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重采样栅格像元匹配问题:不同空间分辨率栅格数据统一
原始数据数据1:GDP分布数据2.1:人口密度数据2.2:人口总数数据3:土地利用类型
数据处理操作1:将人口密度数据投影至GDP数据(栅格数据的投影变换)
其它操作参考
在进行基于像元的运算时,研究中往往涉及到多源数据,因此就需要对数据进行地理配准、空间配准、重采样等操作。 原始数据现有栅格图层A、B、C、D……,要求将其处理成行列数目相同、栅格单元大小一致的数据。 重分类工具重采样工具 数据1:GDP分布 数据空间分辨率:1km×1km数据坐标系:WGS_1984_Albers(投影坐标系)投影方式:阿尔伯斯等面积圆锥(Albers Equal Area Conic)投影 数据来源:GitHub 数据2.1:人口密度 数据空间分辨率:1km×1km数据坐标系: WGS_1984(Geographic Coordinate System,地理坐标系)投影:单位:人数/平方千米(number of people per square kilometer.) 数据来源:WorldPop 数据2.2:人口总数 数据空间分辨率:100m×100m数据坐标系: 数据3:土地利用类型数据空间分辨率: 数据处理 操作1:将人口密度数据投影至GDP数据(栅格数据的投影变换)(1) 在ArcToolbox中双击【数据管理工具】→【投影和变换】 【栅格】→【投影栅格】,打开【投影栅格】对话框 相同的地理椭球与投影坐标系下,不同来源,不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后,各个像元并不会一一对应。重采样之后的像元大小虽然一样,但像元之间会错位,并不完全匹配。 目前在ArcGIS中进行重采样操作时(resample 或者project raster)需要设置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 为基准栅格数据,这样重采样后数据的像元就会和基准栅格数据的像元一一对应,没有位置偏移。 如果需要保证裁剪后的栅格与裁剪前的栅格行列数完全一致,利用clip工具时,勾选Maintain Clipping Extent 即可。 其它操作先进行数据重采样,再根据研究区裁剪。 栅格位置匹配后,进行像元计算。 参考1、知乎-重采样栅格像元匹配问题 2、 |
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