ArcGIS教程：栅格表面的分辨率

ArcGIS栅格表面的分辨率 栅格表面的分辨率是ArcGIS中一个重要的概念，它对栅格数据的存储、分析和显示都产生了至关重要的影响。在进行研究时，选择合适的栅格像元大小是非常重要的。栅格像元大小的选择取决于执行最详细的分析所需的栅格像元的大小。像元必须足够小，这样才可以捕获到所需的详细信息；而像元又必须足够大，这样才可以提高计算机存储和分析的效率。 影响栅格像元大小的因素包括输入数据的分辨率、结果数据库大小、显示数据时观察者与数据之间的距离、所需的响应时间、要执行的应用和分析等。例如，在ArcGlobe或ArcScene中对栅格数据进行近距离导航时，可能需要提高栅格数据的分辨率，以避免出现斑驳图像。 不同的分辨率可以用于存储和分析不同类型的栅格数据集。例如，对于表示濒危物种分布情况的栅格数据集，可以采用较高的分辨率进行存储，而对表示州的流域边界的栅格数据集可以采用较粗糙的像元分辨率进行存储。 在对栅格数据进行分析时，需要将栅格数据重新采样为相同的分辨率，然后再执行分析操作。在对多个栅格进行分析时，需要将栅格数据重新采样为相同的分辨率，以确保分析结果的准确性。 然而，栅格像元的大小也会对数据的存储和分析产生影响。当栅格像元大小减小时，分辨率会增大，但这也会占用更多的磁盘空间，并影响处理速度。因此，在选择栅格像元大小时，需要平衡详细信息的捕获和计算机存储及分析的效率。 此外，栅格像元的大小还会对数据的精度产生影响。当尺度较为精细的数据重采样为尺度较为粗糙的数据时，较大的栅格像元可能会包含精细尺度数据中的多个数据值。在这种情况下，必须对输入数据进行聚合或优先处理，以使每个像元都被赋予单个值。 选择合适的栅格像元大小是非常重要的，它对栅格数据的存储、分析和显示都产生了至关重要的影响。通过考虑影响栅格像元大小的各种因素，可以选择合适的栅格像元大小，以提高数据的详细信息和分析的效率。