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栅格金字塔
如果上面的部分都已经看过了，那么如何在ArcMap中更好的渲染一个栅格数据你已经知道了。可仅展示好一个栅格数据是不够的，我们还需要知道如何快速的展示一个栅格数据。
讲金字塔之前，先解释一下重采样的概念。
现如今我们有的影像数据大都是几十M到几十G不止。这样大小的栅格数据在ArcMap中是不能直接显示的。还记得我们前面举的那个例子么，一个606.903 MB的3波段8bit的栅格数据，共有1行。这个行列数已经是目前我们所使用的屏幕分辨率的10倍以上，也就是说在一个的显示器上，是根本没有办法把这么多象元全部显示出来的。所以，在显示的时候会进行栅格数据的重采样（Resample），得到能够适应显示器的一个较小行列数的栅格。简单一点说，可以理解为栅格数据的抽稀。
ArcGIS中提供的重采样（Resample）的方法有最邻近（Nearest）， 双线性（bilinear），卷积（cubic），和Majority。这四种方式决定了结果栅格的象元值与原始数据象元值之间的关系。具体可以在Layer Properties图层属性的Display页下进行设置。
稍微罗嗦一下这四种方式的具体取值方法，不感兴趣的可以跳过。
最邻近，直接选取距离当前位置最近的象元值。此方法不改变底层像元值，速度最快。
双线性，通过当前位置的四个最邻近像元取值，具体就是根据这四个像元到中心的加权平均距离计算得到。
卷积，类似双线性，但是需要16个最邻近的像元参与运算。
众数，选择窗口范围内出现频率最高的那个像元值。
小结：根据图中的选项列表，我们可以看到，对于离散数据，合适用最邻近与众数，而连续型数据一般适合双线性和卷积。结合上文的取值方法具体来说，最邻近的结果最忠实于原数据，几何变形最小，众数较最邻近结果平滑。双线性和卷积得可以得到平滑的结果，但是都需要消耗系统资源进行重采样的计算。尤其是卷积需要更多的像元参与运算，消耗的时间也会更长。此外，卷积的结果栅格的值域范围可能超出原有数据的值域范围，对于精度要求很高的高程数据，这种重采样方式就不适用来。
现在我们再来说说金字塔。
为啥要使用金字塔捏？
介个主要还是为了提升栅格数据的显示的效率了。试想一下我们要加载一个栅格数据，电脑要进行的操作是将所有的数据全部从磁盘/数据库中取出来，然后经过重采样显示在屏幕上是要经过一段时间的。而对于现今常用的栅格数据来说，这个数据量一般都是几百M甚至几十G的，且不说从磁盘中读取出来需要时间，就是重采样的过程，也是要消耗很长的时间的。所以呢，通过每个比例尺下显示最合适分辨率的栅格，每次读取返回的数据量变小，显示的性能也就提升了。为什么数据量变小了呢，就是说在全图范围下显示较低分辨率的栅格（要小很多很多），而在大比例尺下，由于已经放大到一个较小的区域，所以要返回的数据量也还是很小的。这也就是金字塔文件能够提示栅格数据显示性能的原因了。
金字塔的创建过程其实也就是一个重采样的过程。而金字塔文件则是一组不同分辨率的栅格的组合。但是由于金字塔文件中，栅格的分辨率逐级递减，也就是说第2级金字塔是第1级金字塔分辨率的2倍，这种递减的方式使得Majority这种采样方式就不再适用了，采样方式仅限其他三种。
不是每一个数据都带有金字塔文件。好像MrSID, ECW这类文件，出于他们的压缩算法，每个文件都包括内置的金字塔。而tif，img格式之类的文件都是需要单独创建的。也就是在ArcMap中第一次加载的时候，系统会提示是否要创建金字塔文件？点击是，就会开始创建的过程了。
创建好的金字塔是什么格式的呢？
首先要说的是，不管创建了多少层级的金字塔，都是存在同一个文件里面，这个文件的文件名与原始栅格数据同名。然后需要注意的是，在10.0版本之前，所有ArcGIS支持读写的栅格的金字塔文件都是.rrd为后缀的（reduced resolution dataset），而10.0版本后，借由GDAL的强大功能，除img格式的金字塔仍是rrd之外，其他格式的栅格金字塔更新为.ovr格式（overview）。
