Arcgis python resample (重采样)

Refs:http://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/tool-reference/data-management/resample.htm

批量重采样示例代码

注意参数是str类型,包括采样分辨率。

import arcpy

arcpy.env.workspace = r"D:/img"
rasterList = arcpy.ListRasters("*","tif")

# out path
output_path1 = "D:/imgResample/" 
for raster in rasterList:
    print raster
    # Set local variables
    inRaster = raster	
    # Execute 
    out = output_path1 + inRaster
    arcpy.Resample_management(inRaster, out, str(res), "CUBIC")

语法

Resample_management (in_raster, out_raster, {cell_size}, {resampling_type})
参数 说明 数据类型

in_raster

想要更改空间分辨率的栅格数据集。

Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Dataset; Raster Layer

out_raster

要创建的数据集的名称、位置和格式。

  • .bil – Esri BIL
  • .bip – Esri BIP
  • .bmp – BMP
  • .bsq – Esri BSQ
  • .dat – ENVI DAT
  • .gif – GIF
  • .img – ERDAS IMAGINE
  • .jpg – JPEG
  • .jp2 – JPEG 2000
  • .png – PNG
  • .tif – TIFF
  • .mrf – MRF
  • .crf – CRF
  • Esri Grid 无扩展名

以地理数据库形式存储栅格数据集时,请勿向栅格数据集的名称添加文件扩展名。将栅格数据集存储到 JPEG 文件、JPEG 2000 文件、TIFF 文件或地理数据库时,可以指定压缩类型和压缩质量。

Raster Dataset

cell_size

(可选)

使用现有栅格数据集的新栅格的像元大小或指定其宽度 (x) 和高度 (y)。

可通过 3 种不同方法指定像元大小:

  • 使用单个的数字指定方形像元大小
  • 使用两个数字(以空格分隔)指定 X 和 Y 像元大小
  • 使用栅格数据集(从其导入方形像元大小)的路径

 

Cell Size XY

resampling_type

(可选)

根据您拥有的数据类型选择相应的技术。

  • NEAREST — 最邻近法是最快的重采样方法;因为没有新值创建,此方法可将像素值的更改内容最小化。适用于离散数据,例如土地覆被。
  • BILINEAR — 双线性插值可通过计算(距离权重)周围 4 像素的平均值来计算每个像素的值。适用于连续数据。
  • CUBIC — 三次卷积插值法通过根据周围的 16 像素拟合平滑曲线来计算每个像素的值。此操作将生成平滑影像,但可创建位于源数据中超出范围外的值。适用于连续数据。
  • MAJORITY —众数重采样法基于 3 x 3 窗口中出现频率最高的值来确定每个像素的值。适用于离散数据。

代码示例

重采样示例 1(Python 窗口)

这是“重采样”工具的 Python 示例。

import arcpy
arcpy.Resample_management("c:/data/image.tif", "resample.tif", "10", "NEAREST")

重采样示例 2(独立脚本)

这是“重采样”工具的 Python 脚本示例。

# Resample TIFF image to a higher resolution

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:/Workspace"
    
arcpy.Resample_management("image.tif", "resample.tif", "10", "CUBIC")

转载自:https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/82912675

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