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创建全色锐化栅格数据集 (数据管理)

在本主题中

  1. 摘要
  2. 使用情况
  3. 参数
  4. 环境
  5. 许可信息

摘要

可将高分辨率全色栅格数据集与低分辨率多波段栅格数据集进行合并，以创建用于可视分析的高分辨率多波段栅格数据集。

要了解有关全色锐化的详细信息，请参阅全色锐化的基础知识。

使用情况

  • 仅完全重叠的区域才会受到此工具的影响。

  • 可将输出结果保存为 BIL、BIP、BMP、BSQ、DAT、Esri Grid、GIF、IMG、JPEG、JPEG 2000、PNG、TIFF、MRF 或 CRF 格式，或任意地理数据库栅格数据集。

  • 利用分配给蓝色、绿色、红色和红外波段的四个权重值可以调整全色锐化算法。

  • 对三波段栅格数据集执行全色锐化将生成具有三个波段的栅格数据集。

    对四波段栅格数据集执行全色锐化将生成具有四个波段的栅格数据集。

参数

对话框Python

标注说明数据类型
输入栅格

将被全色锐化的栅格数据集。

Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Dataset; Raster Layer
红色通道

将使用红色通道显示的输入栅格波段。

Long
绿色通道

将使用绿色通道显示的输入栅格波段。

Long
蓝色通道

将使用蓝色通道显示的输入栅格波段。

Long
红外通道
(可选)

将使用红外通道显示的输入栅格波段。

Long
输出栅格数据集

将创建的栅格数据集的名称、位置和格式。

以文件格式存储栅格数据集时，请将文件扩展名指定如下：

将栅格数据集存储到地理数据库时，请勿向栅格数据集的名称添加文件扩展名。 以文件格式存储栅格数据集时，需要指定文件扩展名，具体如下：

  • 对于 Esri BIL，为 .bil
  • 对于 Esri BIP，为 .bip
  • 对于 BMP，为 .bmp
  • 对于 Esri BSQ，为 .bsq
  • 对于 ENVI DAT，为 .dat
  • 对于 GIF，为 .gif
  • 对于 ERDAS IMAGINE，为 .img
  • 对于 JPEG，为 .jpg
  • 对于 JPEG 2000，为 .jp2
  • 对于 PNG，为 .png
  • 对于 TIFF，为 .tif
  • 对于 MRF，为 .mrf
  • 对于 CRF，为 .crf
  • Esri Grid 无扩展名

将栅格数据集存储到地理数据库时，请勿向栅格数据集的名称添加文件扩展名。

将栅格数据集存储到 JPEG 格式文件、JPEG 2000 格式文件、TIFF 格式文件或地理数据库时，可以指定地理处理环境中的压缩类型值和压缩质量值。

Raster Dataset
全色影像

较高分辨率的全色图像。

Raster Layer
全色锐化类型

指定将用于组合全色波段和多光谱波段的算法。

  • IHS—将使用强度、色调和饱和度颜色空间。
  • Brovey—将使用基于光谱建模的 Brovey 算法。
  • Esri—将使用基于光谱建模的 Esri 算法。
  • 简单均值—将使用红色、绿色、蓝色值与全色像素值之间的平均值。
  • Gram-Schmidt—将使用 Gram-Schmidt 光谱锐化算法来锐化多光谱数据。
String
红色权重
(可选)

一个介于 0 和 1 之间的值，用于对红色波段进行加权。

Double
绿色权重
(可选)

一个介于 0 和 1 之间的值，用于对绿色波段进行加权。

Double
蓝色权重
(可选)

一个介于 0 和 1 之间的值，用于对蓝色波段进行加权。

Double
红外权重
(可选)

一个介于 0 和 1 之间的值，用于对红外波段进行加权。

Double
传感器
(可选)

