Combar desde el archivo (Administración de datos)

Resumen

Transforma un dataset ráster utilizando un archivo de texto existente que contiene puntos de control de origen y de destino.

Ilustración

Ejemplo de transformaciones de coordenadas de dos dimensiones

Uso

  • La herramienta Combar es útil cuando el ráster requiere una corrección geométrica sistemática que se pueda modelar con un polinomio. Una transformación espacial puede invertir o eliminar una distorsión utilizando una transformación polinómica del orden apropiado. Cuanto más elevado sea el orden, más compleja será la distorsión que puede ser corregida. Los órdenes de polinomios más elevados involucrarán progresivamente más tiempo de procesamiento.

  • El orden polinómico predeterminado realizará una transformación afín.

  • Para determinar la cantidad mínima de vínculos necesarios para un orden de polinomios dado, utilice la siguiente fórmula:

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

    donde n es el número mínimo de vínculos requeridos para una transformación de orden polinómico p. Se recomienda utilizar más que el número mínimo de vínculos.

  • Esta herramienta determinará la extensión del ráster combado y definirá la cantidad de filas y columnas para que sea similar a la del ráster de entrada. Algunas diferencias menores se deben a la proporción que cambió entre los tamaños de ráster de salida en las direcciones de X y de Y. El tamaño de celda predeterminado se calcula dividiendo la extensión por la cantidad de filas y columnas previamente determinada. El valor del tamaño de celda será utilizado por el algoritmo de remuestreo.

    Si elige definir un tamaño de celda de salida en la configuración del entorno, la cantidad de filas y columnas se calculará del siguiente modo:

  • Puede guardar la salida en los formatos BIL, BIP, BMP, BSQ, DAT, Cuadrícula de Esri, GIF, IMG, JPEG, JPEG 2000, PNG, TIFF, MRF, CRF o en cualquier dataset ráster de geodatabase.

  • Cuando se almacena el dataset ráster en un archivo JPEG, un archivo JPEG 2000 o una geodatabase, se puede especificar un Tipo de compresión y la Calidad de compresión en Entornos.

  • Cada fila en el archivo de vínculos de entrada debe tener los siguientes valores, cada uno delimitado un tabulador:

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

    donde cada fila representa las coordenadas de un par de puntos de control. Pueden ser columnas adicionales con valores residuales, pero no son obligatorias.

  • Esta herramienta admite datos ráster multidimensionales. Para ejecutar la herramienta en cada porción del ráster multidimensional y generar una salida de ráster multidimensional, asegúrese de guardar la salida en CRF.

    Entre los tipos de dataset multidimensional de entrada admitidos se incluyen: capa ráster multidimensional, dataset de mosaico, servicio de imágenes y CRF.

Sintaxis

arcpy.management.WarpFromFile(in_raster, out_raster, link_file, {transformation_type}, {resampling_type})
ParámetroExplicaciónTipo de datos
in_raster

El ráster que se va a transformar.

Mosaic Layer; Raster Layer
out_raster

Nombre, ubicación y formato para el dataset que está creando. Cuando almacene un dataset ráster en una geodatabase, no agregue ninguna extensión de archivo al nombre del dataset ráster. Cuando almacene el dataset ráster en un archivo JPEG, un archivo JPEG 2000, un archivo TIFF o en una geodatabase, puede especificar el tipo y la calidad de compresión utilizando la configuración del entorno.

  • .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
  • Ninguna extensión para Cuadrícula de Esri
Raster Dataset
link_file

El archivo TAB, CSV o de texto que contiene las coordenadas para combar el ráster de entrada. Puede generarse desde la herramienta Registrar ráster o desde la barra de herramientas Georreferenciación.

Text File
transformation_type
(Opcional)

Especifica el método de transformación para convertir el dataset ráster.

  • POLYORDER0 Este método utiliza un polinomio de orden cero para convertir los datos. Esto se utiliza generalmente cuando los datos ya están georreferenciados, pero un pequeño cambio alinea mejor los datos. Solo se necesita un vínculo para realizar un cambio con polinomio de orden cero.
  • POLYSIMILARITY Es la transformación de primer orden que intenta conservar la forma del ráster original. El error RMS tiende a ser superior que el de otras transformaciones polinómicas dado que preservar la forma es más importante que conseguir el mejor ajuste.
  • POLYORDER1Un polinomio de primer orden (afín) fija un plano chato en los puntos de entrada.
  • POLYORDER2Un polinomio de segundo orden fija una superficie algo más complicada en los puntos de entrada.
  • POLYORDER3Un polinomio de tercer orden fija una superficie más complicada en los puntos de entrada.
  • ADJUST Este método combina una transformación polinómica y utiliza una técnica de interpolación de red irregular de triángulos (TIN) para optimizar la precisión global y local.
  • SPLINE Este método transforma de manera precisa los puntos de control de origen en puntos de control de destino. En la salida, los puntos de control serán precisos, pero los píxeles de ráster que están entre los puntos de control no lo serán.
  • PROJECTIVE Este método comba las líneas para que permanezcan rectas. Al hacerlo, es posible que las líneas que una vez fueron paralelas ya no sigan siendo paralelas. La transformación proyectiva es especialmente útil para las imágenes oblicuas, mapas escaneados y para algunos productos de imágenes.
String
resampling_type
(Opcional)

El algoritmo de remuestreo que se va a utilizar.

  • NEAREST Vecino más cercano es el método de remuestreo más rápido; minimiza los cambios en los valores de píxel porque no se crean valores nuevos. Es adecuado para datos discretos, como la cobertura de suelo.
  • BILINEAR Interpolación bilineal calcula el valor de cada píxel promediando (ponderados por la distancia) los valores de los cuatro píxeles circundantes. Es adecuado para datos continuos.
  • CUBIC Convolución cúbica calcula el valor de cada píxel ajustando una curva suavizada basada en los 16 píxeles circundantes. Esto genera la imagen más suavizada, pero puede crear valores fuera del rango detectado en los datos de origen. Es adecuado para datos continuos.
  • MAJORITYRemuestreo de mayoría determina el valor de cada píxel según el valor más popular dentro de una ventana de 3 por 3. Adecuado para datos discretos.

Las opciones Más cercano y Mayoría se utilizan para datos categóricos como, por ejemplo, la clasificación de uso del suelo. La opción Más cercano es la opción predeterminada debido a que es la más rápida y también porque no cambiará los valores de celda. No utilice ninguna de estas opciones para datos continuos, como las superficies de elevación.

Las opciones Bilineal y Cúbica son las más apropiadas para los datos continuos. No se recomienda utilizar ninguna de estas opciones con datos categóricos porque se pueden alterar los valores de celda.

String

Muestra de código

Ejemplo 1 de WarpFromFile (ventana de Python)

Esta es una muestra de Python para la herramienta WarpFromFile.

import arcpy
arcpy.WarpFromFile_management(
     "\\cpu\data\raster.img", "\\cpu\data\warp_out.tif",
     "\\cpu\data\gcpfile.txt", "POLYORDER2", "BILINEAR")
Ejemplo 2 de WarpFromFile (secuencia de comandos independiente)

Esta es una muestra del script de Python para la herramienta 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")

Información de licenciamiento

  • Basic: Sí
  • Standard: Sí
  • Advanced: Sí

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