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
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2024-08-02 21:53:44
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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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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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“ 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
NumPyThe BasicsNumPy 主要面向的对象是齐次多维数组。在NumPy中维度(dimension)被称为轴(axe)。轴的个数即为秩(rank)。例如，一个坐标为[1, 2, 1]的点的秩为1，因为它只有一个轴，并且这个轴的长度为3。下面这个例子，这个数组的秩为2。第一个轴的长度为2，第二个轴的长度为3[[1,0,0],
[0,1,2]]NumPy的数组类(class)被称为ndar
基于Python gdal包的影像投影及重采样动机AMSR-2 L1R 数据简介FormatConversionTool基于 Python—Gdal—Warp的投影转换结语 动机在做论文的时候，使用到了AMSR-2的数据，其原始数据为.h5格式，需要“FormatConversionTool.exe”软件批量转换为.tif文件。问题来了，转换之后的.tif文件没有没有投影坐标系，且没有设置Nod
# 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
原创
2024-10-25 05:43:10
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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
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2024-10-18 09:49:54
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栅格重采样方法介绍栅格重采样是将输入图像的像元值或推导值赋予输出图像中每个像元的过程。这里提到的图像为栅格数据，包括栅格（GRID）和影像（IMAGE）两类。当输入图像和输出图像的位置（经过几何变换或投影设置等操作）或像元大小（即栅格影像分辨率）发生变化时，都需要进行栅格重采样。此外，栅格重采样是栅格数据在空间分析中处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法，为了便于分析，通常将不同的分辨率通过栅格
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
原创
2023-11-20 13:02:29
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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
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2024-02-02 09:22:59
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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 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
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2024-04-22 10:09:54
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# 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
原创
2023-12-28 11:56:19
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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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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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