Mit Datei entzerren (Data Management)

Zusammenfassung

Transformiert ein Raster-Dataset mit einer vorhandenen Textdatei, die Quell- und Ziel-Passpunkte enthält.

Abbildung

Beispiel für zweidimensionale Koordinatentransformationen

Verwendung

  • Das Entzerren ist hilfreich, wenn das Raster eine systematische geometrische Korrektur erfordert, die mit einem Polynom modelliert werden kann. Durch eine räumliche Transformation kann eine Verzerrung mithilfe einer polynomialen Transformation der richtigen Ordnung invertiert oder entfernt werden. Je höher die Ordnung der Transformation, desto komplexer die Verzerrung, die korrigiert werden kann. Höhere Ordnungen führen zu deutlich längeren Verarbeitungszeiten.

  • Bei der standardmäßigen polynomialen Ordnung wird eine affine Transformation durchgeführt.

  • Verwenden Sie die folgende Formel, um die minimale Anzahl von Links zu bestimmen, die für eine bestimmte Ordnung der polynomialen Transformation erforderlich sind:

    n = (p + 1) (p + 2) / 2

    wobei n die erforderliche Mindestanzahl von Links für eine Transformation der Polynomreihenfolge p ist. Es wird empfohlen, mehr als die Mindestanzahl von Links zu verwenden.

  • Mit diesem Werkzeug wird die Ausdehnung des entzerrten Rasters festgelegt und die Anzahl der Zeilen und Spalten in etwa mit der im Eingabe-Raster gleichgesetzt. Aufgrund des geänderten Verhältnisses zwischen den Größen des Ausgabe-Rasters in X- und Y-Richtung sind kleinere Abweichungen möglich. Die verwendete Standardzellengröße wird berechnet, indem die Ausdehnung durch die vorher ermittelte Anzahl an Zeilen und Spalten dividiert wird. Der Wert der Zellengröße wird vom Resampling-Algorithmus verwendet.

    Wenn Sie die Ausgabezellengröße in den Umgebungseinstellungen festgelegt haben, wird die Anzahl der Zeilen und Spalten wie folgt berechnet:

  • Sie können die Ausgabe in den Formaten BBIL, BIP, BMP, BSQ, DAT, Esri Grid, GIF, IMG, JPEG, JPEG 2000, PNG, TIFF, MRF, CRF oder einem beliebigen Geodatabase-Raster-Dataset speichern.

  • Beim Speichern eines Raster-Datasets in einer JPEG-Datei, einer JPEG 2000-Datei oder einer Geodatabase können Sie im Dialogfeld Umgebungen einen Komprimierungstyp und eine Komprimierungsqualität festlegen.

  • Jede Zeile in der Eingabe-Link-Datei weist die folgenden Werte auf, jeweils durch einen Tabulator getrennt:

    <From X> <From Y> <To X> <To Y>

    Dabei stellt jede Zeile die Koordinaten eines Passpunktpaares dar. Es kann weitere Spalten mit den restlichen Werten geben, diese sind jedoch nicht erforderlich.

  • Dieses Werkzeug unterstützt multidimensionale Raster-Daten. Sie müssen die Ausgabe in einer CRF-Datei speichern, um das Werkzeug für jeden Abschnitt im multidimensionalen Raster auszuführen und eine multidimensionale Raster-Ausgabe zu generieren.

    Zu den unterstützten Typen von multidimensionalen Eingabe-Datasets zählen multidimensionale Raster-Layer, Mosaik-Dataset, Image-Service und CRF.

Parameter

BeschriftungErläuterungDatentyp
Eingabe-Raster

Das zu transformierende Raster.

Mosaic Layer; Raster Layer
Ausgabe-Raster-Dataset

Der Name, der Speicherort und das Format für das Dataset, das Sie erstellen. Fügen Sie beim Speichern eines Raster-Datasets in einer Geodatabase dem Namen des Raster-Datasets keine Dateierweiterung hinzu. Beim Speichern eines Raster-Datasets in einer JPEG-Datei, einer JPEG 2000-Datei, einer TIFF-Datei oder einer Geodatabase können Sie mit Umgebungseinstellungen einen Komprimierungstyp und eine Komprimierungsqualität festlegen.

  • .bil: Esri BIL
  • .bip: Esri BIP
  • .bmp: BMP
  • .bsq: Esri BSQ
  • .dat: ENVI DAT
  • .gif: GIF
  • .img: ERDAS IMAGINE
  • .jpg: JPEG
  • .jp2: JPEG 2000
  • .png: PNG
  • .tif: TIFF
  • .mrf: MRF
  • .crf: CRF
  • Keine Erweiterung für Esri Grid
Raster Dataset
Link-Datei

Die Text-, CSV- oder TAB-Datei mit den Koordinaten zum Entzerren des Eingabe-Rasters. Sie kann über das Werkzeug Raster registrieren oder die Registerkarte Georeferenzierung generiert werden.

Text File
Transformationstyp
(optional)

Gibt die Transformationsmethode zum Verschieben des Raster-Datasets an.