对于传统的rrd格式的金字塔，对不同层级的金字塔栅格均不支持压缩，而每一级金字塔的分辨率都是上一级的2倍，所以每一层级的金字塔文件的大小都可以直接计算出来。由于是按照1/4的级数递减，…1/4^n，整个金字塔文件的数据量前三级金字塔占了大部分。具体数值参见下表。
对于新推出的.ovr格式的文件来说，其最大的优点就是提供LZ77或者JPEG的压缩了。如何选择了jpeg压缩，可以进一步选择压缩质量（0-100），默认值仍然是75。但是要注意的是，要使用JPEG压缩的数据格式必须能够支持按照Jpeg规范存储数据。使用压缩后，显而易见的好处就是结果金字塔文件要比不压缩的要小，ovr文件大概是原始未压缩大小的8%。如果金字塔文件也进行了压缩（jpeg压缩），这个比率更可以达到2%。具体数值参见下表。
金字塔的层级到底建多少级最好呢？
这个问题可以说是金字塔所有的问题中被问到的最多的了。大家都知道创建金字塔可以加速栅格数据的显示，那么是不是建的层级数越多越好呢？可以预见到的，金字塔的层级越多，所占的磁盘空间也就越大。在创建金字塔的时候，创建层级越多所消耗的时间也就越长。
更重要的是，不知道你有没有想过，创建10-20级的金字塔是否有意义呢？
既然金字塔的原理是对原始栅格数据的向下重采样，也就是，每增加一级金字塔，分辨率x2，那么建到第16级的时候，分辨率已经达到原始数据的2的16次幂65536倍了，即使原始数据是10cm的高分辨率航空影像，最高一级金字塔的分辨率也有6554m了，是不是一个很夸张的数字？也就是说，如果原始影像是用在1:500的比例尺下的，最上一级金字塔只会在1:3276万的比例尺下才会取到。更何况，在多次重采样的过程中，原始数据的信息也会丢失大半。什么意思呢，就是在最上面一级金字塔上只能看到朦胧模糊的抽象画了。
所以呢，一般建议金字塔创建6-7级就可以满足性能上的需求了。大家也可以注意一下，比如ArcGIS online上的影像底图，或者Google Maps上的影像数据，都是多分辨率的，在大比例尺下使用高分辨率的航空影像或者高精度卫片，而在省级或者国家范围的都是用的低分辨率的卫星影片的。分辨率从20cm到1m, 30m，60m，100m等等…这样的方式既可以保证显示的速率，又可以保证信息的完整性。
说到金字塔的层级，那么我们在创建金字塔的时候，如何设置要创建的层级的数量呢？
在10.0及以后的版本中，不管是在ArcCatalog中，栅格数据上右键创建金字塔（build pyramid），还是通过GP工具进行创建，都可以在界面中直接输入。但是老版本的用户在运行工具时，并没有这个参数，这个时候就需要在环境变量里面进行设置了。见下图。
另外，老版本中对于金字塔这一个参数也仅有present/absent这两种选择，是看不到具体创建了多少层级的。只有在10.0以后的版本中，才能在栅格数据的属性列表中看到具体创建了多少层级的金字塔，见下图:
如何删掉栅格的金字塔呢？
由于在第一次将栅格数据加载到ArcMap时会自动提示金字塔的创建，可能慌忙之中创建的金字塔并不符合自己的要求，就会涉及到将现有金字塔删掉重建的问题了。如果是基于文件方式存储的栅格数据，直接浏览到当前文件夹，删到后缀为rrd或者ovr的文件，就可以快速的删除金字塔文件。但是如果数据入库了，比如file geodatabase，如何删除呢？同样，我们也可以通过运行build pyramid工具。但是这个时候，需要将pyramid
level设置成0（老版本在环境变量中设置），运行完工具金字塔文件就被删除掉了。
关于栅格渲染的内容到这里就结束了。金字塔的内容一向是被关注度最高的，如果有问题我没有说清楚，或者还有那些没有提到的，欢迎在下面留言，我看到了会再做修改。
预告一下，再接下来要更新的是Image Analysis Window的内容，涉及栅格数据的显示，山影图，Pan数据的数据融合，NDVI，影像正射纠正等高级一些的内容。如果你感兴趣，就敬请期待哈~ ~\(≧▽≦)/~
