# Python GDAL实现重采样为30x30
## 引言
随着遥感技术的发展和数据获取的不断增强，处理和分析遥感数据的需求也越来越大。重采样是一种常见的遥感数据处理方法，它可以将不同分辨率的遥感影像数据转换为相同分辨率的数据，方便后续分析和比较。本文将介绍如何使用Python的GDAL库来实现重采样为30x30的功能，并附上代码示例。
## GDAL简介
GDAL（Geospatial D
人生只有900个月。事实上，你可以画一个30x30的表格，一张A4纸就够了。每过一个月
原创
2023-04-24 07:59:57
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在编写重采样图像时，可以使用GDAL来读写图像，然后自己编写重采样算法（最邻近像元法，双线性内插法，三次立方卷积法等）【关于这采样算法有时间我会单独写一篇文章来说明原理的】将计算的结果写入图像中来实现。
在GDAL的算法中，已经提供了五种重采样算法，其定义如下（位置gdalwarper.h 的46行）：/*! Warp Resampling A
第二步：迭代器构建在文件夹下面新建一个【工具箱】，并在此工具箱下面新建【批量重采样】模型，只需要右键选中工具箱，在弹出的面板中选中新建【模型】即可这里是对栅格数据进行重采样，所以迭代器需要选择【栅格】迭代器，你只需要依次点击【插入】→【迭代器】→【栅格】添加完【栅格】迭代器，双击，在弹出的迭代器面板中【工作空间或栅格目录】：选择保存栅格数据的文件夹；【栅格格式】：选择“TIF”类型Arcgis栅格
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2023-06-28 22:57:52
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# GDAL Python 重采样
 是一个用于读取和处理地理空间数据的开源库。它支持多种格式的栅格和矢量数据，并提供了许多功能，包括重采样。
重采样是将一个数据集从一个像素网格转换为另一个像素网格，通常是为了改变分辨率或者投影。GDAL 提供了用于重采样的函数和工具，并且可以
原创
2023-09-08 00:22:37
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# 使用Python和GDAL进行重采样
## 引言
在地理信息系统（GIS）中，影像和栅格数据处理是非常重要的任务。处理过程中，经常需要对影像进行重采样，这意味着我们需要将影像的分辨率进行调整，以适应不同的需求。GDAL（地理空间数据抽象库）是一个强大的库，能够高效处理各种地理数据格式。本文将结合 Python 的 GDAL 库来展示如何对影像进行重采样，并提供代码示例。
## 重采样的基
pandas在数据清洗过程，难不了会特定的列或者行进行操作，就需要特殊的指令操作，在这里收集了常见的操作指令。希望能在工作中帮给您一定的帮助。 我这本文章中先导入包，读取了本地的一个文件，内容有字符串、时间。# import导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('./meal_ord
持久性就是指保存对象，甚至在多次执行同一程序之间也保持对象。通过本文，您会对Python对象的各种持久性机制（从关系数据库到Python得pickle以及其它机制）有一个总体认识。另外，还会让您更深一步地了解Python的对象序列化能力。什么是持久性持久性的基本思想很简单。假定有一个Pyhont程序，它可能是一个管理日常待办事项的程序，你希望在多次执行这个程序之间可以保存应用程序对象（待办事项）。
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2023-10-05 23:24:03
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## Java GDAL 图片重采样
在地理信息系统（GIS）中，图片重采样是一种处理图像数据的技术，它通过改变图像的像素分辨率来实现图像的缩放和变形。在Java中，我们可以使用GDAL库来处理图片重采样的操作。本文将介绍如何使用Java GDAL库进行图片重采样，并提供相应的代码示例。
### 什么是GDAL？
GDAL（Geospatial Data Abstraction Librar
gdal实现影像的重采样对于tif格式的遥感影像而言，通常使用左上角那个像元真实的x坐标值，像素宽度，x像素旋转角度，原点y坐标，y像素旋转角度，像素高度（负值）共六个参数来表示整幅影像像素点的坐标。当影像分辨率改变后，x坐标值和y坐标值度都不会改变，但像素高度和宽度会改变，而像素高度和宽度改变的话，影像的行列数也会改变。1.gdal实现影像重采样至高分辨率这里，将一幅影像的像元高度和宽度都变为原
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2023-10-16 15:32:15
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目录前言一、封装函数二、使用步骤 1.读入数据 2.调用函数 &nb
在编写重采样图像时，可以使用GDAL来读写图像，然后自己编写重采样算法 在GDAL的算法中，已经提供了五种重采样算法，其定义如下（位置gdalwarper.h 的46行）：/*! Warp Resampling Algorithm */typedef enum { /*! Nearest neighbour (select on one input pixel) */ GRA_Ne
原创
2022-01-10 11:13:40
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一个小测试程序开发全过程实录，完全新手入门级的实例，如果你还在为处理大影像而发愁，来试试这个称手的工具吧。Imagec 开发日记 2013-6-25 需求: 影像数据切割，重采样 数据切割的要求是简单的给予矩形的等分切割，
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2013-07-10 11:22:00
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前言遥感影像的重采样，不同于一般的图像，需要考虑空间参考。代码from osgeo import gdal, gdal
原创
2022-06-27 16:04:48
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# Python 数据重后截取30条的实践
在数据分析和处理过程中，我们经常需要对大量数据进行筛选和截取，以便从中提取出有价值的信息。本文将介绍如何使用 Python 对数据集进行重后（去重后）截取30条记录的操作。我们将通过简单明了的例子和代码示例，带您了解这一过程。
## 什么是重后截取
在数据处理的上下文中，“重后”通常指的是对数据集进行去重操作，去除重复记录。而“截取”则是指从处理后
首先，本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客，并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究： 重采样：栅格影像重采样我使用了下该代码，发现是可行的，但是仍然存在一定的问题，即他的采样方式不是我想要的（最邻近采样，对于采样间隔较大的数据十分不友好），因此又探索了下，在此记录，也方便后续自己再次学习。再次说明，这个代码不是我写的，原创我找不到，网上大家发布的都是一个代码，我只是对这个代码加了一个
1 什么叫音频重采样音频重采样（Audio Resample）：将音频A转换成音频B，并且音频A、B的参数（采样率、采样格式、声道数）并不完全相同。比如：音频A的参数采样率：48000采样格式：f32le声道数：1音频B的参数采样率：44100采样格式：s16le声道数：22 为什么需要音频重采样这里列举一个音频重采样的经典用途。有些音频编码器对输入的原始PCM数据是有特定参数要求的，比如要求必须
本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点，主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap，SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 依然是先看看程序运行截图。重映射：  
DataFrame.resample（规则，how = None，axis = 0，fill_method = None，closed = None，label = None，convention ='start'，kind = None，loffset = None，limit = None，base = 0，on = None，level =无）重新采样时间序列数据。频率转换和时间序列重采样的
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2023-11-02 14:21:17
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1 前言 之前在写影像融合算法的时候，免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小。当时为了不影响融合算法整体开发进度，其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的。后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题：1 与原有平台的已有功能不兼容，产生冲突；2 效率较低。因此，决定重新设计和开发一个这样的功能，方便后期软件系统的维护等。
