Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Ráster de entrada | El dataset ráster que presenta la resolución espacial que se desea cambiar. | Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Dataset; Raster Layer |
Dataset ráster de salida | El nombre, la ubicación y el formato del dataset creado.
Cuando almacene un dataset ráster en una geodatabase, no agregue ninguna extensión de archivo al nombre del dataset ráster. Cuando se almacena el dataset ráster con el formato JPEG, JPEG 2000 o TIFF o en una geodatabase, se puede especificar un tipo de compresión y la calidad de compresión. | Raster Dataset |
Tamaño de celda de salida (Opcional) | El tamaño de celda del nuevo ráster utilizando un dataset ráster existente o especificando el ancho (x) y la altura (y). | Cell Size XY |
Técnica de remuestreo (Opcional) | Especifica la técnica de remuestreo que se desea utilizar.
| String |
Resumen
Cambia la resolución espacial de un dataset ráster y define reglas para agregar o interpolar valores en los nuevos tamaños de píxel.
Uso
El tamaño de celda puede cambiarse, pero la extensión del dataset ráster permanecerá igual.
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.
El parámetro Tamaño de celda de salida puede remuestrear la salida al mismo tamaño de celda que una capa ráster existente o puede producir un tamaño de celda X e Y específico.
Existen cuatro opciones para el parámetro Técnica de remuestreo:
- Más cercano: realiza una asignación de vecino más cercano y es el método de interpolación más rápido. Se utiliza principalmente para datos discretos, como la clasificación del uso del suelo, ya que no cambiará los valores de las celdas. El error espacial máximo será la mitad del tamaño de celda.
- Mayoría: realiza un algoritmo de mayoría y determina el nuevo valor de la celda basándose en los valores más populares de la ventana de filtro. Suele usarse con datos discretos como el método del vecino más cercano; la opción Mayoría tiende a proporcionar un resultado más uniforme que Más cercano. El método de remuestreo de mayoría encontrará las celdas de 4 por 4 correspondientes en el espacio de entrada que son más cercanas al centro de la celda de salida y utilizan la mayoría de los vecinos de 4 por 4.
- Bilineal: realiza una interpolación bilineal y determina el nuevo valor de una celda basándose en el promedio de distancia ponderada de los cuatro centros de celdas de entrada más cercanos. Es útil para los datos continuos y suavizará un poco los datos.
- Cúbica: realiza una convolución cúbica y determina el nuevo valor de una celda basándose en el ajuste de una curva suave a través de los 16 centros de celdas de entrada más cercanos. Es apropiada para los datos continuos, aunque puede hacer que el ráster de salida tenga valores que se encuentren fuera del rango del ráster de entrada. Si esto es inaceptable, utilice la opción Bilineal en su lugar. La salida de la convolución cúbica está geométricamente menos distorsionada que el ráster obtenido con la ejecución del algoritmo de remuestreo de vecino más cercano. La desventaja de la opción Cúbico es que necesita más tiempo de procesamiento.
Las opciones Bilineal y Cúbico no deberían utilizarse con datos de categorías, ya que los valores de celda pueden modificarse.
Si el centro del píxel del espacio de salida coincide exactamente con el mismo de los píxeles de las celdas de entrada, este valor de celda determinado obtiene todos los pesos, lo que hace que el píxel de salida sea el mismo que el centro de la celda. Esto afectará al resultado de la interpolación bilineal y la convolución cúbica.
La esquina inferior izquierda del dataset ráster de salida tendrá la misma ubicación de coordenadas espaciales de mapa que la esquina inferior izquierda del dataset ráster de entrada.
El número de filas y columnas del ráster de salida se determina de la siguiente forma:
columns = (xmax - xmin) / cell size rows = (ymax - ymin) / cell size
Si queda algún resto de las ecuaciones anteriores, se realiza un redondeo del número de columnas y filas.
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.
Parámetros
arcpy.management.Resample(in_raster, out_raster, {cell_size}, {resampling_type})
Nombre | Explicación | Tipo de datos |
in_raster | El dataset ráster que presenta la resolución espacial que se desea cambiar. | Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Dataset; Raster Layer |
out_raster | El nombre, la ubicación y el formato del dataset creado.
Cuando almacene un dataset ráster en una geodatabase, no agregue ninguna extensión de archivo al nombre del dataset ráster. Cuando se almacena el dataset ráster con el formato JPEG, JPEG 2000 o TIFF o en una geodatabase, se puede especificar un tipo de compresión y la calidad de compresión. | Raster Dataset |
cell_size (Opcional) | El tamaño de celda del nuevo ráster utilizando un dataset ráster existente o especificando el ancho (x) y la altura (y). Es posible especificar el tamaño de celda de estas maneras:
| Cell Size XY |
resampling_type (Opcional) | Especifica la técnica de remuestreo que se desea utilizar.
| String |
Muestra de código
Esta es una muestra de Python para la función Resample.
import arcpy
arcpy.Resample_management("c:/data/image.tif", "resample.tif", "10 20", "NEAREST")
Esta es una muestra del script de Python para la función Resample.
# Resample TIFF image to a higher resolution
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:/Workspace"
arcpy.Resample_management("image.tif", "resample.tif", "10", "CUBIC")
Entornos
Casos especiales
Información de licenciamiento
- Basic: Sí
- Standard: Sí
- Advanced: Sí