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【有趣地学习】栅格数据小基础

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发表于 2016-8-24 18:15:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
  【有趣地学习】栅格数据小基础

  从开始接触遥感开始,我们就经常跟栅格数据打交道。可你真的了解它吗?

  港真,小喵真的是过了很久之后才算对栅格数据有点了解。对于这种基础的小问题,总有种大家都会吧就我不会的感觉,深怕老师哪天就点我起来让我回答栅格数据与矢量数据的区别。学了3年这么简单的问题都不会?

  天啦噜,想到要这么赤裸裸地卖蠢还真有点小怕怕。



  什么是栅格数据?
  举个例子





  总结来说:最简形式的栅格由按行和列(或格网)组织的像元(或像素)矩阵组成,其中的每个像元都包含一个信息值(例如高程,温度)。栅格可以是数字航空像片、卫星影像、数字图片或甚至扫描的地图。

  以栅格格式存储的数据可以表示各种实际现象:

  · 专题数据(也称为离散数据)表示土地利用或土壤数据等要素。
  · 连续数据表示温度、高程或光谱数据(例如,卫星影像或航空像片)等现象。
  · 图片则包括扫描的地图或绘图,以及建筑物照片。

  纠结症要犯!

词汇
描述
栅格与影像
栅格和图像是两个通常可互用的术语。
影像是一种二维图像表示。它不依赖于波长或遥感设备,如卫星、航空摄像机或地形传感器。影像可以显示在屏幕上,也可以打印出来。
栅格是描述影像存储方式的数据模型。栅格可定义组成影像的像素数(像元数)(以行和列的形式表示)、波段数以及位深度。查看栅格时,查看的是该栅格数据的影像。
像元和像素
像素通常会作为像元的同义词使用。像元和像素都是指栅格数据中的最小信息单位。像素是图像元素的简称,通常用于描述影像,而像元则通常用于描述栅格数据。
像元和像素具有尺寸和值。它们可以表示温度、土壤类型、高程和真实世界要素(例如,公园、湖泊和建筑物)等信息。

  它怎么存储的?
  栅格数据的存储方式非常的简单,栅格数据结构实际上就是象元阵列,其坐标位置可以用行号和列号确定。

  具体来看下要素在栅格中的表现方式:



  从图中可以看出:点实体在栅格数据中表示为一个像元;线实体则表示为在一定方向上连接成串的相邻像元集合;面实体由聚集在一起的相邻像元集合表示。

  大牛们说:通过矩阵方式存储的栅格数据有显而易见的优点

  •   数据结构简单,即由像元组成矩阵结构,其中的像元值表示坐标,有时与属性表相关;
  •      格式更加强大,可进行高级的空间和统计分析
  •   可以表示连续表面以及执行表面分析
  •   点、线、面和表面都可同样存储
  •   对复杂数据集也可执行快速叠置

  BUT,将地物都栅格化了存储也有自己的弊端的。

  •    由于栅格数据集的像元尺寸具有局限性,所以可能会带来空间误差。
  •    栅格数据集可能会非常大。虽然分辨率会随着栅格像元大小的减小而提高,但这会占用更多的磁盘空间,而且会拖慢处理速度。对于给定区             域,将栅格像元大小更改为现有大小的一半时,所需的存储空间会增大为原来的四倍,具体情况取决于所使用的数据类型和存储技术。
  •    将数据重建到固定间距的栅格像元边界时也会损失一定的精度。

  小喵认真地想了想再去一查还发现了:像这样通过行列号就能确定坐标位置的,相对来说空间位置查询更易实现。但是个性太独立不善社交的像元们,在拓扑关系和网络分析中也大大地吃了亏。

  还有个是小喵自己猜想的:一般来说,矢量数据比较昂贵吧。想想看,GIS毕业的女生很多都去做了数据处理的工作,而工作的大部分内容是画图矢量化。要不就是我们的测绘人员辛辛苦苦一个点一个点测回来的。

