Funkcja Ponowne próbkowanie

Funkcja Ponowne próbkowanie zmienia rozmiar piksela rastra, typ ponownego próbkowania lub obydwa te parametry.

Zanim rozpocznie się łączenie i analizę rastrów o różnych rozdzielczościach i odwzorowaniach mapy, warto ponowić próbkowanie danych przy tej samej rozdzielczości i w tym samym odwzorowaniu.

Ponowne odwzorowanie obrazu na inny układ współrzędnych powoduje utworzenie siatki pikseli obrazu wyrównanych inaczej niż obraz oryginalny. Wartość każdego piksela w nowym obrazie należy obliczyć przez próbkowanie lub interpolację pikseli sąsiedztwa odpowiadającej pozycji w obrazie oryginalnym.

Uwagi

Ta funkcja jest przydatna przy konwertowaniu zestawów danych rastrowych, produktów rastrowych i zestawów danych mozaiki do tego samego rozmiaru pikseli, odwzorowania lub typu ponownego próbkowania.

Odpowiednia metoda ponownego próbkowania jest zależna od typu danych rastra i przeznaczenia wynikowego zestawu danych rastrowych:

• Najbliższy sąsiad — ta metoda jest najbardziej odpowiednia w przypadku danych dyskretnych, np. klasyfikacji zagospodarowania gruntów, ponieważ nie tworzy nowych wartości pikseli. Należy używać tej metody w przypadku danych ciągłych, gdy dla dokładnej analizy wielospektralnej mają zostać zachowane oryginalne wartości odbicia w zobrazowaniu. Jest ona najbardziej wydajna pod względem czasu przetwarzania, ale może wprowadzić niewielkie błędy pozycjonowania w obrazie wynikowym. Obraz wynikowy może być przesunięty maksymalnie o pół piksela, a to może powodować brak ciągłości obrazu i postrzępiony wygląd.

• Interpolacja bilinearna (dwuliniowa) i Interpolacja bilinearna (dwuliniowa) plus — te metody są najodpowiedniejsze w przypadku danych ciągłych. Obraz wynikowy jest bardziej wygładzony niż uzyskany w wyniku użycia metody Najbliższy sąsiad, ale modyfikuje wartości odbicia, co powoduje rozmycie lub spadek rozdzielczości obrazu. Funkcji Interpolacja bilinearna (dwuliniowa) plus należy używać dla danych kafelkowych, ponieważ krawędzie będą lepiej dopasowane. Te metody są względnie wydajnie przetwarzane pod względem obliczeniowym.

• Sześcienne — ta metoda jest odpowiednia dla danych ciągłych. Wynik jest geometrycznie mniej zniekształcony od rastra uzyskanego za pomocą metody Najbliższy sąsiad i ostrzejszy niż w przypadku metody Interpolacja dwuliniowa. W niektórych przypadkach może spowodować, że wynikowe wartości pikseli znajdą się poza zakresem wejściowych wartości pikseli. Jeśli jest to nie do przyjęcia, należy w zamian użyć metody Interpolacja dwuliniowa. Ta metoda jest wymagająca pod względem obliczeniowym i jej przetwarzanie trwa dłużej.

• Większość — odpowiednia dla danych dyskretnych, wynikiem jest bardziej wygładzony wygląd niż w przypadku metody ponownego próbkowania najbliższego sąsiedztwa. W tej metodzie wartość piksela jest określana na podstawie najczęściej spotykanej wartości w oknie filtru.

• Rozmycie Gaussa i Rozmycie Gaussa plus — odpowiednie zarówno dla danych dyskretnych, jak i ciągłych. Te metody są skuteczne przy redukcji szumów w ponownie próbkowanych zobrazowaniach SAR i radarowych, na które wpłynęło plamkowanie. Te metody służą również do usuwania szumów i artefaktów z danych rastrowych, dla których jest wykonywana redukcja próbkowania do pikseli o większych rozmiarach. Funkcji Rozmycie Gaussa plus należy używać w celu uzyskania lepszego dopasowania krawędzi w danych kafelkowych.

• Średnia — odpowiednia dla danych ciągłych, generuje bardziej wygładzony obraz wynikowy niż metoda ponownego próbkowania Najbliższy sąsiad.

• Minimum — odpowiednia dla danych ciągłych, generuje bardziej wygładzony obraz wynikowy niż metoda ponownego próbkowania Najbliższy sąsiad.