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941-11栅格数据与栅格数据处理
11栅格数据与栅格数据处理；除了矢量数据之外，另一种形式的数据在表示图形信息；11.1栅格数据及其获取；11.1.1栅格数据的概念；将制图区域的平面表像按一定的分解力作行和列的规则；如果一个图像的灰度值只有两种（通常用1表示前景元；图11.1表明如何用矢量数据和栅格数据来表示一条；图11.1；在矢量形式表示中，曲线由一个顺序点列的X，Y坐标；在计算机地图制图
11栅格数据与栅格数据处理除了矢量数据之外，另一种形式的数据在表示图形信息和计算机图像处理方面，也起着愈来愈重要的作用，那就是栅格形式的数据。11.1栅格数据及其获取11.1.1栅格数据的概念将制图区域的平面表像按一定的分解力作行和列的规则划分，就形成一个栅格阵列，其中每个栅格也称“像元”或“像素”。根据所表示的表像信息，各个像元可用不同的“灰度值”来表示，但每个像元被认为是内部一致的基本单元。由平面表像对应位置上像元灰度值所组成的矩阵形式的数据就是栅格数据。如果一个图像的灰度值只有两种（通常用1表示前景元素，用0表示背景元素），则这个图像也称“二值图像”（或称“二元图像”）。图11.1表明如何用矢量数据和栅格数据来表示一条曲线。图11.1在矢量形式表示中，曲线由一个顺序点列的X，Y坐标值给出，井可通过对每相邻的两点作连线而予以再现；而在栅格形式表示中，曲线是通过对其经过的所有像元赋以特定的数值而给出，即“线上”与“线外”的像元具有不同的灰度值。只要通过一种装置，将栅格数据中不同的灰度值变为物理上不同的亮度，就可以将曲线再现出来。在计算机地图制图中，用栅格数据表示各种地图基本图形元素的标准格式如下（见图11.2）。
点状要素――用其中心点所处的单个像元来表示；线状要素――用其中轴线上的像元集合来表示。中轴线的宽度仅为一个像元，即仅有一条途径可以从轴上的一个像元到达相邻的另一个像元。这种线划数据称细化了的栅格数据；
面状要素――用其所覆盖的像元集合来表示。 94图11.2 图11.3图11.4在栅格数据中，常用的相邻概念有四方向相邻和八方向相邻两种。如图11.3。设所讨论的中心像元为（i，j）（即第i行、第j列的那个像元），若只定义与其有公共边的四个像元（i-l，j）、（i，j＋1）、(i＋1，j)、（i，j-1）与中心像元（i,j）相邻，则这种相邻称为四方向相邻。此时，像元（i,j）具有四向邻域；若除了上述的四个像元以外，还定义像元（i-1，j-1）（i-1，、j＋1）（、i+1,j+1）（、i+1,j-1）也与中心像元（i，j）相邻，则这种相邻称为八方向相邻。此时，像元（i，j）具有八向邻域。从图像上看，同样都是细化了的栅格数据，四方向相邻与八方向相邻的栅花数据各有特点，如图11.4所示。八方向相邻的图形线划显得纤细，位置过渡较自然，与矢量数据的对应图形相比，栅格化“抖动”（也称阶梯效应）相对较弱；而四方向相邻的图像线划显得粗壮、结实，同时，栅格化的阶梯效应较明显，但其特点是沿任何方向横截一条连通的栅格线划时，其截面宽度不小于一个像元的边长。 11.1.2栅格数据的获取在计算机地图制图中，栅格数据的来源可以有多种。 95（1）通过遥感获得。通过遥感手段获取的数字图像，从概念上讲，就是一种栅格数据。它是遥感传感器在某个特定的时间、对某一地区地面景象的辐射和反射能量进行扫描抽样，并按不同的光谱段分光并量化后，以数字形式记录下来的像素亮度值序列。这些数据按一定的格式，存贮在计算机中。
（2）由对图片扫描而来。利用扫描机这种设备，可以把光学模拟图像（如一张像片或底片）或图件（如手工制图原稿或现有地图）提供的资料转换为栅格数据。
（3）由矢量数据转换而来。栅格数据也可以通过计算机，由矢量数据转换而来。