  • Nur VersatzBei dieser Methode wird eine Polynom-Transformation 0. Ordnung für den Datenversatz verwendet. Dies wird häufig verwendet, wenn Daten bereits georeferenziert sind, aber die Daten durch einen kleinen Versatz besser übereinstimmen. Es ist nur ein Link zum Durchführen einer polynomen Transformation 0 erforderlich.
  • Affine TransformationBei einer polynomen Transformation der ersten Ordnung (affin) wird eine flache Ebene an die Eingabepunkte angepasst.
  • Polynom-Transformation 2. OrdnungBei einer polynomen Transformation der zweiten Ordnung wird eine etwas kompliziertere Oberfläche an die Eingabepunkte angepasst.
  • Polynom-Transformation 3. OrdnungBei einer polynomen Transformation der dritten Ordnung wird eine kompliziertere Oberfläche an die Eingabepunkte angepasst.
  • Für globale und lokale Genauigkeit optimierenBei dieser Methode wird eine Polynom-Transformation kombiniert und die TIN-Interpolation (Triangulated Irregular Network) als Interpolationsmethode verwendet, um die globale und lokale Genauigkeit zu optimieren.
  • Spline-TransformationBei dieser Methode werden die Quellpasspunkte für die Zielpasspunkte genau transformiert. In der Ausgabe sind die Passpunkte genau, die Raster-Pixel zwischen den Passpunkten jedoch ungenau.
  • Projektive TransformationBei dieser Methode werden Linien entzerrt, damit sie gerade bleiben. Dadurch bleiben Linien, die zuvor parallel waren, möglicherweise nicht parallel. Die projektive Transformation ist besonders nützlich für schiefachsige Bilder, gescannte Karten und einige Bildprodukte.
  • ÄhnlichkeitstransformationHierbei handelt es sich um eine Transformation erster Ordnung, die versucht, das Shape des ursprünglichen Rasters beizubehalten. Der RMS-Fehler ist tendenziell höher als andere Polynom-Transformationen, da die Beibehaltung des Shapes wichtiger ist als die optimale Anpassung.
String
Resampling-Methode
(optional)

Der zu verwendende Resampling-Algorithmus.

Die Optionen Nächster Nachbar und Majority werden für Kategoriedaten verwendet, z. B. für eine Klassifizierung der Landnutzung. Die Option Nächster Nachbar ist die Standardauswahl, da sie die schnellste Option ist und die Zellenwerte nicht verändert. Verwenden Sie diese Optionen nicht für kontinuierliche Daten wie Höhenflächen.

Die Optionen Bilinear und Kubisch eignen sich am ehesten für kontinuierliche Daten. Diese Optionen sollten nicht für klassifizierte Daten verwendet werden, da die Zellenwerte unter Umständen geändert werden.

  • Nächster Nachbar"Nächster Nachbar" ist die schnellste Resampling-Methode; Änderungen an Pixelwerten werden minimiert, da keine Werte erstellt werden. Diese Funktion ist für diskontinuierliche Daten wie Landnutzung geeignet.
  • Bilineare Interpolation"Bilineare Interpolation" berechnet den Wert jedes Pixels, indem der Mittelwert (gewichtet für Entfernung) der Werte der umgebenden 4 Pixel ermittelt wird. Diese Funktion ist für kontinuierliche Daten geeignet.
  • Kubische Faltung"Kubische Faltung" berechnet den Wert jedes Pixels, indem eine geglättete Kurve durch die umgebenden 16 Punkte angepasst wird. Hierdurch kann das glatteste Bild erzeugt werden, es lassen sich aber auch Werte außerhalb des Bereichs in den Quelldaten erstellen. Diese Funktion ist für kontinuierliche Daten geeignet.
  • Majority-Resampling"Majority-Resampling" legt den Wert jedes Pixels auf Grundlage des am meisten verbreiteten Wertes innerhalb eines 3 mal 3-Fensters fest. Für diskontinuierliche Daten geeignet.
String

arcpy.management.WarpFromFile(in_raster, out_raster, link_file, {transformation_type}, {resampling_type})
NameErläuterungDatentyp
in_raster

Das zu transformierende Raster.

Mosaic Layer; Raster Layer
out_raster

Der Name, der Speicherort und das Format für das Dataset, das Sie erstellen. Fügen Sie beim Speichern eines Raster-Datasets in einer Geodatabase dem Namen des Raster-Datasets keine Dateierweiterung hinzu. Beim Speichern eines Raster-Datasets in einer JPEG-Datei, einer JPEG 2000-Datei, einer TIFF-Datei oder einer Geodatabase können Sie mit Umgebungseinstellungen einen Komprimierungstyp und eine Komprimierungsqualität festlegen.

  • .bil: Esri BIL
  • .bip: Esri BIP
  • .bmp: BMP
  • .bsq: Esri BSQ
  • .dat: ENVI DAT
  • .gif: GIF
  • .img: ERDAS IMAGINE
  • .jpg: JPEG
  • .jp2: JPEG 2000
  • .png: PNG
  • .tif: TIFF
  • .mrf: MRF
  • .crf: CRF
  • Keine Erweiterung für Esri Grid
Raster Dataset
link_file

Die Text-, CSV- oder TAB-Datei mit den Koordinaten zum Entzerren des Eingabe-Rasters. Sie kann über das Werkzeug Raster registrieren oder die Registerkarte Georeferenzierung generiert werden.