• Maksimum — odpowiednia dla danych ciągłych, generuje bardziej wygładzony obraz wynikowy niż metoda ponownego próbkowania Najbliższy sąsiad.

• Średnia wektora — służy do ponownego próbkowania wyłącznie wielowymiarowych danych wielkość-kierunek.

Rozmiar komórki piksela wejściowego może być inny niż rozmiar komórki piksela źródłowego.

Parametry

Parametr	Opis
Raster	Produkt rastrowy, który ma być ponownie próbkowany.
Typ ponownego próbkowania	Najbliższy sąsiad — oblicza wynikową wartość piksela przy użyciu najbliższego piksela wejściowego. Piksele NoData pozostaną niezmienione w wynikowym zestawie danych rastrowych. Jest to opcja domyślna. Interpolacja dwuliniowa — oblicza wartość piksela przy użyciu wartości czterech najbliższych pikseli ważonej na podstawie odległości. Ta metoda jest wydajnie przetwarzana pod względem obliczeniowym. Splot sześcienny — nowa wartość piksela jest określana na podstawie dopasowania wygładzonej krzywej przechodzącej przez środki 16 najbliższych pikseli wejściowych. Większość — oblicza wartość piksela przy użyciu wartości większości pikseli w 16 najbliższych pikselach. Piksele NoData pozostaną niezmienione w wynikowym zestawie danych rastrowych. Interpolacja dwuliniowa plus — korzysta z metody Interpolacja dwuliniowa z wyjątkiem pikseli na krawędziach, które są zdefiniowane jako wartości NoData i nie są replikowane ani uwzględniane w obliczeniach. Funkcji Interpolacja dwuliniowa plus należy używać dla danych kafelkowych, ponieważ krawędzie będą lepiej dopasowane. Rozmycie Gaussa — stosuje splot gaussowski względem rastra źródłowego i oblicza wartość piksela przy użyciu wartości czterech najbliższych pikseli z rastra rozmytego ważonej na podstawie odległości. Służy do usunięcia szumów w ponownie próbkowanych danych i do redukcji próbek do większego rozmiaru piksela. Rozmycie Gaussa plus — korzysta z tej samej metody co Rozmycie Gaussa, z wyjątkiem pikseli na krawędziach, które są zdefiniowane jako wartości NoData i nie są replikowane ani uwzględniane w obliczeniu. Funkcji Rozmycie Gaussa plus należy używać dla danych kafelkowych, ponieważ krawędzie będą lepiej dopasowane. Średnia — oblicza wartości pikseli z użyciem wartości średniej wszystkich nakładających się pikseli dla każdego piksela docelowego. Minimum — oblicza wartość minimalną z użyciem wartości minimalnej wszystkich nakładających się pikseli. Piksele NoData pozostaną niezmienione w wynikowym zestawie danych rastrowych. Maksimum — odpowiednia dla danych ciągłych, generuje bardziej wygładzony obraz wynikowy niż metoda ponownego próbkowania Najbliższy sąsiad. Średnia wektora — oblicza średnią wektorową wielkości-kierunku z użyciem wszystkich pikseli, których dotyczą te obliczenia. Ta metoda ma zastosowanie tylko do dwupasmowych rastrów reprezentujących wielkość i kierunek. Najpierw przeprowadza konwersję typu danych wielkość-kierunek na typ U-V, a następnie oblicza średnią arytmetyczną ze wszystkich objętych pikseli w celu uzyskania danych U-V piksela docelowego i przeprowadza konwersję wstecz do danych wielkość-kierunek.
Wejściowy rozmiar komórki	Rozmiar komórki piksela rastra wejściowego, który może być inny niż rozmiar komórki piksela źródłowego.
Wynikowy rozmiar komórki	Rozmiar komórki piksela rastra wynikowego. Choć rozmiar komórki można zmienić, zasięg zestawu danych rastrowych pozostanie taki sam. Ponowne próbkowanie na podstawie zdefiniowanego przez użytkownika rozmiaru komórki może być wykonywane znacznie wolniej niż próbkowanie wykonywane domyślnie przez system, ponieważ domyślne próbkowanie systemowe przetwarza minimalne ilości danych w możliwie jak najbardziej zbliżonej rozdzielczości wyświetlania.