Funzione Ricampiona

La funzione Ricampiona modifica la dimensione in pixel del raster, il tipo di ricampionamento o entrambi.

Prima di combinare e analizzare i raster con diverse risoluzioni e proiezioni mappa, di solito è consigliabile ricampionare i dati in una risoluzione e proiezione comuni.

Riproiettando un'immagine in un sistema di coordinate diverso si crea una griglia di pixel di immagine in un allineamento diverso dall'immagine originale. Un valore per ogni pixel nella nuova immagine deve essere calcolato campionando e interpolando su una vicinanza i pixel dalla posizione corrispondente nell'immagine originale.

Note

Questa funzione è utile per convertire dataset raster, prodotti raster e i di mosaico in una dimensione in pixel, proiezione e ricampionamento comuni.

Il metodo di ricampionamento appropriato dipende dal tipo di dati raster e dallo scopo del dataset raster risultante, come di seguito indicato:

• Vicino più prossimo: questo metodo è più adatto per i dati discreti, come la classificazione per l'utilizzo del territorio, poiché non crea nuovi valori pixel. Utilizzare questo metodo per i dati continui quando si vogliono conservare i valori di riflettanza originali nelle immagini per analisi multispettrali precise. È il più efficiente in termini di tempistiche di elaborazione ma potrebbe introdurre piccoli errori di posizionamento nell'immagine di output. L'immagine di output potrebbe avere un offset di fino a mezzo pixel, e questo potrebbe creare delle discontinuità nell'immagine, oltre che un aspetto frastagliato.

• Interpolazione bilineare e Interpolazione bilineare Plus: questi metodi sono appropriati per i dati continui. L'immagine di output ha u aspetto più uniforme rispetto al risultato di Vicino più prossimo ma i valori di riflettanza sono alternati, determinando la sfocatura o la perdita di risoluzione dell'immagine. Utilizzare Interpolazione bilineare Plus per i dati di tile poiché i margini mostreranno corrispondenze migliori. Questo metodo sono relativamente efficienti da elaborare in termini di calcolo.

• Cubica: questo metodo è idoneo per i dati continui. Il risultato è geometricamente meno distorto rispetto al raster ottenuto con Vicino più prossimo, e più nitido dell'Interpolazione bilineare. In alcuni casi, potrebbe comportare valori pixel di output esterni all'intervallo dei valori pixel di input; se questo non è accettabile, utilizzare il metodo di interpolazione bilineare. Questo metodo utilizza un elevato numero di calcoli e necessita di una elaborazione più lunga.

• Maggioranza: idoneo per i dati discreti, consente un aspetto più morbido rispetto al metodo di ricampionamento vicino più vicino. Questo metodo determina il valore di pixel basato sul valore più frequente nella finestra del filtro.

• Sfocatura gaussiana e Sfocatura gaussiana Plus: appropriate per dati discreti e continui. Questi metodo sono efficaci nella riduzione del rumore nel radar ricampionato e nelle immagini SAR soggette a rumore moltiplicativo. Questi metodi sono inoltre adatti alla riduzione di rumore e artefatti nei dati raster mentre sono sottoposti a sottocampinamento a una dimensione in pixel maggiore. Usa Sfocatura gaussiana Plus per i dati di tile per una migliore corrispondenza dei bordi.

• Media: idoneo per i dati continui, produce un'immagine di output più morbida rispetto al metodo di ricampionamento Vicino più prossimo.

• Minimo: idoneo per i dati continui, produce un'immagine di output più morbida rispetto al metodo di ricampionamento Vicino più prossimo.

• Massimo: idoneo per i dati continui, produce un'immagine di output più morbida rispetto al metodo di ricampionamento Vicino più prossimo.

• Media vettoriale: utilizzato solo per il ricampionamento dei dati magnitudo-direzione multidimensionali.

La dimensione cella in pixel di input può essere diversa dalla dimensione cella in pixel di origine.

Parametri

Parametro	Descrizione
Raster	Il prodotto raster da ricampionare.
Tipo ricampionamento	Vicino più prossimo: calcola il valore del pixel di output usando il pixel di input più vicino. I pixel NoData rimarranno invariati nel dataset raster di output. Questa è l'impostazione predefinita. Interpolazione bilineare: calcola il valore di pixel usando il valore verificato a distanza dei quattro pixel più vicini. Questo è un metodo di calcolo efficiente per l'elaborazione. Convoluzione cubica: determina il nuovo valore di un pixel basandosi sull'adattamento di una curva smussata attraverso i 16 centri dei pixel di input più vicini. Maggioranza: calcola il valore di pixel usando il valore di pixel di maggioranza nei 16 pixel più vicini. I pixel NoData rimarranno invariati nel dataset raster di output. Interpolazione bilineare Plus: utilizza Interpolazione bilineare, fatta eccezione per i pixel lungo i margini, definiti come NoData e che non sono replicati o considerati nei calcoli. Utilizzare Interpolazione bilineare Plus per i dati di tile poiché i margini mostreranno corrispondenze migliori. Sfocatura gaussiana: applica una convoluzione gaussiana al raster di origine e calcola i valori di pixel utilizzando il valore verificato di distanza dei quattro pixel più vicini provenienti dal raster sfocato. È idoneo per la rimozione di rumore nei dati ricampionati e per il ricampionamento in discesa verso una dimensione di pixel maggiore. Sfocatura gaussiana Plus: utilizza lo stesso metodo di Sfocatura gaussiana, fatta eccezione per i pixel lungo i margini, definiti come NoData e che non sono replicati o considerati nei calcoli. Utilizzare Sfocatura gaussiana Plus per i dati di tile poiché i margini mostreranno corrispondenze migliori. Media: calcola i valori di pixel utilizzando il valore medio di tutti i pixel di sovrapposizione, per ogni pixel target. Minimo: calcola il valore di pixel utilizzando il valore minimo di tutti i pixel di sovrapposizione. I pixel NoData rimarranno invariati nel dataset raster di output. Massimo: idoneo per i dati continui, produce un'immagine di output più morbida rispetto al metodo di ricampionamento Vicino più prossimo. Media vettoriale: calcola la media vettoriale della magnitudo-direzione utilizzando tutti i pixel coinvolti. Questo metodo è applicabile solo per due raster di banda che rappresentano magnitudo e direzione. Converte prima la magnitudo-direzione in U-V, quindi prende la media aritmetica di tutti i pixel coinvolti per ottenere l'U-V del pixel target e lo riconverte in magnitudo-direzione.
Dimensioni cella input	La dimensione cella in pixel del raster di input, che può essere diversa dalla dimensione cella del pixel di origine.
Dimensioni cella output	La dimensione cella in pixel del raster di output. È possibile cambiare la dimensione delle celle, ma l'estensione del raster dataset rimarrà lo stesso. Il ricampionamento eseguito da una dimensione cella definita dall'utente può essere molto più lento rispetto a quello predefinito del sistema, poiché il ricampionamento predefinito del sistema elabora la quantità minima di dati dalla risoluzione di visualizzazione più vicina possibile.