دالة إعادة التشكيل

تغير دالة إعادة التشكيل حجم البكسل للبيانات النقطية أو نوع إعادة التشكيل أو كليهما.

قبل الجمع بين البيانات النقطية وتحليلها بدرجات دقة وإسقاطات خريطة مختلفة، غالبًا ما يكون من المستحسن إعادة تشكيل البيانات إلى دقة وإسقاط شائعين.

تؤدي إعادة إسقاط صورة إلى نظام إحداثي مختلف إلى إنشاء شبكة بكسل للصورة على محاذاة مختلفة عن محاذاة الصورة الأصلية. يجب حساب قيمة كل بكسل في الصورة الجديدة عن طريق التشكيل أو الاستيفاء عبر مجموعة من وحدات البكسل من الموضع المقابل في الصورة الأصلية.

ملاحظات

تفيد هذه الدالة في تحويل مجموعات البيانات النقطية ومنتجات البيانات النقطية ومجموعات بيانات الفسيفساء إلى حجم بكسل أو إسقاط أو نوع إعادة تشكيل شائع.

تعتمد طريقة إعادة التشكيل المناسبة على نوع البيانات النقطية والغرض من مجموعة البيانات النقطية الناتجة على النحو التالي:

• أقرب جوار - هذه الطريقة هي الأكثر ملاءمة للبيانات المنفصلة، مثل تصنيف استخدام الأراضي، نظرًا لأنها لا تُنشئ قيم بكسل جديدة. استخدم هذه الطريقة للبيانات المستمرة عندما تريد الاحتفاظ بقيم الانعكاس الأصلية في الصور للحصول على تحليل دقيق متعدد الأطياف. فهي الأكثر كفاءة من حيث وقت المعالجة ولكنها قد تقدم أخطاء موضعية صغيرة في صورة الناتج. قد يتم تعويض صورة الناتج بمقدار يصل إلى نصف بكسل، مما قد يتسبب في توقف الصورة وظهورها بمظهر متعرج.

• الاستيفاء الثنائي والاستيفاء الثنائي الإضافي—هذه الطرق هي الأنسب للبيانات المستمرة. تكون الصورة الناتجة أكثر سلاسة في المظهر مقارنة بنتيجة المجاور الأقرب، لكن قيم الانعكاس تتغير، مما يؤدي إلى عدم وضوح الصورة أو فقدانها. استخدم الاستكمال الثنائي الإضافي للبيانات المتجانبة لأن الحواف ستتطابق بشكل أفضل. هذه الطرق فعالة حوسبيًا بشكل نسبي للمعالجة.

• التكعيبي - هذه الطريقة مناسبة للبيانات المستمرة. تكون النتيجة أقل تشويهًا من الجانب الهندسي مقارنة بالبيانات النقطية التي تم تحقيقها مع أقرب مجاور، وأكثر وضوحًا من الاستكمال الثنائي. في بعض الحالات، قد ينتج عن ذلك قيم بكسل ناتجة خارج نطاق قيم البكسل المدخلة؛ إذا كان هذا غير مقبول، فاستخدم طريقة الاستيفاء الثنائي بدلاً من ذلك. هذه الطريقة مكثفة من الناحية الحوسبية وتستغرق وقتًا أطول للمعالجة.

• الأغلبية - مناسبة للبيانات المنفصلة، وينتج عنها مظهرًا أكثر سلاسة من طريقة إعادة أخذ عينات أقرب مجاور. تحدد هذه الطريقة القيمة للبكسل بناءً على القيم الأكثر شيوعًا ضمن نافذة عامل التصفية.

• تأثير جاوس الضبابي وتأثير جاوس الضبابي الإضافي—مناسبة لكل من البيانات المنفصلة والمستمرة. تعد هذه الطرق فعالة في تقليل الضوضاء في صور الرادار وصور SAR المُعاد تشكيلها التي تتأثر بالبقع. وتعد مناسبة أيضًا لتقليل الضوضاء وحالات التشويش في البيانات النقطية التي يتم اختزالها إلى حجم بكسل أكبر. استخدم تأثير جاوس الضبابي الإضافي للبيانات المتجانبة لمطابقة الحواف بشكل أفضل.

• المتوسط—مناسبة للبيانات المستمرة، وينتج عنها صورة أكثر سلاسة من طريقة إعادة أخذ عينات أقرب مجاور.

• الحد الأدنى—مناسبة للبيانات المستمرة، وينتج عنها صورة أكثر سلاسة من طريقة إعادة أخذ عينات أقرب مجاور.