指定多波段光栅输入的传感器。

当将全色锐化类型参数设置为 Gram-Schmidt 时，可以指定传感器。 指定传感器将设置相应的波段权重。

  • 未知—未知或未列出的传感器
  • DubaiSat-2—DubaiSat-2 卫星传感器
  • GeoEye-1—GeoEye-1 和 OrbView-3 卫星传感器
  • GF-1 PMS—Gao Fen 卫星 1，全色和多光谱 CCD 照相机
  • GF-2 PMS—Gao Fen 2 卫星，全色和多光谱 CCD 照相机
  • IKONOS—IKONOS 卫星传感器
  • Jilin-1—Jilin-1 卫星传感器
  • KOMPSAT-2—KOMPSAT-2 卫星传感器
  • KOMPSAT-3—KOMPSAT-3 卫星传感器
  • Landsat 1-5 MSS—Landsat MSS 卫星传感器
  • Landsat 7 ETM+—Landsat 7 卫星传感器
  • Landsat 8—Landsat 8 卫星传感器
  • Landsat 9—Landsat 9 卫星传感器
  • Pléiades-1—Pléiades 卫星传感器
  • Pléiades Neo—Pléiades Neo 卫星传感器
  • Quickbird—QuickBird 卫星传感器
  • SkySat-C—SkySat-C 卫星传感器
  • SPOT 5—SPOT 5 卫星传感器
  • SPOT 6—SPOT 6 卫星传感器
  • SPOT 7—SPOT 7 卫星传感器
  • SuperView-1—SuperView-1 卫星传感器
  • Tian Hui 1—Tian Hui 1 卫星传感器
  • Ultracam—UltraCam 航空传感器
  • WorldView-2—WorldView-2 卫星传感器
  • WorldView-3—WorldView-3 卫星传感器
  • WorldView-4—WorldView-4 卫星传感器
  • ZY-1 PMS—Ziyuan 高分辨率全色多光谱传感器
  • ZY-3 CRESDA—Ziyuan CRESDA 卫星传感器
  • ZY-3 SASMAC—Ziyuan SASMAC 卫星传感器
String

arcpy.management.CreatePansharpenedRasterDataset(in_raster, red_channel, green_channel, blue_channel, {infrared_channel}, out_raster_dataset, in_panchromatic_image, pansharpening_type, {red_weight}, {green_weight}, {blue_weight}, {infrared_weight}, {sensor})
名称说明数据类型
in_raster

将被全色锐化的栅格数据集。

Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Dataset; Raster Layer
red_channel

将使用红色通道显示的输入栅格波段。

Long
green_channel

将使用绿色通道显示的输入栅格波段。

Long
blue_channel

将使用蓝色通道显示的输入栅格波段。

Long
infrared_channel
(可选)

将使用红外通道显示的输入栅格波段。

Long
out_raster_dataset

将创建的栅格数据集的名称、位置和格式。

以文件格式存储栅格数据集时，请将文件扩展名指定如下：

将栅格数据集存储到地理数据库时，请勿向栅格数据集的名称添加文件扩展名。 以文件格式存储栅格数据集时，需要指定文件扩展名，具体如下：

  • 对于 Esri BIL，为 .bil
  • 对于 Esri BIP，为 .bip
  • 对于 BMP，为 .bmp
  • 对于 Esri BSQ，为 .bsq
  • 对于 ENVI DAT，为 .dat
  • 对于 GIF，为 .gif
  • 对于 ERDAS IMAGINE，为 .img
  • 对于 JPEG，为 .jpg
  • 对于 JPEG 2000，为 .jp2
  • 对于 PNG，为 .png
  • 对于 TIFF，为 .tif
  • 对于 MRF，为 .mrf
  • 对于 CRF，为 .crf
  • Esri Grid 无扩展名

将栅格数据集存储到地理数据库时，请勿向栅格数据集的名称添加文件扩展名。

将栅格数据集存储到 JPEG 格式文件、JPEG 2000 格式文件、TIFF 格式文件或地理数据库时，可以指定地理处理环境中的压缩类型值和压缩质量值。

Raster Dataset
in_panchromatic_image

较高分辨率的全色图像。

Raster Layer
pansharpening_type

指定将用于组合全色波段和多光谱波段的算法。

  • IHS—将使用强度、色调和饱和度颜色空间。
  • BROVEY—将使用基于光谱建模的 Brovey 算法。
  • Esri—将使用基于光谱建模的 Esri 算法。
  • SIMPLE_MEAN—将使用红色、绿色、蓝色值与全色像素值之间的平均值。
  • Gram-Schmidt—将使用 Gram-Schmidt 光谱锐化算法来锐化多光谱数据。
String
red_weight
(可选)

