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问题:已知一个影像,对另一影像像元分辨率按照已知影像进行重采样?
方法:ENVI+IDL。
练习数据包括两张GEOTIFF文件,具有相同的空间参考,STANDARD.tif是已知影像,像元分辨率:1000*1000METERS;reprojected.tif是被重采样影像,像元分辨率:799.232051*799.232051METERS。
(原来,我尝试Python+GDAL进行重投影和重采样,但没发现Python+GDAL重采样的代码,所以就分别做处理了。)
reprojected.tif与resampled.tif前后转换对比,如图 1(似乎没什么不同?)。
图 1
注意启动ENVI+IDL。
注意:土地利用数据的重采样方法应选择最邻近法,它基于离散数据在插值过程中不会产生新的数值,适用于类似土地利用分类数据的插值操作(NEAREST—Performs a nearest neighbor assignment, is the fastest of the interpolation methods. It is used primarily for discrete data, such as a land-use classification, since it will not change the values of the cells. The maximum spatial error will be one-half the cell size.)。
附上练习数据和代码(Practice.rar)。
2015年10月19日代码修改加入指示插值方法的变量intemed,每次调用该procedure需要指明方法代码(Resample.rar)。
References
[1] How does the Pixel Aggregate method work when resizing data with ENVI ?
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