（4）由平面上行距、列距固定的点内插或抽样而来。假定图11.5是地形图的一部分，如果我们在它的上面覆盖上行距、列距固定的矩形网格，并将每个网格线交点处的高程值通过内插读出来，按不同的高程值逐行逐列进行编码，就能得到一个栅格阵列数据。 图11.5对于一幅由表示不同属性的多边形所组成的专题图，也可利用固定的行距、列距进行抽样，并将抽样结果编码，从而得到栅格数据。下面介绍三种抽样编码法：（1）中心归属法。每个栅格单元的值，根据该栅格中心点所在面域的属性来确定，如图11.6所示。（2）长度占优法。每个栅格单元的值，根据栅格中线（水平或垂直的）的全部或主要部分所处的面域的属性来确定，如图11.7所示。（3）面积占优法。每个栅格单元的值，取占据该栅格单元面积最大的实体代码来表示，如图11.8所示。11.1.3栅格数据的优缺点在计算机地图制图中，栅格数据的处理始于上世纪70年代中期。显然要晚于矢量数据处理的引入。相对于矢量数据而言，在计算机地图制图中采用栅格数据处理具有如下的优越性：96图11.6图11.7 图11.8（1）可以利用扫描机高速、自动地从像片或地图上采集到栅格数据。在图形数据采集方面，这种方式被认为是提高自动化程度的根本出路；（2）在自动绘图方面，栅格绘图机要比矢量绘图机的输出速度高得多，从最新的工艺水平来看，栅格绘图机绘出的地图，质量丝毫不亚于矢量绘图机的产品，前者甚至更高；（3）用栅格形式便于进行面块的数据处理。如多幅图的叠置分析、制作分层设色图、晕渲图等；
（4）栅格数据处理的程序一般比较简短；（5）栅格数据库的结构比矢量数据的结构简单。
但是，栅格技术与矢量技术相比，也有一些弱点：（1）栅格数据所涉及的数据量往往很大，因而需要较多的存贮空间；
（2）由于数据量大，栅格数据处理往往需要较长的计算时间；（3）因每个制图目标已被分解成许多像元，故不可能对整个制图目标进行直接定义；97这些缺点在初期曾严重影响栅格技术在地图制图中的使用。而现在，随着高密度存贮介质的发展以及适用于栅格数据处理的计算机及其外围设备的出现，随着人们对栅格数据处理方法研究的逐步深入，这些不利方面正逐步得到克服。栅格数据和矢量数据处理技术已成为计算机地图制图中两个相互补充、相互促进的手段。11.2栅格数据的处理11.2.1栅格数据的基本运算栅格图像的处理常用到下述的基本运算：
（1）灰度值变换为了利用栅格数据，得到尽可能好的图像、图形质量或分析效果，往往需要将原始数据中像元的原始灰度值按各种特定方式变换。各种变换方式可以用所谓“传递函数”来描述。其中，原始灰度值与新灰度值之间的关系，正如函数中自变量与因变量之间的对应关系。“临界值操作”是指凡低于（或高于）某一个临界值的灰度值都被置成一种新灰度值（例如0），其余的也可均置为另一种不同的灰度值常量（例如1）。原来带有各种灰度值的一幅栅格图像，经过在灰度值的临界值操作，变换为只带有两种灰度值（0和1）的二值栅格图像。“分割型传递函数”的目的是把确定范围（例如灰度值在125～222之间）内的原始灰度值原封不动地予以接收，而把其余所有的原始灰度值均置为零。这一带有选择性接收的过程被形象地叫作“切片”。正像和负像的互换，可以采用“反转型”传递函数。还可以设计出许多传递函数。例如，为了把若干原始的制图物体（例如公路）的等级在制图综合时合并成一个新的等级，可以设计出相应的“归类函数”。（2）栅格图像的平移这是一种极为简单而重要运算．即原始的栅格图像按事先给定的方向平移一个确定的像元数目。如图11.9的（1）为原始图像，（2）是原始图像分别向右、向上平移了一个像元而形成的新图像。图11.9（3）两个栅格图像的算术组合将两个栅格图像互相叠置，使它们对应像元的灰度值相加、相减、相乘等。例如图11.10的（1）、（2）、（3）。（4）两个栅格图像的逻辑组合将两个图像相对应的像元，利用逻辑算子“或”、“异或”、’‘与”和“非”进行逻辑组合。例如图11.10的（4）、（5）、（6）、（7）。98包含各类专业文献、生活休闲娱乐、各类资格考试、高等教育、中学教育、应用写作文书、941-11栅格数据与栅格数据处理等内容。　
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