• الحد الأقصى—مناسبة للبيانات المستمرة، وينتج عنها صورة أكثر سلاسة من طريقة إعادة أخذ عينات أقرب مجاور.

• متوسط البيانات الاتجاهية—تستخدم لإعادة أخذ عينات بيانات اتجاه-مقدار متعددة الأبعاد فقط.

يمكن أن يختلف حجم خلية البكسل المدخل عن حجم خلية البكسل المصدر.

المعلمات

المعلمة	الوصف
البيانات النقطية	منتجات البيانات النقطية المراد إعادة تشكيلها.
نوع أخذ العينات	المجاور الأقرب—يحسب قيم البكسل الناتجة باستخدام أقرب بكسل إدخال. ستظل وحدات بكسل NoData بدون تغيير في مجموعة بيانات نقطية للناتج. هذا هو الوضع الافتراضي. استكمال ثنائي الخطية—يحسب قيمة البكسل باستخدام قيمة المسافة المرجحة لأقرب أربعة بكسلات. هذه الطريقة فعالة حوسبيًا للمعالجة. التفاف مكعب—يحدد القيمة الجديدة للبكسل بناءً على تثبيت منحنى متجانس خلال أقرب 16 مركز إدخال بكسل. الأغلبية—تحسب قيمة البكسل باستخدام القيمة الأغلبية للبكسل في أقرب 16 بكسل. ستظل وحدات بكسل NoData بدون تغيير في مجموعة بيانات نقطية للناتج. استيفاء ثنائي إضافي—يستخدم الاستيفاء الثنائي، باستثناء وحدات البكسل على طول الحواف، التي يتم تعريفها بأنها NoData ولا يتم تكرارها أو مراعاتها في الحساب. استخدم الاستكمال الثنائي الإضافي للبيانات المتجانبة لأن الحواف ستتطابق بشكل أفضل. جاوس بلور—يطبق التفاف غاوسي على البيانات النقطية المصدر ويحسب قيمة البكسل باستخدام القيمة مرجحة المسافة للبكسلات الأربعة الأقرب من البيانات النقطية المموهة. إنه مناسب لإزالة الضوضاء في البيانات المعاد تشكيلها وللاختزال إلى حجم بكسل أكبر. التمويه الضبابي الإضافي—يستخدم الطريقة نفسها التي يستخدمها عامل التمويه الضبابي، باستثناء وحدات البكسل على طول الحواف، والتي يتم تعريفها بأنها NoData ولا يتم تكرارها أو مراعاتها في الحساب. استخدم عام التمويه الضبابي الإضافي للبيانات المتجانبة لأن الحواف ستتطابق بشكل أفضل. المتوسط—يحسب قيم البكسل باستخدام متوسط قيمة جميع البكسلات المتداخلة لكل بكسل هدف. الحد الأدنى—يحسب قيمة البكسل باستخدام القيمة الدنيا لجميع البكسلات المتداخلة. ستظل وحدات بكسل NoData بدون تغيير في مجموعة بيانات نقطية للناتج. الحد الأقصى—مناسبة للبيانات المستمرة، وينتج عنها صورة أكثر سلاسة من طريقة إعادة أخذ عينات أقرب مجاور. متوسط البيانات الاتجاهية—يحسب متوسط متجه اتجاه-مقدار باستخدام جميع وحدات البكسل المعنية. لا تسري هذه الطريقة إلا على نقطتي بيانات نقطية للنطاق تمثلان المقدار والاتجاه. فهي تعمل أولاً على تحويل اتجاه المقدار إلى U-V، ويستغرق المتوسط الحسابي في جميع وحدات البكسل المعنية للحصول على U-V للبكسل الهدف ويحوله إلى اتجاه مقدار.
حجم الخلية المدخل	حجم خلية البكسل للبيانات النقطية المدخلة، والذي يمكن أن يكون مختلفًا عن حجم خلية البكسل المصدر.
حجم الخلية الناتج	حجم خلية البكسل للبيانات النقطية الناتجة. يمكن تغيير حجم الخلية، لكن سيظل نطاق مجموعة البيانات النقطية كما هو. يمكن أن تكون إعادة التشكيل من حجم خلية معرفة من قبل المستخدم أبطأ بكثير من الإعداد الافتراضي للنظام، إذ تعالج إعادة التشكيل الافتراضي للنظام الحد الأدنى من البيانات من أقرب دقة عرض ممكنة.