  像元值背后的故事

  如果我们想了解某一地区的信息,众所周知可以Identify一下



  小时候的自然课应该也有讲过,世间万物对不同光的吸收和反射是不同的。而我们看到的影像,就是通过传感器记录下每一个位置对红光(Red),绿光(Green)和蓝光(Blue)的反射值得到的。比如上图的这个实际“属性”的像元值就是反射值。

  注:反射值只是针对航片,卫片和照片的。对于DEM或者其他高程影像来说,像元值代表的就是该位置的实际高度。而土地分类图中每一个像元值代表的是该位置上的土地利用类型。

  再打开属性表细看一下。

  高分一号8m多光谱传感器数据属性



  行列数告诉我们这个栅格一共有4548 x4544个像元,而像元则说明了像元大小约为8单位。如果栅格是在投影坐标系下,则像元大小为8 米。根据这两个属性,我们对栅格数据覆盖的面积就有了概念(行数 x 列数 x 象元大小的平方)。

  波段数则是描绘栅格数据的除行列数外的另外一个维度。看过这样一个有意思的比喻:如果将栅格数据看做一个切片面包,每一个波段就是这个切片面包中的一片,而每个面包片的大小(长和宽)就是栅格的行列数。

  像素类型和像素深度

  这两个属性通常情况下是一起出现的。而这两个属性定义的就是栅格数据的像元值的值域范围。例如8位的无符号整型栅格数据的像元值范围就是0~255,16位的无符号整型的像元值范围是 0~65535等等。

  在拿到新的栅格数据时,上述的信息可以帮助我们快速了解手上的数据。再有就是在创建一个新的栅格数据时,也需要这些信息作为新建栅格的参数。在ArcGIS中创建一个栅格数据集时,会看到如下窗口:



  其中像元类型和波段数是必填的。像元大小如果在新建时置空,将会由导入/镶嵌进来的第一幅影像决定。

  此外,如果得知栅格数据的这些属性,根据一个8bit像元占1B的空间,16bit的像元占2B的空间,就可以直接得到栅格数据未压缩的大小。
  例如上上图中,一个4波段,4548列4544行,16bit的栅格数据未压缩大小为2B x 4548 x 4544 x 4 = 165328896 B=157.75MB(Uncompressed Size)

  压缩

  刚刚我们通像素深度、行列数以及波段数进行了数据大小的计算,可有时候我们算出来的大小跟Windows的资源管理器里面看到的影像大小不相等。这个也很好理解,我们之前我们说到叫未压缩大小(Uncompressed Size)。但在绝大多数情况下,影像的数据量都非常大,为了节省磁盘空间就需要把影像数据压缩一下,也就出现了大小不等的情况。

  影像的质量与大小是鱼和熊掌不可兼得矣。如果需要更高的质量,那么就需要更多的磁盘空间。如果需要快速的看到影像,就需要损失一定的影像质量。这两者之间需要有一个取舍。

  ArcGIS 可以存储以下几种格式的压缩数据:IMG、JPEG、JPEG 2000、TIFF、Grid、文件地理数据库、个人地理数据库和 ArcSDE 地理数据库。在地理数据库中存储数据时,会在存储之前对数据块进行压缩。

  数据压缩的方式可以为有损压缩(JPEG 和 JPEG 2000)或无损压缩(LZ77、PackBits 和 CCITT)。无损压缩意味着栅格数据集中的像元值不会发生更改或丢失。如果栅格数据集的像素值将用于分析或派生其他数据产品,则应选择无损压缩或无压缩。



  ArcGIS 支持的栅格压缩类型
  金字塔

  讲金字塔之前要敲黑板讲下什么叫重采样。

  在遥感中。重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。
  ArcGIS中提供的重采样(Resample)的方法有最邻近(Nearest), 双线性(bilinear),卷积(cubic),和Majority


  其中,最邻近内插法最为简单,计算速度快,但是 视觉效应差; 双线性插值会使图像轮廓模糊;三次 卷积法产生的图像较平滑,有好的视觉效果,但计算量大,较费时。众数方法选择窗口范围内出现频率最高的那个像元值.

