각 셀의 값이 해당 셀의 비율이되는 30m 해상도의 이진 래스터 포리스트 / 비 포리스트의 240m 해상도 래스터로 이동하고 싶습니다. 즉, 240m 셀의 데이터 값은 0에서 시작합니다. (30m 래스터의 모든 셀은 0 / 삼림이 아님)에서 0.5 (30m 셀의 절반은 삼림, 절반은 비 포레스트 임)에서 1 (30m 래스터의 모든 셀은 포리스트 임)입니다.
이산 데이터에 이중 선형 보간을 사용하지 않는 것이 제안되었지만, 이진 0/1 데이터로 결과를 알 수있는 한 평균 값 (1과 0 사이의 비율)을 제공하는 것입니다. 이것이 합리적인 방법입니까, 아니면 더 좋은 방법이 있습니까?
Arc, QGIS 및 Idrisi를 사용할 수 있습니다.
답변:
통계 차단을 사용하십시오 .
(예 : 8 × 8 평방 8 = 240m / 30m)을 셀의 특정 지역 내에서 (예를 들면 사용자가 원하는 수단으로) 통계적 요약을 계산함으로써 초점 통계 등이 작품 제외 그것만이 수행 각 셀마다 하나씩 겹치는 이웃 세트가 아닌 그리드를 정기적으로 세분화합니다.
당신은 또한 사용할 수 있습니다 초점 통계를 8 사각형으로 8 위에 초점 평균을 계산 한 후, 240 미터 그리드 리 샘플 사용 : 당신이 정말 원한다면 가까운 이웃 리샘플링을. 그리드가 서로 등록 된 경우 ( 즉 , 동일한 원점을 가짐) 이는와 동일한 결과를 제공해야합니다 block statistics. (나는 보장하지 않을 것이다 : 새로운 셀 센터가 여기에서와 같이 오래된 셀 코너와 일치 할 때 임의의 선택이 이루어져야하며 다른위원회가 두 절차를 코딩했다면 다른 선택을했을 수도 있습니다. ArcGIS에서는 정말 일관성이 있습니다.
또 다른 방법은 평균을 원하는 사각형의 한 영역 인 영역 격자를 만들고 영역으로 요약 을 수행하는 것 입니다. 영역은 행 및 열 좌표 격자에서 floor또는로 (또는 int함수를 사용 하거나 , 재 분류하거나, 적합한 테이블을 속성 테이블에 조인하여) 수학적으로 계산할 수 있습니다 .
이중선 보간법은 실제로는 0.1.1 범위의 항복 값은 원하는 것이 아니라고 말하면서 마무리 할 것입니다. 새로운 ((m) 240m) 셀과 그 값만 보간. 따라서, 각각의 새로운 블록 내에있는 다른 8 * 8-4 = 60 개의 원래 셀을 간과 할 것입니다. http://www.quantdec.com/SYSEN597/GTKAV/section9/map_algebra.htm 에서 쌍 선형 보간법을 설명합니다. 토론은 페이지 중간에서 시작됩니다.
ArcGIS에서는 이중선 리샘플링을 사용하여 데이터를 리샘플링하는 경우 중앙 4 개의 셀 값만 확인합니다 ( 리샘플링 문서 ). 따라서이 방법을 사용하면 데이터 손실을 보상하지 않으면 데이터가 손실됩니다.
리샘플링 된 셀의 경우 포레스트 된 셀의 비율을 따른다는 것을 알고 있으므로 30m 셀의 합계를 64로 나눈 값 (240m 블록에 64 개의 30m 셀이 있음)으로 생각할 수 있습니다.
즉, 중심 값을 30m 해상도에서 주변 값의 합으로 새 래스터를 만들 수 있다면 가장 가까운 이웃 또는 이중선 보간으로 리샘플링을 사용하여 해상도를 낮추면 30m 셀의 합인 240m 셀이 생성됩니다. 덮개. 30m 래스터 이상의 초점 합계 도구를 사용 하여이 작업을 수행 할 수 있습니다 .
마지막으로 240m 초점 합 래스터를 얻은 후에는 64로 나누어 비례 답변을 얻습니다.
Idrisi에서는 QGIS와 마찬가지로 이미지 샘플링 알고리즘을 확신하지 못하지만 비슷한 것이 있다고 생각합니다. 확실히 QGIS에서는 scipy ndimage 또는 이와 유사한 것을 사용하여 Python으로 래스터를 처리 할 수 있습니다 .