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
# 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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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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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）。
## 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
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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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
# 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
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：  
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。
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
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
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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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
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
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