一个介于 0 和 1 之间的值，用于对红色波段进行加权。

Double
green_weight
(可选)

一个介于 0 和 1 之间的值，用于对绿色波段进行加权。

Double
blue_weight
(可选)

一个介于 0 和 1 之间的值，用于对蓝色波段进行加权。

Double
infrared_weight
(可选)

一个介于 0 和 1 之间的值，用于对红外波段进行加权。

Double
sensor
(可选)

指定多波段光栅输入的传感器。

当将 pansharpening_type 参数设置为 Gram-Schmidt 时，可以指定传感器。 指定传感器将设置相应的波段权重。

  • UNKNOWN—未知或未列出的传感器
  • DubaiSat-2—DubaiSat-2 卫星传感器
  • GeoEye-1—GeoEye-1 和 OrbView-3 卫星传感器
  • GF-1 PMS—Gao Fen 卫星 1，全色和多光谱 CCD 照相机
  • GF-2 PMS—Gao Fen 2 卫星，全色和多光谱 CCD 照相机
  • IKONOS—IKONOS 卫星传感器
  • Jilin-1—Jilin-1 卫星传感器
  • KOMPSAT-2—KOMPSAT-2 卫星传感器
  • KOMPSAT-3—KOMPSAT-3 卫星传感器
  • Landsat 1-5 MSS—Landsat MSS 卫星传感器
  • Landsat 7 ETM+—Landsat 7 卫星传感器
  • Landsat 8—Landsat 8 卫星传感器
  • Landsat 9—Landsat 9 卫星传感器
  • Pleiades-1—Pléiades 卫星传感器
  • Pleiades Neo—Pléiades Neo 卫星传感器
  • QuickBird—QuickBird 卫星传感器
  • SkySat—SkySat-C 卫星传感器
  • SPOT 5—SPOT 5 卫星传感器
  • SPOT 6—SPOT 6 卫星传感器
  • SPOT 7—SPOT 7 卫星传感器
  • SuperView-1—SuperView-1 卫星传感器
  • TH-01—Tian Hui 1 卫星传感器
  • UltraCam—UltraCam 航空传感器
  • WorldView-2—WorldView-2 卫星传感器
  • WorldView-3—WorldView-3 卫星传感器
  • WorldView-4—WorldView-4 卫星传感器
  • ZY1-02C PMS—Ziyuan 高分辨率全色多光谱传感器
  • ZY3-CRESDA—Ziyuan CRESDA 卫星传感器
  • ZY3-SASMAC—Ziyuan SASMAC 卫星传感器
String

代码示例

CreatePansharpenedRasterDataset 示例 1（Python 窗口）

这是 CreatePansharpenedRasterDataset 函数的 Python 示例。

import arcpy
arcpy.CreatePansharpenedRasterDataset_management(
     "c:/data/rgbn.tif","3","2","1","4", "c:/data/outpan.tif",
     "c:/data/in_pan.img","Gram-Schmidt","","","","","QuickBird")
CreatePansharpenedRasterDataset 示例 2（独立脚本）

这是 CreatePansharpenedRasterDataset 函数的 Python 脚本。

#3 Band RGB Pansharpen with Brovey algorithm

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/workspace"
    
arcpy.CreatePansharpenedRasterDataset_management(
     "rgb.img","3","2","1","1", "output\\rgb_pan.img","pan.img","Brovey")

环境

压缩, 当前工作空间, 范围, 地理变换, NoData, 输出配置关键字, 输出坐标系, 并行处理因子, 金字塔, 栅格统计, 重采样方法, 临时工作空间, 捕捉栅格, 切片大小

许可信息

  • Basic: 是
  • Standard: 是
  • Advanced: 是

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  • 查找地理处理工具

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  4. 环境
  5. 许可信息