Rééchantillonner (Gestion des données)

Résumé

Modifie la résolution spatiale d’un jeu de données raster et définit les règles d’agrégation ou d’interpolation des valeurs parmi les nouvelles tailles de pixel.

Utilisation

  • La taille de cellule peut être modifiée, mais l’étendue du jeu de données raster reste identique.

  • Vous pouvez enregistrer votre sortie au format BIL, BIP, BMP, BSQ, DAT, Carroyage Esri, GIF, IMG, JPEG, JPEG 2000, PNG, TIFF, MRF, CRF ou en tant que jeu de données raster de géodatabase.

  • Le paramètre Output Cell Size (Taille de cellule en sortie) peut rééchantillonner la sortie à la même taille de cellule qu’une couche raster existante, ou il peut produire une taille de cellule en sortie X ou Y spécifique.

  • Quatre options sont disponibles pour le paramètre Resampling Technique (Méthode de rééchantillonnage) :

    • Nearest (Le plus proche) : effectue une affectation du voisin le plus proche. Il s’agit de la plus rapide des méthodes d’interpolation. Elle est essentiellement utilisée pour les données discrètes, telles qu’une classification de l’utilisation du sol, car elle ne modifie pas les valeurs des cellules. L’erreur spatiale maximale sera de la moitié d’une taille de cellule.
    • Majority (Majorité) : exécute un algorithme de majorité et détermine la nouvelle valeur de la cellule en fonction des valeurs les plus populaires dans la fenêtre de filtre. À l’instar de la méthode du voisin le plus proche, elle est principalement utilisée avec des données discrètes. L’option Majority (Majorité) produit généralement un résultat plus lisse que Nearest (Le plus proche). La méthode de rééchantillonnage par majorité recherche les cellules 4 x 4 correspondantes dans l'espace en entrée qui sont le plus proches du centre de la cellule en sortie et utilisent la majorité des voisins 4 x 4.
    • Bilinear (Bilinéaire) : exécute une interpolation bilinéaire et détermine la nouvelle valeur d’une cellule en fonction d’une distance moyenne pondérée des valeurs des centres des quatre cellules en entrée les plus proches. Elle est utile pour les données continues et a pour effet de lisser les données.
    • Cubic (Cubique) : exécute une convolution cubique et détermine la nouvelle valeur d’une cellule en ajustant une courbe lissée suivant les valeurs des centres des 16 cellules en entrée les plus proches. Elle est appropriée pour les données continues, bien qu'elle puisse provoquer dans le raster en sortie la présence de valeurs en dehors de la plage du raster en entrée. Si cela n'est pas acceptable, utilisez l’option Bilinear (Bilinéaire) à la place. La sortie de la convolution cubique est moins déformée géométriquement que le raster obtenu en exécutant l’algorithme de rééchantillonnage par le voisin le plus proche. L’option Cubic (Cubique) présente néanmoins l’inconvénient de nécessiter une durée de traitement plus longue.

    Les options Bilinear (Bilinéaire) et Cubic (Cubique) ne doivent pas être utilisées avec des données catégoriques, car les valeurs de la cellule peuvent s’en trouver modifiées.

  • Si le centre du pixel dans l’espace en sortie correspond exactement à l’un des pixels dans les cellules en entrée, cette valeur de cellule récupère toutes les pondérations. Par conséquent, le pixel en sortie est identique au centre de la cellule. Cela influe sur le résultat de l'interpolation bilinéaire et de la convolution cubique.

  • Le coin inférieur gauche du jeu de données raster en sortie aura la même position des coordonnées de l'espace de la carte que le coin inférieur gauche du jeu de données raster en entrée.

  • Le nombre de lignes et de colonnes dans le raster en sortie est déterminé comme suit :

    columns = (xmax - xmin) / cell size rows = (ymax - ymin) / cell size

  • S’il existe un restant des équations ci-dessus, il est effectué un arrondi du nombre de colonnes et/ou de lignes.

  • Cet outil prend en charge les données raster multidimensionnelles. Pour exécuter cet outil sur chaque tranche du raster multidimensionnel et générer une sortie raster multidimensionnelle, veillez à sauvegarder la sortie au format CRF.

    Les types de jeux de données multidimensionnels en entrée sont la couche raster multidimensionnelle, le jeu de données mosaïque, le service d’imagerie et CRF.

Paramètres

ÉtiquetteExplicationType de données
Raster en entrée

Le jeu de données raster avec la résolution spatiale à modifier.

Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Dataset; Raster Layer
Jeu de données raster en sortie

Nom, emplacement et format du jeu de données en cours de création.

