目录问题描述：ArcGIS裁剪ArcGIS多值提取至点ENVI重采样（Resize Data Parameters）问题描述：在多源栅格数据分析中，多源栅格数据往往需要进行数据预处理（设置投影坐标系→重采样→裁剪等），使各个像元的行列号一致。在使用数组读取栅格数据时，数组大小相同，多个数组imgData[x][y]表示的像元坐标一致。相同裁剪，多源栅格数据的列数和行数一致，且像元大小(x,y)相同
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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本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作~
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个存储有大量.tif格式遥感影像的文件夹；且其中除了.tif格式的遥感影像文件外，还具有其它格式的文件。 我们
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2023-10-11 09:36:00
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在处理地理信息相关的数据时，重采样技术是非常重要的，特别是在使用Python进行.tif文件重采样时。ArcGIS作为一个广泛使用的GIS工具，它在数据处理和分析过程中经常涉及到重采样操作。本文将系统地探讨如何有效地在Python中进行.tif文件的重采样，并与ArcGIS的重采样过程进行对比分析。
### 背景定位
随着遥感数据及其应用的迅速发展，重采样技术已成为处理和分析地理空间数据中的关
# Python 批量重采样 TIF 图像处理
在地理信息系统（GIS）和遥感图像处理中，TIF（Tagged Image File Format）因其高质量和高保真度的特点而广泛应用。然而，在某些情况下，我们需要对这些TIF图像进行重采样，以满足特定的显示或处理需求。本文将介绍如何使用Python批量重采样TIF图像，并展示其中的实现代码及一些可视化示例。
## 重采样的概念
重采样可以被
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
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2024-04-22 10:09:54
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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。
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2023-11-17 21:37:29
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“ 对遥感影像重采样是遥感数据预处理常用的手段之一，本节重点讲解高、低分辨率图像重采样原理与方法。”思来想去，如果一味地给大家直接上代码，会显得有些枯燥无聊，可读性会有所降低。为了提高大家阅读的积极性，从本节开始，给大家展现一些高清遥感图像实例（封面图）。这样既可以学习到遥感科学在实际生活中的用途，还可以体会遥感之美。怎么突然觉得自己好有情怀？？？下面请先看封面简介：图像来自LandSa
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：  
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2024-05-20 19:27:33
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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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—在制作土地利用分类数据或其他数据时，要求面要素类中没有缝隙。拓扑检查时检查出了缝隙，如下图所示，有5处缝隙。那么如何快速添补缝隙呢？—还记得曾经协助Y同学做某省河流数据的处理，发现很多河流都是重复的，有的重复2次，有的3次....怎么能批量删除呢？今天一一为你讲解。 快速添补面要素间缝隙 想要快速添补面要素之间的缝隙，这时候我们只要使用GP工具Uniton(联合)就可以搞定了。打开
选中图中19个重叠拓扑问题想一次性“生成要素”时，ArcGIS软件崩溃了。有人可能认为时因为一次性选中的要素过多导致，事实上，有时候选择几百甚至几千也能顺利生成要素，可以推断出导致软件崩溃的原因不是选择要素过多，而是其他。查看原数据，图中要素3700与要素5152重叠，3701与5153重叠，3702与5154重叠，这三组重叠构成了拓扑检查结果中的3个大的重叠问题。除此之外，几个要素还和相邻的要素
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2024-09-27 16:53:20
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## Python 重采样指南
在数据分析和科学计算的领域，重采样是一种常见的技术，尤其是在处理时间序列数据时。重采样的目的是改变数据的频率，比如将每日数据转换为每小时数据，或者将每分钟的数据汇总为每日数据。本文将指导你如何使用 Python 进行重采样。
### 整体流程
为了实现 Python 重采样，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
第四章. Pandas进阶 4.9 时间序列重采样（resample）在Pandas中，对时间序列频率的调整称为重采样，即时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程，由周统计变成月统计 1).语法： 4.8章 第4点 已介绍过：链接: DataFrame.resample2).示例：import pandas as pd
#重采样：将1分钟的时间序列转换成5分钟
index=pd.date_ra
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2023-12-28 09:28:09
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重新取样将在您缩放图片时更改图像数据的数量。当缩减像素取样（减少像素的数量）时，将从图像中删除一些信息。当向上重新取样（增加像素的数量或增加像素取样）时，将添加新的像素。可以指定插值算法来确定如何添加或删除像素。 1. 最近相邻插值算法/最近邻法最近相邻插值算法(Nearest
Neighbour Interpolation)一种速度快但精度低的图像像素模拟方法。该法针对于二维图像 “取
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2024-01-28 14:38:43
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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：2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，比如要求必须是441
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2023-07-08 23:58:58
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模拟信号和离散信号（数字信号）在音频领域的模拟信号是指存在于自然界中的原始音频，有2个连续指标——时间连续、幅值连续。数字信号是指对音频进行采样后，在计算机中通过离散信号来代表原始的模拟信号。关于数字信号、采样，数字信号和模拟信号的关系具体可参见以下这篇文章所表述的。重采样介绍音频的重采样一般可用于DSP等数字信号处理领域，也就是对数字信号进行处理。比如将原本的48k采样率的原信号，通过重采样（降
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2024-05-15 14:50:31
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之前对于RF信号下采样这个问题特别的懵，上采样我是知道的，其中一种方法就是对于矩阵插值，使得它具有更多的信息。但是下采样，我查了很多资料，在知网上看到一篇论文（好像不是计算机领域的），他对于矩阵下采样就是删除特定的列和行，比如是8 * 8的矩阵，那就删除2 4 6 8列和行，得到一个含1 3 5 7列和行的4 * 4大小的矩阵。上周开了组会，刚好听一个很厉害的师兄在查新汇报中说到了RF信号下采样的
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2023-11-23 21:40:25
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Arcpy简介ArcGIS采用ArcPy为用户提供了使用Python语言操作所有地理处理工具（包括ArcGIS扩展模块）的方法，并提供了多种有用的函数和类。目的是为以实用高效的方式通过Python执行数据处理分析、数据转换、数据管理和地图自动化创建基础。因此，使用Python和ArcPy，可以实现地理或遥感大数据的批量处理。Arcpy无法单独安装使用，其底层实现是完全依托在ArcGIS上的，Arc
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2024-01-11 20:07:59
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作者：Yaphat补充SMOTESMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)。SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分
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2023-09-28 15:33:37
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