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  • 02-像元大小

    千次阅读 2017-10-23 16:12:46
    在解释像元大小(Cell size of raster data)的概念的时候,我们有必要先引入另外一个名词叫做"像素"。像素顾名思义就是图像元素的简称,它通常用于描述影像,而元则主要用于描述栅格数据,所以像素通常会作为元...

    在解释像元大小(Cell size of raster data)的概念的时候,我们有必要先引入另外一个名词叫做"像素"。像素顾名思义就是图像元素的简称,它通常用于描述影像,而像元则主要用于描述栅格数据,所以像素通常会作为像元的同义词使用,像元和像素都是栅格数据中的最小信息单位,所以,以后只要一提到像素我们就作为是像元。

    那说到像元,它是有大小的,一个像元的大小可以是平方千米级别,也可以是平方米基本,甚至可以是平方厘米级别。譬如:我们经常在做GIS项目的时候听到说,客户目前手头上有的影像数据的分辨率是1米,这里的分辨率指的是空间分辨率,那这个空间分辨率和像元又是什么关系呢?这里再举个栗子:譬如一个像元的大小为 5 x 5 米,那么我们说它的分辨率就是5米。所以上面提到的1米分辨率的影像数据,它的像元大小是1x1米。那你说是1米的影像数据分辨率高呢,还是5米的影像数据分辨率高?当然是1米的高!所以,我们把空间分辨率定义为:是单个像元所代表的地面面积。通常来说,空间分辨率也称为像元大小。

    到这里你可能已经意识到:空间分辨率越高意味数据的内容越详细,所以我们又得出了一个结论,那就是:栅格数据的内容详细程度通常取决于像元大小或者空间分辨率

    但如果仔细看上面的解释的话,你可能还是会有疑问,为什么1米的像元就比5米的像元所呈现的内容更详细呢?如果你有这个疑问,这说明你已经看到了问题的本质!我们先来看下面这张图:

    图-像元的大小比对

        在这张图里面,我们要呈现一个71平方米的面要素。如果采用1米宽的像元,就需要16x16个像元或者说是16x16个格子,一个格子(像元/像素)它覆盖的是1平方米的区域,也就是说,我们把1平方米的地面信息塞到了这一个格子里面,这个格子在计算机的显示屏幕上就是一个像素点,这时候,我们是基本能够看得清这个面的轮廓;但如果我们采用2米宽的像元又或者是4米宽的像元,那我们连轮廓都看不清楚。实际的情况我们可以看下面这两张图的对比效果:

        两张图都是在1比两万的比例尺下显示,左侧的影像分辨率是15米,右侧的影像分辨率是0.15米,当然是右侧的看到的地物更加的清晰。

        所以,如果栅格数据需要记录的内容越详细就需要更多的像元来存储,存储空间也会更大,分析和处理的时间也会更长。具体的像元大小优劣,我们可以通过看下面这张表:

    像元越小

    像元越大

    分辨率较高

    分辨率较低

    要素空间分辨率较高

    要素空间分辨率较低

    显示速度较慢

    显示速度较宽

    处理速度较慢

    处理速度较快

    存储文件较大

    存储文件较小

    所以,选择合适的像元大小是需要综合权衡的工作。我们必须权衡GIS应用的空间分辨率要求和显示速度、处理时间和储存空间等。譬如,我们可以通过对栅格数据进行重新采样来增大像元大小,从而提高分析处理的速度;但是我们不能通过对栅格重新采样来使像元大小减小,而获取更详细的内容。这是因为,数据的详细程度是由数据的空间分辨率决定的,这个空间分辨率在数据采集的时候就已经决定了,不能经过后期的加工来提高分辨率。通常来说,在指定像元大小时,应考虑以下几个因素:

    • 输入数据的空间分辨率
    • 要执行的应用程序和分析
    • 数据存储空间
    • 所需的响应时间

    在考虑了上述几个因素,之后,我们就可以通过重采样对像元的大小进行调整。

    最后做一个小结:像元和像素都是栅格数据中的最小信息单位,栅格数据的内容详细程度通常取决于像元大小或者空间分辨率,空间分辨率越高意味数据的内容越详细,一份影像数据在采集回来以后,它的最高空间分布率就已经决定了,后期我们可以通过对栅格数据进行重新采样来增大像元大小,从而提高分析处理的速度,但是我们不能通过对栅格重新采样来使像元大小减小,而获取更详细的内容。

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  • 像元大小及精度

    千次阅读 2019-03-01 10:19:28
    以我们的ORCA-Flash4.0为例,芯片的像元大小为 6.5 μm,在 40X物镜的放大倍率下,1 μm的物经光学系统放大为 40 μm的,这样的会由 40/6.5 = 6.15 个像素来显示,所以图像分辨率为 6.15 pixel/μm。反推回实际...

    说完了光学系统的分辨率之后我们来看看相机的图像分辨率。图像分辨率比较好理解,就是单位距离内的像用多少个像素来显示。以我们的ORCA-Flash4.0为例,芯片的像元大小为 6.5 μm,在 40X物镜的放大倍率下,1 μm的物经光学系统放大为 40 μm的像,这样的像会由 40/6.5 = 6.15 个像素来显示,所以图像分辨率为 6.15 pixel/μm。反推回实际物体,则图像中的一个像素点表示的实际距离为 1/6.15 = 162 nm (其实就是像元尺寸/放大倍数)。根据这个原理,我们可以得出像元尺寸越小,其图像分辨率越高。

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  • ArcGIS像元大小从0.00025变为米

    千次阅读 2020-10-12 16:49:46
    目标:将像元大小(0.0002474188,0.0002474188)显示为***米。 原来数据像元大小: 需对栅格数据进行投影转换。 ArcToolbox——数据管理工具——投影和变换——栅格——投影栅格: 选择输入栅格后,输入坐标系会...

