Jak działa Resampling obrazu najbliższego sąsiada w ArcGIS?

15

Próbuję zrozumieć, jak działa najbliższy sąsiad w zakresie ponownego próbkowania zestawów danych obrazu w ArcGIS.

Wyjściowa wartość komórki rastrowej jest wartością najbliższej wartości komórki w wejściowym rastrze: wprowadź opis zdjęcia tutaj

W tym przypadku środek każdej komórki wyjściowej jest środkową komórką każdej komórki wejściowej 3x3.

co się stanie, jeśli wszyscy będą w tej samej odległości? jeśli wyjście ma połowę wymiaru wejścia, środek wyjścia będzie miał taką samą odległość do 4 najbliższych sąsiadujących komórek wejściowych?

InRas1=6x6
OutRas=3x3

Dostaje większość wartości komórek? Nie

A może coś tu brakuje?

arcgis-desktop spatial-analyst nearest-neighbor Gago-Silva
źródło
Wypróbowałeś to? Może mógłbyś utworzyć raster testowy i przeprowadzić eksperyment. Z jednej strony jestem zainteresowany.
RK
1
„Najbliższy sąsiad” jest niezależny od „większości”. Kiedy korzystasz z procedury NN, nie ma powodu, aby oczekiwać, że oprogramowanie podejmie większość decyzji! Rozwiązywanie więzi na odległość również będzie niezależne od projekcji, ponieważ obliczenia siatki są zawsze wykonywane w płaskiej (euklidesowej) przestrzeni. Jedynym problemem związanym z NN jest to, czy więzi są rozwiązywane w jakiś systematyczny sposób, losowo czy arbitralnie. Wydaje się, że odpowiadasz na to w swoim tekście: stwierdzasz, że eksperymenty pokazują, że wykorzystano prawy dolny punkt. Jakie jest zatem twoje pytanie?
whuber
3
Te diagramy są bardzo przydatne. Wyobrażam sobie, że reguła (tj. Dolna prawa komórka) opiera się na kolejności przetwarzania komórek. Jeśli przetwarzanie przebiega najpierw od lewej do prawej, a następnie od góry do dołu, obliczana jest każda odległość od centrum komórki wejściowej do centrum komórki wyjściowej, a odległość ta staje się odległością minimalną (i najbliższym sąsiadem), jeśli jest mniejsza lub równa bieżącej odległości minimalnej. Ponieważ prawa dolna komórka jest przetwarzana jako ostatnia, „wygrywa”.
grovduck
1
AR, Wykonałeś tak dobrą robotę ilustrując to i badając zachowanie, które zachęcam do (a) edycji pytania, aby skupić się tylko na zachowaniu NN (pomiń spekulacje na temat większości) i (b) umieść odpowiedź w odpowiedź. Z radością pochwaliłbym oba z nich!
whuber
1
grovduck, to jest możliwe. Alternatywnie oprogramowanie może po prostu zaokrąglać wartości w górę: wiersze są indeksowane od góry do dołu, kolumny od lewej do prawej. Kiedy współrzędna centrum komórki pojawia się dokładnie w połowie odległości między dwoma oryginalnymi centrami komórki, zaokrąglenie w górę daje wynik @AR znaleziony. To podejście jest bardziej wydajne niż szukanie najbliższych sąsiadów (i znajdowanie czterech i wybór między nimi): każde centrum komórki wyjściowej daje unikalną komórkę wejściową do odniesienia.
whuber

Odpowiedzi:

4

Zgodnie z sugestią RK, stworzyłem 3 różne rastry, aby przetestować metodę ponownego próbkowania NN w arcGIS, a przechodząc od rozdzielczości InRas do rozdzielczości 1/2, wartość nowej komórki jest zawsze podawana przez prawą dolną komórkę wejściową .

Po lewej stronie utworzyłem różne pliki InRas (rozmiar komórki 1, 6x6), po prawej dane wyjściowe narzędzia Resampling Tool z Nearest Neighbor o wielkości komórki wyjściowej 2.

Zazwyczaj zalecają stosowanie tej metody przy ponownym próbkowaniu zbiorów danych o użytkowaniu gruntów, jednak prawdopodobnie wybrałbym filtr większości zamiast NN.

wprowadź opis zdjęcia tutaj

Gago-Silva
źródło
1

Sprawdziłem algorytm NN w kilku podręcznikach do teledetekcji i wszędzie jest powiedziane, że algorytm „wybiera wartość centrum pikseli najbliższego położenia x, y”.

pytanie, które powinno teraz zainteresować, to gdzie znajdują się poszczególne lokalizacje w różnych przypadkach? dla przykładu 3x3 było w środku bloku 6x6. w przypadku 2x2 znajduje się w prawym dolnym rogu. stąd wydaje się, że położenie „położenia x, y” zmienia się, być może dlatego, że „blok docelowy” o liczbach parzystych nie ma środka. Chyba każdy programista wybiera inny kąt dla tego specjalnego przypadku.

ponadto w podręcznikach autorzy często ilustrują techniki ponownego próbkowania z „pikselem docelowym” obróconym o 45 °, a następnie układanym na piksel większego obrazu. w tych przykładach staje się jasne, gdzie jest „lokalizacja centralna”. myślę jednak, że nie nadają się one dobrze do wyjaśnienia „ponownego próbkowania” ...

mam nadzieję, że to pomogło?

Jens
źródło
0

Najbliższy sąsiad oblicza wartość indeksu na podstawie średniej odległości od każdej cechy do najbliższej sąsiedniej cechy. W przypadku obrazów rastrowych zaleca się, aby rozmiar komórki był podobny. Jeśli rozmiar komórki i rozdzielczość nie są takie same, najgrubsza rozdzielczość staje się parametrem do obliczenia ponownego próbkowania. Pamiętaj, że atrybuty będą odzwierciedlać rozdzielczość oryginalnego źródła. Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje na temat ponownego próbkowania rozmiaru komórki rastrowej, możesz przejść do ArcGIS Resource Center, korzystając z następującego łącza: http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#//00590000001m000000


źródło
3
Czy mógłbyś podać trochę więcej wyjaśnień na temat tego, czym jest ta „średnia odległość” i co dokładnie rozumiesz przez „cechy”? AFAIK, najbliższy sąsiad to tak brzmi - przypisz wartość najbliższej komórki do nowego punktu - i wcale nie wymaga uśrednienia odległości.
whuber