python栅格数据重采样，简述栅格数据重采样方法有几种?有哪些优缺点?

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python如何对栅格数据进行时间序列分析

1、NumpyPython没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。

2、datetime.timedelta对象代表两个时间之间的时间差，两个date或datetime对象相减就可以返回一个timedelta对象。

3、具体如下：时间序列分析：对于同一地点的气温和降水数据，可以采用时间序列分析方法，对其历史数据进行拟合和预测。时间序列分析可以用来检验数据是否具有趋势性、季节性、周期性和随机性等特征，并且可以进行预测和模拟。

4、Python数据分析流程及学习路径数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。

1、栅格数据重采样了。layout布局缓慢的渲染速度对app性能也有的很大的影响。充满不必要的views和可读性差的layout文件会让你的app运行缓慢。

2、在布局中输入： MVSETUP - a - r - 选择基点 - 输入角度设计院出的图中，很多表格、图框都是模型中没有的，而是直接在layout中添加的，他们是怎么做到的在布局中可以像模型中一样绘制图形，但是不能建三维。

3、layout导出pdf原理图方法如下：打开需要导出的layout，确保布局界面已经完成。点击“文件”菜单，选择“导出”选项。在弹出的“导出”对话框中，选择“PDF”格式，并设置导出的文件名和保存路径。

4、首先在布局里面，进入模型空间。输入命令Z。然后比如比例是1：100就输入：0.01xp 之后再缩放都要输入比例因子。这样的话能成为想要的打印比例而尺寸标注是不会变化的。

5、根据layout软件介绍得知，该软件制作施工图时会有很多缺点，缺点如下：layout在制作施工图时图形捕捉不精准，会出现误差。layout在制作施工图时中文支持不好，时不时会有输入文字变乱码或字体不正确的情况。

6、老版本的layout本身存在的问题。用了不常用的字体。链接出现问题。建议用最新版的layout。Layout，动画专用名称，根据导演(或者其他人)所画的分镜表画出来的设计图。

Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。

pandas中使用resample方法来实现频率转换，下面是resample方法的参数详解：将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月，M或者BM，将数据分成一个月的时间间隔。

接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。生成数据表常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。

1、地理处理→ArcToolbox→投影和变换→栅格→投影栅格注意：变换栅格数据的投影类型，须要重采样数据。重采样技术是可选项，用以选择栅格数据在新的投影类型下的重采样方式，默认状态是NEAREST，即最邻近采样法。

2、首先要知道你现在数据的投影类型，然后使用project工具尽心投影，投影为lambert投影。其次对数据进行重采样，使用resample工具进行，采样间隔设置为1km即可。

3、BSQ(band sequential)是像素按波段顺序依次排列的数据格式。即先按照波段顺序分块排列，在每个波段块内，再按照行列顺序排列。同一波段的像素保存在一个块中，这保证了像素空间位置的连续性。

常用的重采样方法有最邻近内插法（nearest neighbor interpolation）、双线性内插法（bilinear interpolation）和三次卷积法内插（cubic convolution interpolation）。

栅格重采样主要包括三种方法：最邻近法、双线性内插法和三次卷积插值法。最邻近法是把原始图像中距离最近的像元值填充到新图像中；双线性内插法和三次卷积插值法都是把原始图像附近的像元值通过距离加权平均填充到新图像中。

重采样方法：最邻近像元法优点：简单，灰度值没有变化。缺点：像点位置产生误差，几何精度较其他两种差。灰度重采样：指采用适当的方法把该点位周围整数点位上灰度值对该点的贡献积累起来，构成该点位新灰度值的过程。

方法一所处理的情况比较特殊。方法二再一次引入A/D和D/A量化误差。方法三最为理想。音频重采样主要步骤是进行插值或抽取。

其中低分辨率波段的重采样使用的方法为三次卷积内插法。融合前后图像特征如图3-5所示。

采用非直接匹配方法进行几何变换，反算回像元的几何位置往往并不与原图像完全重合，因而，必须要用重采样方法通过插值确定输出像元的值。常采用的重采样方法有：邻元法、双线性内插法和立方卷积法三种。

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