  用文中这个例子来说,一个4548列4544行500多MB的栅格数据,这个行列数已经是目前我们所使用的屏幕分辨率的N倍以上了,计算机是没有办法把这么多像元全部显示出来的。所以,在显示的时候会进行栅格数据的重采样(Resample),得到能够适应显示器的一个较小行列数的栅格。粗暴点解释就是,可以理解为栅格数据的抽稀。

  通过仅检索使用指定分辨率(取决于显示要求)的数据,可以加快栅格数据的显示速度,这就是金字塔的作用。利用金字塔,可在绘制整个数据集时快速显示较低分辨率的数据副本。而随着放大操作的进行,各个更精细的分辨率等级将逐渐得到绘制;但性能将保持不变,因为在连续绘制更小的各个区域。数据库服务器会根据用户的显示比例自动选择最适合的金字塔等级。如果不使用金字塔 (pyramid),则必须从磁盘中读取整个数据集,然后将其重采样为更小的大小。这便称为“显示重采样”,发生在刷新 ArcGIS 显示内容时。

  每个栅格数据集只需构建一次金字塔,之后每次查看栅格数据集时都会访问这些金字塔。栅格数据集越大,创建金字塔集所花费的时间就越长。但是,这也就意味着可以为将来节省更多的时间。

  不是每一个数据都带有金字塔文件。像tif,img格式之类的文件都是需要单独创建的。在ArcMap中第一次加载的时候,系统会提示是否要创建金字塔文件?点击是,就会开始创建的过程了。

  栅格属性小知识就大概讲到这里了。



  不过还有个课后思考,用栅格数据有一个常常会碰到的问题,尤其是初学者用起来更是一脸懵逼啊。辛辛苦苦下载的栅格数据加载进来,结果啥也看不见,一片黑?或者颜色特别暗,基本看不清是什么?大多数情况都是涉及到拉伸的问题。

那么问题来了,你是怎么理解拉伸的呢?


  化身土豪用钱砸:回答就奖励20遥感币。



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发表于 2016-8-26 14:49:02 | 显示全部楼层

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我来赚个遥感币先。
拉伸是图像处理的最基本的方法,主要用来改善图像显示的对比度。

拉伸以波段为处理对象,它通过处理波段中单个像素值来实现增强效果。

对于多波段影像,往往需要对每个波段分别进行拉伸后再进行彩色合成显示。
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RS学酥

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发表于 2016-9-11 21:02:37 | 显示全部楼层

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讲的不错,学习了
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发表于 2016-9-24 17:11:35 | 显示全部楼层

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厉害啊!
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发表于 2016-9-26 20:31:34 | 显示全部楼层

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讲得好详细
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发表于 2016-9-28 16:29:32 | 显示全部楼层

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挺好
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学习了我的哥
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发表于 2016-10-20 10:00:17 | 显示全部楼层
不错不错,学习啦
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发表于 2016-11-23 15:05:30 | 显示全部楼层
讲的很清晰生动,非常有助于理解,感谢分享
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发表于 2017-1-25 16:55:44 | 显示全部楼层
刚刚听完关于栅格的课,正好加深学习了
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发表于 2017-3-14 17:57:59 | 显示全部楼层
受教了!非常感谢分享!很好的帖子!
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发表于 2017-4-11 20:46:16 | 显示全部楼层

赞,温习下以前的知识!

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发表于 2017-5-3 10:55:16 | 显示全部楼层

讲的真好,专业!佩服!

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RS学魔

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发表于 2017-5-3 11:02:26 | 显示全部楼层

老板,这样的贴子应该多鼓励!真心不错!尤其是对于打中学起数学就没及格过的叼丝来说!

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发表于 2017-5-8 23:13:53 | 显示全部楼层

小白学习了,谢谢了

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RS学民

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发表于 2017-5-12 09:18:58 | 显示全部楼层
讲得真心不错,谢谢!
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发表于 2017-6-19 15:48:34 | 显示全部楼层
讲的很详细,不错~~
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发表于 2017-7-24 13:25:40 | 显示全部楼层
谢谢分享~~~
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发表于 2017-11-1 10:56:56 | 显示全部楼层
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