Text File
transformation_type
(optional)

Gibt die Transformationsmethode zum Verschieben des Raster-Datasets an.

  • POLYORDER0Bei dieser Methode wird eine Polynom-Transformation 0. Ordnung für den Datenversatz verwendet. Dies wird häufig verwendet, wenn Daten bereits georeferenziert sind, aber die Daten durch einen kleinen Versatz besser übereinstimmen. Es ist nur ein Link zum Durchführen einer polynomen Transformation 0 erforderlich.
  • POLYSIMILARITYHierbei handelt es sich um eine Transformation erster Ordnung, die versucht, das Shape des ursprünglichen Rasters beizubehalten. Der RMS-Fehler ist tendenziell höher als andere Polynom-Transformationen, da die Beibehaltung des Shapes wichtiger ist als die optimale Anpassung.
  • POLYORDER1Bei einer polynomen Transformation der ersten Ordnung (affin) wird eine flache Ebene an die Eingabepunkte angepasst.
  • POLYORDER2Bei einer polynomen Transformation der zweiten Ordnung wird eine etwas kompliziertere Oberfläche an die Eingabepunkte angepasst.
  • POLYORDER3Bei einer polynomen Transformation der dritten Ordnung wird eine kompliziertere Oberfläche an die Eingabepunkte angepasst.
  • ADJUSTBei dieser Methode wird eine Polynom-Transformation kombiniert und die TIN-Interpolation (Triangulated Irregular Network) als Interpolationsmethode verwendet, um die globale und lokale Genauigkeit zu optimieren.
  • SPLINEBei dieser Methode werden die Quellpasspunkte für die Zielpasspunkte genau transformiert. In der Ausgabe sind die Passpunkte genau, die Raster-Pixel zwischen den Passpunkten jedoch ungenau.
  • PROJECTIVEBei dieser Methode werden Linien entzerrt, damit sie gerade bleiben. Dadurch bleiben Linien, die zuvor parallel waren, möglicherweise nicht parallel. Die projektive Transformation ist besonders nützlich für schiefachsige Bilder, gescannte Karten und einige Bildprodukte.
String
resampling_type
(optional)

Der zu verwendende Resampling-Algorithmus.

  • NEAREST"Nächster Nachbar" ist die schnellste Resampling-Methode; Änderungen an Pixelwerten werden minimiert, da keine Werte erstellt werden. Diese Funktion ist für diskontinuierliche Daten wie Landnutzung geeignet.
  • BILINEAR"Bilineare Interpolation" berechnet den Wert jedes Pixels, indem der Mittelwert (gewichtet für Entfernung) der Werte der umgebenden 4 Pixel ermittelt wird. Diese Funktion ist für kontinuierliche Daten geeignet.
  • CUBIC"Kubische Faltung" berechnet den Wert jedes Pixels, indem eine geglättete Kurve durch die umgebenden 16 Punkte angepasst wird. Hierdurch kann das glatteste Bild erzeugt werden, es lassen sich aber auch Werte außerhalb des Bereichs in den Quelldaten erstellen. Diese Funktion ist für kontinuierliche Daten geeignet.
  • MAJORITY"Majority-Resampling" legt den Wert jedes Pixels auf Grundlage des am meisten verbreiteten Wertes innerhalb eines 3 mal 3-Fensters fest. Für diskontinuierliche Daten geeignet.

Die Optionen Nächster Nachbar und Majority werden für Kategoriedaten verwendet, z. B. für eine Klassifizierung der Landnutzung. Die Option Nächster Nachbar ist die Standardauswahl, da sie die schnellste Option ist und die Zellenwerte nicht verändert. Verwenden Sie diese Optionen nicht für kontinuierliche Daten wie Höhenflächen.

Die Optionen Bilinear und Kubisch eignen sich am ehesten für kontinuierliche Daten. Diese Optionen sollten nicht für klassifizierte Daten verwendet werden, da die Zellenwerte unter Umständen geändert werden.

String

Codebeispiel

WarpFromFile - Beispiel 1 (Python-Fenster)

Dies ist ein Python-Beispiel für das Werkzeug WarpFromFile.

import arcpy
arcpy.WarpFromFile_management(
     "\\cpu\data\raster.img", "\\cpu\data\warp_out.tif",
     "\\cpu\data\gcpfile.txt", "POLYORDER2", "BILINEAR")
WarpFromFile - Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

Dies ist ein Python-Skriptbeispiel für das Werkzeug WarpFromFile.

##Warp image with signiture file

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:/Workspace"
    
    
arcpy.WarpFromFile_management("raster.img", "warp_output.tif", "gcpfile.txt", 
                      "POLYORDER2", "BILINEAR")

Lizenzinformationen

  • Basic: Ja
  • Standard: Ja
  • Advanced: Ja

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