Как работает пересчет изображений ближайшего соседа в ArcGIS?

Я пытаюсь понять, как работает ближайший сосед для повторной выборки наборов данных изображений в ArcGIS.

Значение ячейки выходного растра - это значение ближайшей ячейки входного растра: введите описание изображения здесь

В этом случае центр каждой выходной ячейки является средней ячейкой каждой входной ячейки 3х3.

что произойдет, если они все на одном расстоянии? если выход имеет половину размера входа, центр вывода будет иметь одинаковое расстояние до 4 ближайших соседних входных ячеек?

InRas1=6x6
OutRas=3x3

Он получает большинство значений ячейки? нет

Или я что-то здесь упускаю?

arcgis-desktop spatial-analyst nearest-neighbor

— Гаго-Сильва
источник

Вы пробовали это? Может быть, вы могли бы создать тестовый растр и запустить эксперимент. Я, например, заинтересован.

— RK

«Ближайший сосед» не зависит от «большинства». Когда вы используете процедуру NN, нет никаких оснований ожидать, что программное обеспечение прибегнет к решениям большинства! Разрешение связей по расстоянию также не будет зависеть от проекции, потому что сеточные вычисления всегда выполняются в плоском (евклидовом) пространстве. Таким образом, единственная проблема с NN заключается в том, разрешаются ли связи каким-либо систематическим образом, случайным или произвольным образом. Вы, кажется, отвечаете на это в своем тексте: вы заявляете, что эксперимент показывает, что используется нижняя правая точка. В чем же тогда твой вопрос?

— whuber

Эти диаграммы весьма полезны. Я полагаю, что правило (т.е. нижняя правая ячейка) основано на порядке обработки ячеек. Если обработка продолжается сначала слева направо, а затем сверху вниз, вычисляется каждое расстояние от центра входной ячейки до центра выходной ячейки, и это расстояние становится минимальным расстоянием (и ближайшим соседом), если оно меньше или равно текущему минимальному расстоянию. Поскольку правая нижняя ячейка обрабатывается последней, она «выигрывает».

— grovduck

AR, Вы проделали такую замечательную работу, иллюстрируя это и исследуя поведение, и я бы посоветовал вам: (а) отредактировать вопрос, сосредоточив внимание только на поведении NN (опустить предположения о большинстве) и (б) вставить ответ в ответ. Я бы с радостью поддержал их обоих!

— whuber

grovduck, это возможно. Кроме того, программа может просто округлять значения вверх: строки индексируются сверху вниз, столбцы слева направо. Когда координата центра ячейки выходит точно на полпути между двумя исходными центрами ячейки, округление вверх приводит к результату @AR found. Этот подход более эффективен, чем поиск ближайших соседей (поиск четырех и выбор между ними): каждый центр выходной ячейки дает уникальную входную ячейку для ссылки.

— whuber

Ответы:

Следуя предложению RK, я сделал 3 разных растра для тестирования метода повторной дискретизации NN в arcGIS, и при переходе от разрешения InRas к разрешению, равному 1/2 от него, значение новой ячейки всегда задается нижней правой входной ячейкой ,

Слева различные файлы InRas, которые я создал (размер ячейки 1, 6x6), справа выход инструмента Resampling с Nearest Neighbor с выходным размером ячейки 2.

Обычно они рекомендуют применять этот метод при повторной выборке наборов данных по землепользованию, однако я бы предпочел использовать мажоритарный фильтр вместо NN.

введите описание изображения здесь

— Гаго-Сильва
источник

Я искал алгоритм NN в нескольких учебниках по дистанционному зондированию, и везде утверждается, что алгоритм «выбирает значение центра пикселя, ближайшего к местоположению x, y».

вопрос, который должен интересовать сейчас, это где конкретные места находятся в ваших разных случаях? для примера 3x3 это было в центре блока 6x6. в случае 2x2 он находится в правом нижнем углу. следовательно, кажется, что местоположение «x, y location» изменяется, возможно, потому что «целевой блок» с четными номерами не имеет центра. Я предполагаю, что каждый программист выбирает другой угол для этого особого случая.

кроме того, в учебниках авторы часто иллюстрируют методы повторной выборки с «целевым пикселем», повернутым на 45 ° и затем положенным на пиксель большего изображения. в этих примерах становится ясно, где находится «местоположение центра». однако я думаю, что они не очень хорошо подходят для объяснения «повторной выборки» ...

надеюсь что помогло?

— Jens
источник

Ближайший сосед рассчитывает значение индекса на основе среднего расстояния от каждого объекта до ближайшего соседнего объекта. Для растровых изображений рекомендуется, чтобы размер ячейки был одинаковым. Если размер ячейки и разрешение не совпадают, самое грубое разрешение становится параметром для вычисления повторной выборки. Помните, что атрибуты будут отражать разрешение исходного источника. Для получения более подробной информации о повторной выборке растровых ячеек вы можете перейти в Центр ресурсов ArcGIS по следующей ссылке: http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//00590000001m000000

Не могли бы вы дать немного больше объяснения о том, что такое «среднее расстояние» и что именно вы подразумеваете под «характеристиками»? AFAIK, ближайший сосед - это то, на что это похоже - присвоить значение ближайшей ячейки новой точке - и вообще не требует усреднения расстояний.

— whuber