【干货】转换为国土空间规划要求的栅格精度时,千万别入坑!

国家出台的《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价技术指南》(6月版、7月版)(以下简称“双评价技术指南”)中,对栅格单元的计算精度提出了明确的要求——

省级(区域)层面:单项评价根据要素特征确定区域、流域、栅格等评价单元(www.kenku.net)。计算精度采用 50 米×50 米栅格,山地丘陵或幅员较小的区域可提高到 25 米×25 米或 30 米×30 米。

市县层面:单项评价宜在省级评价基础上进一步细分评价单元。优先使用矢量数据,使用栅格数据的采用 25 米×25 米或 30米×30 米计算精度。

这意味着:大家在拿到相关数据的时候,一定要先查看栅格的计算精度是不是符合要求。

什么?如何查看?右击打开数据属性,然后见下图:

如果计算精度(像元大小)不符合要求肿么办?

很简单,必须要重采样!

所谓重采样,就是处理栅格数据时,由于数据像元大小或计算精度不符合要求,或者在进行栅格数据配准后,像元发生倾斜,或者对多个栅格数据进行分析时,需要使用相同的栅格分辨率,采样到同一分辨率下。

可能这个时候很多朋友就会问道,做了那么多分析,为什么之前很少用到重采样呢。

若是正在看文章的你,真有这种问题,那小飞飞可以回答你三点原因:

1. 你的运气足够好,每次拿到的数据都符合要求;

2. 对计算精度或像元大小的概念不清楚,没有意识到这个问题;

3. 知道像元大小不符合要求,无所畏惧,勇往直前。

那么现在,无论怎样,大家在进行国土空间规划的分析计算时,对于不符合要求的栅格计算精度,一定要重采样、一定要重采样、一定要重采样.....

于是,本文标题中的“坑”就要来了。

小飞飞在研究到转换栅格像元大小或计算精度的时候,由于不细心,出现了很多复杂的问题。

问题有多复杂,归纳解决起来就有多简单。千丝万缕总有一根主线,再复杂的问题,也可以用一句话概括:如果你不注意重采样的方法,重采样的计算结果会与原数据计算结果不同哦!

我们以土地利用图为例,重采样的的土地利用图少了很多蓝色的水域!换做“双评价”中常用的坡度分析图纸同样,如果不注意重采样的方法,坡度计算同样会产生很大的偏差。

小飞飞由于疏忽大意发现了这个坑,并且仔细研究了重采样的方法,希望以此填坑。

填坑的秘诀就在于......还是先来看看很重要的重采样工具在哪——

数据管理工具—栅格工具—栅格处理—重采样

打开后点击“重采样技术”的下拉箭头,我们看到了四个选项,分别是——

NEAREST: 最邻近分配法

BILINEAR: 双线性插值法

CUBIC: 三次卷积插值法

MAJORITY: 众数算法

大家如果对这些复杂的数学概念感到头疼的话也没关系,下面小飞飞要讲的,才是填坑的秘诀所在,认真看哦——

土地利用、土壤或森林类型等离散数据进行重采样,请选用“NEAREST”或“MAJORITY”方法,首选“NEAREST”。

NEAREST:最邻近法

是速度最快的插值方法;

它不会更改输入单元的值,意思就是输入栅格中的值 2 在输出栅格中仍将为 2,决不会为 2.2或 2.3。由于输出单元值保持不变,因此最邻近分配法应该用于名目数据或顺序数据,其中每个值都表示一个类、一个成员或一个分类。

MAJORITY: 众数算法

该方法同样适用于离散数据的重分类,与最邻近法相比,该方法生成的结果更平滑,不过偶尔会平滑掉一些数据,对精度要求不高、但是需要较高的图纸表现力的时候可以使用这种方法。

现在,我们利用最邻近法对上面的土地利用图进行重采样,转换为国土空间规划的30*30(原数据为50*50)的计算精度:

结果如下,可以看到与原始数据并无偏差:

需要计算高程、坡度、噪音强度等连续数据时,对DEM等数据进行重采样,请选用“BILINEAR”和“CUBIC”方法,首选“BILINEAR”。

BILINEAR: 双线性插值法

该方法法使用四个最邻近输入单元中心的值来确定输出栅格上的值。输出单元的新值是这四个值的加权平均值,将根据它们与输出单元中心的距离进行调整。

因此该方法的像元值会随距离进行相应变化,适用于连续数据,意思就是,不会改变高程、坡度等连续数据的计算结果。

CUBIC: 三次卷积插值法

该方法同样适合连续数据,与双线性插值法相比,该方法的几何变形较小,但是耗时长,而且部分输出像元值位于输入像元值范围之外。

大家可以自行对 DEM进行重采样,然后计算坡度或高程等连续数据。

最后,两句话简单的总结下:

离散数据( 土地利用、土壤或森林类型等 )重采样请选用“NEAREST”;

连续数据(计算 高程、坡度、噪音强度等 )重 采样,请选用“BILINEAR”。

希望大家千万别再入这个坑。

转载自:ArcGIS带你飞

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