En Yakın Komşu Resmi Yeniden Örnekleme ArcGIS'te nasıl çalışır?

Görüntü veri kümelerinin yeniden örneklenmesi için en yakın komşunun ArcGIS'te nasıl çalıştığını anlamaya çalışıyorum.

Çıkış raster hücre değeri, giriş rasterindeki en yakın hücre değerinin değeridir: resim açıklamasını buraya girin

Bu durumda, her bir çıkış hücresinin merkezi, her 3x3 giriş hücresinin orta hücresidir.

hepsi aynı mesafedeyse ne olur? Çıktı girişin yarısı boyutuna sahipse, çıkışın merkezi en yakın 4 komşu giriş hücresi ile aynı mesafeye sahip olur mu?

InRas1=6x6
OutRas=3x3

Hücre değerlerinin çoğunu alıyor mu? Hayır

Yoksa burada bir şey mi kaçırıyorum?

arcgis-desktop spatial-analyst nearest-neighbor

— Gago-Silva
kaynak

Denedin mi? Belki bir test tarama oluşturabilir ve bir deneme yapabilirsiniz. Birincisi, ilgileniyorum.

— RK

"En yakın komşu" "çoğunluktan" bağımsızdır. Bir NN prosedürü kullandığınızda, yazılımın çoğunluk kararlarına başvurmasını beklemek için hiçbir neden yoktur! Uzaklıktaki bağları çözmek de projeksiyondan bağımsız olacaktır, çünkü ızgara hesaplamaları her zaman düz (Öklid) bir alanda yapılır. NN ile ilgili tek sorun, bağların sistematik bir şekilde mi yoksa rastgele mi yoksa keyfi olarak mı çözüleceğidir. Metninizde buna cevap veriyor gibisiniz: Denemenin sağ alt noktanın kullanıldığını gösterdiğini belirtiyorsunuz. O zaman sorunuz nedir?

— whuber

Bu diyagramlar oldukça kullanışlıdır. Kuralın (sağ alt hücre) hücrelerin işlenme sırasına dayandığını hayal ediyorum. İşlem önce soldan sağa sonra yukarıdan aşağıya doğru ilerlerse, giriş hücresi merkezinden çıkış hücresi merkezine olan her mesafe hesaplanır ve bu mesafe geçerli minimum mesafeden küçük veya ona eşitse minimum mesafe (ve en yakın komşu) olur . Sağ alt hücre en son işlendiği için 'kazanır'.

— grovduck

AR, Bunu gösteren ve sizi (a) yalnızca NN davranışına odaklanmak için soruyu düzenlemek (çoğunlukla çoğunluk hakkındaki spekülasyonları dışarıda bırakmak) için teşvik ettiğim davranışı araştırmak gibi güzel bir iş yaptınız ve (b) cevabı bir cevap. Her ikisini de mutlu ederdim!

— whuber

grovduck, bu mümkün. Alternatif olarak, yazılım değerleri yukarı yuvarlayabilir: satırlar yukarıdan aşağıya, sütunlar soldan sağa doğru dizine eklenir. Bir hücre merkezi koordinatı iki orijinal hücre merkezi arasında tam olarak ortaya çıktığında, yukarı doğru yuvarlama bulunan @AR sonucunu üretir. Bu yaklaşım, en yakın komşuları aramaktan (ve dört tanesini bulmak ve aralarında karar vermek zorunda kalmaktan) daha etkilidir: her çıktı hücre merkezi, referans alınacak benzersiz bir giriş hücresiyle sonuçlanır.

— whuber

Yanıtlar:

RK önerisini takiben, arcGIS'de NN yeniden örnekleme yöntemini test etmek için 3 farklı raster yaptım ve InRas çözünürlüğünden 1/2 olan bir çözünürlüğe geçerken, yeni hücrenin değeri her zaman sağ alt giriş hücresi tarafından verilir .

Solda, oluşturduğum farklı InRas dosyalarını (hücre boyutu1, 6x6), sağda En Yakın Komşuya sahip Yeniden Örnekleme Aracının çıktısını 2 çıktı hücre boyutuna sahip.

Genellikle arazi kullanım veri setlerini yeniden örneklerken bu yöntemin uygulanmasını önerirler, ancak muhtemelen bir NN yerine çoğunluk filtresi için giderdim.

resim açıklamasını buraya girin

— Gago-Silva
kaynak

NN algoritmasını birkaç uzaktan algılama ders kitabında aradım ve her yerde algoritmanın "x, y konumuna en yakın piksel merkezinin değerini seçtiği" belirtiliyor.

Şimdi ilgilenmesi gereken soru, belirli konumların farklı durumlarınızda nerede olduğudur? 3x3 örneği için 6x6 bloğunun merkezindeydi. 2x2 durumunda sağ alttadır. bu nedenle 'x, y konumunun' konumu değişiyor gibi görünüyor, belki de çift sayılı bir 'hedef bloğun' bir merkezi olmadığı için. Sanırım her programcı bu özel durum için başka bir köşe seçer.

ayrıca, ders kitaplarında yazarlar genellikle 45 ° döndürülmüş ve daha sonra daha büyük bir görüntünün pikseli üzerine yerleştirilmiş bir 'hedef piksel' ile yeniden örnekleme tekniklerini gösterirler. bu örneklerde "merkez konum" un nerede olduğu anlaşılmaktadır. ancak bunların 'yeniden örneklemeyi' açıklamak için uygun olmadığını düşünüyorum ...

Umut etmek bu yardım etmek?

— Jens
kaynak

En Yakın Komşu, her özellikten en yakın komşu özelliğe olan ortalama mesafeyi temel alarak bir dizin değeri hesaplar. Raster görüntüler için hücre boyutunun benzer olması önerilir. Hücre boyutu ve çözünürlüğü aynı değilse, en kaba çözünürlük yeniden örnekleme hesaplaması için parametre haline gelir. Özniteliklerin orijinal kaynağın çözünürlüğünü yansıtacağını unutmayın. Raster hücre boyutunun yeniden örneklenmesi hakkında daha ayrıntılı bilgi için aşağıdaki bağlantıyı kullanarak ArcGIS Kaynak Merkezi'ne gidebilirsiniz: http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//00590000001m000000

Bu "ortalama mesafe" nin ne olduğunu ve "özellikler" ile tam olarak ne demek istediğinizi biraz daha açıklayabilir misiniz? En yakın komşu AFAIK, kulağa nasıl geliyor - en yakın hücrenin değerini yeni bir noktaya atayın - ve ortalama mesafeleri hiç içermez.

— whuber