  • .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
  • Aucune extension pour Grid Esri

Pour enregistrer un jeu de données raster dans une géodatabase, n'ajoutez pas d'extension de fichier au nom du jeu de données raster. Lors du stockage du jeu de données raster dans une géodatabase ou dans un fichier JPEG, JPEG 2000 ou TIFF, vous pouvez spécifier un type de compression et une qualité de compression.

Raster Dataset
Taille de cellule en sortie
(Facultatif)

Taille de cellule du nouveau raster à l’aide d’un jeu de données raster existant ou en spécifiant sa largeur (x) et sa hauteur (y).

Cell Size XY
Technique de rééchantillonnage
(Facultatif)

Spécifie la technique de rééchantillonnage à utiliser.

  • Les plus prochesVoisin le plus proche est la méthode de rééchantillonnage la plus rapide : elle minimise les modifications en valeurs de pixel car aucune nouvelle valeur n'est créée. Elle convient aux données discrètes, telles que l'occupation du sol.
  • BilinéaireL'interpolation bilinéaire calcule la valeur de chaque pixel en établissant la moyenne (pondérée pour la distance) des valeurs des 4 pixels voisins. Elle convient aux données continues.
  • CubiqueLa convolution cubique calcule la valeur de chaque pixel en ajustant une courbe lissée en fonction des 16 pixels voisins. Elle génère l'image la plus lisse, mais peut créer des valeurs en dehors de la plage identifiée dans les données source. Elle convient aux données continues.
  • MajoritéLe rééchantillonnage par majorité détermine la valeur de chaque pixel en fonction de la valeur la plus utilisée au sein d'une fenêtre 3 par 3. Convient aux données discrètes.
String

arcpy.management.Resample(in_raster, out_raster, {cell_size}, {resampling_type})
NomExplicationType de données
in_raster

Le jeu de données raster avec la résolution spatiale à modifier.

Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Dataset; Raster Layer
out_raster

Nom, emplacement et format du jeu de données en cours de création.

  • .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
  • Aucune extension pour Grid Esri

Pour enregistrer un jeu de données raster dans une géodatabase, n'ajoutez pas d'extension de fichier au nom du jeu de données raster. Lors du stockage du jeu de données raster dans une géodatabase ou dans un fichier JPEG, JPEG 2000 ou TIFF, vous pouvez spécifier un type de compression et une qualité de compression.

Raster Dataset
cell_size
(Facultatif)

Taille de cellule du nouveau raster à l’aide d’un jeu de données raster existant ou en spécifiant sa largeur (x) et sa hauteur (y).

Vous pouvez spécifier la taille de cellule comme suit :

  • Utilisez un nombre unique qui indique une taille de cellule carrée.
  • Utilisez deux nombres qui indiquent la taille de cellule x et y, séparés par des espace.
  • Utilisez le chemin d’accès d’un jeu de données raster dans lequel la taille de cellule carrée sera importée.

Cell Size XY
resampling_type
(Facultatif)

Spécifie la technique de rééchantillonnage à utiliser.

  • NEARESTVoisin le plus proche est la méthode de rééchantillonnage la plus rapide : elle minimise les modifications en valeurs de pixel car aucune nouvelle valeur n'est créée. Elle convient aux données discrètes, telles que l'occupation du sol.
  • BILINEARL'interpolation bilinéaire calcule la valeur de chaque pixel en établissant la moyenne (pondérée pour la distance) des valeurs des 4 pixels voisins. Elle convient aux données continues.
  • CUBICLa convolution cubique calcule la valeur de chaque pixel en ajustant une courbe lissée en fonction des 16 pixels voisins. Elle génère l'image la plus lisse, mais peut créer des valeurs en dehors de la plage identifiée dans les données source. Elle convient aux données continues.
  • MAJORITYLe rééchantillonnage par majorité détermine la valeur de chaque pixel en fonction de la valeur la plus utilisée au sein d'une fenêtre 3 par 3. Convient aux données discrètes.
String

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de l'outil Ré-échantillonner (fenêtre Python)

Il s’agit d’un exemple Python d’utilisation de la fonction Resample.

import arcpy
arcpy.Resample_management("c:/data/image.tif", "resample.tif", "10 20", "NEAREST")
Exemple 2 d'utilisation de l'outil Ré-échantillonner (script autonome)

Il s’agit d’un exemple de script Python d’utilisation de la fonction 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")

Informations de licence

  • Basic: Nécessite O
  • Standard: Nécessite O
  • Advanced: Nécessite O

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