新建用户 adduser username #新建用户&#xff08;例如用户名为username&#xff09; adduser username sudo #将用户添加到 sudo 组 新建只能用于命令行下登录的用户 sudo su #切换为root用户…...

李沐动手学习深度学习——3.6练习

本节直接实现了基于数学定义softmax运算的softmax函数。这可能会导致什么问题&#xff1f;提示&#xff1a;尝试计算exp(50)的大小。 可能存在超过计算机最大64位的存储&#xff0c;导致精度溢出&#xff0c;影响最终计算结果。 本节中的函数cross_entropy是根据交叉熵损失函数…...

机器学习_10、集成学习-Bagging(自举汇聚法)

Bagging&#xff08;自举汇聚法&#xff09; Bagging&#xff08;Bootstrap Aggregating&#xff0c;自举汇聚法&#xff09;是一种集成学习方法&#xff0c;由Leo Breiman于1996年提出。它旨在通过结合多个模型来提高单个预测模型的稳定性和准确性。Bagging方法特别适用于减少…...

【力扣hot100】刷题笔记Day20

前言 今天学习了一句话“自己如果不努力&#xff0c;屎都吃不上热乎的”&#xff0c;话糙理不糙&#xff0c;与君共勉 35. 搜索插入位置 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 二分查找 class Solution:def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:n…...

Redis 之八:Jdeis API 的使用(Java 操作 Redis)

Jedis API 使用 Jedis 是 Redis 官方推荐的 Java 客户端&#xff0c;它提供了一套丰富的 API 来操作 Redis 服务器。通过 Jedis API&#xff0c;开发者可以方便地在 Java 应用程序中执行 Redis 的命令来实现数据的增删查改以及各种复杂的数据结构操作。 以下是一些基本的 Jedis…...

Docker 应用入门

一、Docker产生的意义 1‘解决环境配置难题&#xff1a;在软件开发中最大的麻烦事之一&#xff0c;就是环境配置。为了跑我们的程序需要装各种插件&#xff0c;操作系统差异、不同的版本插件都可能对程序产生影响。于是只能说&#xff1a;程序在我电脑上跑是正常的。 2’解决资…...

朱维群将出席用碳不排碳碳中和顶层科技路线设计开发

演讲嘉宾&#xff1a;朱维群 演讲题目&#xff1a;“用碳不排碳”碳中和顶层科技路线设计开发 简介 姓名&#xff1a;朱维群 性别&#xff1a;男 出生日期&#xff1a;1961-09-09 职称&#xff1a;教授 1998年毕业于大连理工大学精细化工国家重点实验室精细化工专业&#x…...

idea大量爆红问题解决

问题描述 在学习和工作中&#xff0c;idea是程序员不可缺少的一个工具&#xff0c;但是突然在有些时候就会出现大量爆红的问题&#xff0c;发现无法跳转&#xff0c;无论是关机重启或者是替换root都无法解决 就是如上所展示的问题&#xff0c;但是程序依然可以启动。 问题解决…...

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应&#xff0c;这是一种非线性光学现象&#xff0c;主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场&#xff0c;对材料产生非线性响应&#xff0c;可能…...

前端倒计时误差!

提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

【JavaWeb】Docker项目部署

引言 之前学习了Linux操作系统的常见命令&#xff0c;在Linux上安装软件&#xff0c;以及如何在Linux上部署一个单体项目&#xff0c;大多数同学都会有相同的感受&#xff0c;那就是麻烦。 核心体现在三点&#xff1a; 命令太多了&#xff0c;记不住 软件安装包名字复杂&…...

【从零学习JVM|第三篇】类的生命周期(高频面试题)

前言&#xff1a; 在Java编程中&#xff0c;类的生命周期是指类从被加载到内存中开始&#xff0c;到被卸载出内存为止的整个过程。了解类的生命周期对于理解Java程序的运行机制以及性能优化非常重要。本文会深入探寻类的生命周期&#xff0c;让读者对此有深刻印象。 目录 ​…...

Redis:现代应用开发的高效内存数据存储利器

一、Redis的起源与发展 Redis最初由意大利程序员Salvatore Sanfilippo在2009年开发&#xff0c;其初衷是为了满足他自己的一个项目需求&#xff0c;即需要一个高性能的键值存储系统来解决传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈。随着项目的开源&#xff0c;Redis凭借其简单易用、…...

解决:Android studio 编译后报错\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt‘ to exist

现象&#xff1a; android studio报错&#xff1a; [CXX1409] D:\GitLab\xxxxx\app.cxx\Debug\3f3w4y1i\arm64-v8a\android_gradle_build.json : expected buildFiles file ‘D:\GitLab\xxxxx\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt’ to exist 解决&#xff1a; 不要动CMakeLists.…...

Kubernetes 节点自动伸缩(Cluster Autoscaler)原理与实践

在 Kubernetes 集群中&#xff0c;如何在保障应用高可用的同时有效地管理资源&#xff0c;一直是运维人员和开发者关注的重点。随着微服务架构的普及&#xff0c;集群内各个服务的负载波动日趋明显&#xff0c;传统的手动扩缩容方式已无法满足实时性和弹性需求。 Cluster Auto…...

Django RBAC项目后端实战 - 03 DRF权限控制实现

项目背景 在上一篇文章中&#xff0c;我们完成了JWT认证系统的集成。本篇文章将实现基于Redis的RBAC权限控制系统&#xff0c;为系统提供细粒度的权限控制。 开发目标 实现基于Redis的权限缓存机制开发DRF权限控制类实现权限管理API配置权限白名单 前置配置 在开始开发权限…...

在Spring Boot中集成RabbitMQ的完整指南

前言 在现代微服务架构中&#xff0c;消息队列&#xff08;Message Queue&#xff09;是实现异步通信、解耦系统组件的重要工具。RabbitMQ 是一个流行的消息中间件&#xff0c;支持多种消息协议&#xff0c;具有高可靠性和可扩展性。 本博客将详细介绍如何在 Spring Boot 项目…...