arcgis重采样步骤？

一、arcgis重采样步骤？

重采样是一种将栅格数据从一个像元大小和/或投影系统转换为另一个像元大小和/或投影系统的方法。下面是在ArcGIS中进行重采样的步骤：1. 打开ArcGIS软件并加载要进行重采样的栅格数据。2. 在ArcMap中，选择“Geoprocessing”菜单，然后选择“Data Management Tools”> “Raster”> “Raster Processing”> “Resample”。3. 在“Resample”对话框中，选择要重采样的栅格数据作为输入栅格。4. 在“Output Cell Size”下拉菜单中，选择要设置的新的像元大小。5. 在“Output Coordinate System”下拉菜单中，选择要设置的新的投影系统（如果需要更改投影）。6. 在“Output Raster”字段中，选择输出栅格数据的路径和名称。7. 点击“OK”按钮开始执行重采样操作。8. 等待运行完成，ArcGIS将生成一个重采样后的栅格数据。请注意，重采样可能会导致数据的精度损失，因此在进行重采样之前，最好考虑数据的分辨率和准确性要求。

二、什么是音频重采样？

频率对应于时间轴线，振幅对应于电平轴线。

波是无限光滑的，弦线可以看成由无数点组成，由于存储空间是相对有限的，数字编码过程中，必须对弦线的点进行采样。

采样的过程就是抽取某点的频率值，很显然，在一秒中内抽取的点越多，获取得频率信息更丰富，为了复原波形，一次振动中，必须有2个点的采样，人耳能够感觉到的最高频率为20kHz，因此要满足人耳的听觉要求，则需要至少每秒进行40k次采样，用40kHz表达，这个40kHz就是采样率。

我们常见的CD，采样率为44.1kHz。

光有频率信息是不够的，我们还必须获得该频率的能量值并量化，用于表示信号强度。

量化电平数为2的整数次幂，我们常见的CD位16bit的采样大小，即2的16次方。

采样大小相对采样率更难理解，因为要显得抽象点，举个简单例子：假设对一个波进行8次采样，采样点分别对应的能量值分别为A1-A8，但我们只使用2bit的采样大小，结果我们只能保留A1-A8中4个点的值而舍弃另外4个。

如果我们进行3bit的采样大小，则刚好记录下8个点的所有信息。

采样率和采样大小的值越大，记录的波形更接近原始信号。

三、sox重采样是什么？

重采样常用于音频处理。在用麦克风对音频进行采集的时候，常见的采样率有8k（电话）、44.1k（CD）、48k（视频音轨）、96k/192k（Hi-Res），而某些系统会有默认固定的输出采样率（如Android的默认输出采样率为44.1k），此时就需要对输入音频数据进行重采样。

四、影像重采样包括哪些？

影像重采样包括上采样和下采样，上采样是降低影像分辨率，上采样是提升影像分辨率

五、python去重方法？

方法一: 使用内置set方法来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> lst2 = list(set(lst1))

>>> print(lst2)

[1, 2, 3, 4]

方法二: 使用字典中fromkeys()的方法来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> lst2 = {}.fromkeys(lst1).keys()

>>> print(lst2)

dict_keys([2, 1, 3, 4])

方法三: 使用常规方法来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> temp = []

>>> for item in lst1:

if not item in temp:

temp.append(item)

>>> print(temp)

[2, 1, 3, 4]

方法四: 使用列表推导来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> temp = []

>>> [temp.append(i) for i in lst1 if not i in temp]

[None, None, None, None]

>>> print(temp)

[2, 1, 3, 4]

方法五: 使用sort函数来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> lst2.sort(key=lst1.index)

>>> print(lst2)

[2, 1, 3, 4]

方法六: 使用sorted函数来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> lst2 = sorted(set(lst1), key=lst1.index)

>>> print(lst2)

[2, 1, 3, 4]

六、什么叫重采样器？

重采样是指根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。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。常用的重采样方法有最邻近内插法（nearest neighbor interpolation）、双线性内插法（bilinear interpolation）和三次卷积法内插（cubic convolution interpolation）。

七、为什么要进行重采样？

因为经过配准的不同栅格的像元并不总是对齐的，因为像元大小可能不同，或者像元边界之间会有相对的偏移。当进行栅格合并时，空间分析必须为每一个输出像元指定对应的输入栅格的像元，这个过程就叫做重采样。

重采样的方法有最近邻发、search法、双线性内插法和立方卷积法。前两者适用于离散数据，后两者适用于连续数据。

八、python中列表如何去重？

方法一: 使用内置set方法来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> lst2 = list(set(lst1))

>>> print(lst2)

[1, 2, 3, 4]

方法二: 使用字典中fromkeys()的方法来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> lst2 = {}.fromkeys(lst1).keys()

>>> print(lst2)

dict_keys([2, 1, 3, 4])

方法三: 使用常规方法来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> temp = []

>>> for item in lst1:

if not item in temp:

   temp.append(item)

>>> print(temp)

[2, 1, 3, 4]

方法四: 使用列表推导来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> temp = []

>>> [temp.append(i) for i in lst1 if not i in temp]

[None, None, None, None]

>>> print(temp)

[2, 1, 3, 4]

方法五: 使用sort函数来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> lst2.sort(key=lst1.index)

>>> print(lst2)

[2, 1, 3, 4]

方法六: 使用sorted函数来去重

>>> lst1 = [2, 1, 3, 4, 1]

>>> lst2 = sorted(set(lst1), key=lst1.index)

>>> print(lst2)

[2, 1, 3, 4]

九、重采样的四种方法？

邻近法、双线性内插法以及三次卷积内插法。

重采样方法：遥感图像的几何校正实际上就是图像重采样的过程，首先需要找到一种数学关系，建立起图像校正前的坐标(X,Y)于校正后坐标(u,v)的关系。然后重采样得到校正后影像的灰度值。常用的重采样方法有最邻近法、双线性内插法以及三次卷积内插法。

十、arcgis金字塔重采样方法选择？

arcmap进行金字塔重采样时，可以选择最近邻元，三次卷积，b样条插值等，各个方法都可以。