    目标:将像元大小(0.0002474188,0.0002474188)显示为***米。

    原来数据像元大小:在这里插入图片描述
    需对栅格数据进行投影转换。
    ArcToolbox——数据管理工具——投影和变换——栅格——投影栅格:
    在这里插入图片描述
    选择输入栅格后,输入坐标系会自动显示出来。

    只需输入输出栅格数据里路径和名称,输出坐标系选择albers或者UTM。

    重采样技术和输出像元大小采用默认。

    点击确定。

    投影栅格后的像元大小:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Calculate Cell Size Ranges像元大小范围指的是,镶嵌数据集中的影像参加动态镶嵌的像元大小范围,也就是,动态镶嵌的过程中从栅格数据集中读取的像元大小的实际范围。当我们向镶嵌数据集中添加栅格时,工具会根据源...

    计算像元大小范围



    像元大小范围指的是,镶嵌数据集中的影像参加动态镶嵌的像元大小范围,也就是,动态镶嵌的过程中从栅格数据集中读取的像元大小的范围。


    在镶嵌数据集的属性表中,字段 LowPS 列和 HighPS 列定义镶嵌数据集从源栅格数据集中读取的像元大小的 实际范围。当我们向镶嵌数据集中添加栅格时,工具会根据源栅格数据分辨率、金字塔等级、金字塔选项中的设置 来计算属性表中 LowPS 与 HighPS 字段值。

    例如,下图中的 LowPS = 0.1表示基础像素值,High = 0.4 表示正在使用的顶级金字塔像素值。对于不包含金字塔的栅格数据集,低像素大小和高像素大小可能为相同的值,例如第一行。



    例如,在使用所有金字塔等级的情况下,如果栅格数据集包含 1 米的像元,且包含像元大小为 2、4、8 和 16 米的金字塔,则 LowPS 是 1,HighPS 是 16。如果在栅格金字塔选项中将最大像元大小设置为 8,则 HighPS 将为 8 而不是 16。




    属性表中还有两列:MinPS 列和 MaxPS 列,用来定义在什么像元大小范围内请求什么栅格数据。当我们向镶嵌数据集中添加栅格数据时,选中添加栅格至镶嵌数据集对话框上的 Update Cell Size Ranges (optional) 选项,或使用工具 Calculate Cell Size Ranges 时,就会填充两列字段值;也可以手动编辑表中的值。

    MinPS 和 MaxPS 是根据栅格数据和叠加在上面的概视图来计算的。


    用下面一幅图,可以看出默认情况下,MinPS,MaxPS 与 LowPS,HighPS 的关系:





    当加入镶嵌数据集的栅格数据源有多种分辨率时,就可以利用像元大小范围来控制不同比例尺下显示不同的栅格数据。

    例如,在国家级别查看影像,可以使用 Landsat 影像,约 30 米的像元大小;当放大到更高的比例,镶嵌数据集可以提供 SPOT 图像,像元大小约 5 米;进一步放大时,最终将看到航空正射影像,像元大小更小,分辨率更高。



    比例尺和像元大小有很大的关系,如果我们希望求取计算的话,可以参考如下公式:

    Scale = CellSize * 96 / 0.0254

    其中,ArcGIS 中 DPI 的默认值为 96,1 英寸(Inch) = 0.0254米,CellSize是以“米”为单位的

    公式反之,可以通过比例推算像元大小:

    CellSize = Scale * 0.0254 / 96



    如果我们访问镶嵌数据集时,不断的放大地图,最终请求的影像的 Cell Size 小于了全部的 MinPS,那么就会请求失败,不再会返回影像;反之,如果我们不断的缩小地图,最终请求的Cell Size 大于了全部的的 MaxPS,那么也会请求失败,返回黑色和白色的棋盘状图案。也就是说,镶嵌数据集的像元大小范围会直接影响我们在缩放地图时影像数据的可见性。


    That's all ...


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  • ArcGIS教程:栅格像元大小和重采样

    万次阅读 2015-05-12 11:32:12
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    千次阅读 多人点赞 2020-12-17 20:16:11
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    万次阅读 2017-02-20 18:14:58
    像元——pixel,是栅格图像的基本单元。 像元-定义 像元亦称像素或元点。即影像单元(pictureelement)。是组成数字化影像的最小单元。 在遥感数据采集,如扫描成像时,它是传感器对地面景物进行扫描采样的...
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  • 由于后台传过来的数据是以“分”为单位的,所以这个时候要对金额进行转换,当金额上万时,以万为单位。 // 金额转换 function changeMoney(num) { num = (num / 100).toFixed(2) if (num > 10000) ...
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    万次阅读 2018-11-08 00:20:01
    Linux 查看修改SWAP大小
  • mysql 查看表数据大小,条数

    千次阅读 2018-11-06 10:01:28
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    万次阅读 2012-08-21 14:59:44
    第五套100面值人民币,长155mm,宽77mm。 每平米可以铺1000 ... (单位:厘米)   100:15.5 * 7.7(纸币,长乘宽)  50 :15 * 7(纸币,长乘宽)  20 :14.5 * 7(纸币
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    万次阅读 2012-12-13 11:47:37
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    千次阅读 2018-08-01 11:21:07
    而图像传感器的靶面的大小,往往直接关系到成像的质量。通常来讲,图像的成像质量与像素的大小成正比。这也就意味着,同样大小的图像传感器,如果分辨率越高,那么像素尺寸就越小,其成像质量也就会越差。    就如...

空空如也

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