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在ArcGIS中为栅格数据添加投影

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简介：
本教程介绍如何在ArcGIS软件中为栅格数据集定义和应用地理坐标系统（如WGS 84、UTM等），确保地图分析与显示精度。 栅格数据常常会出现投影缺失的问题，这给地理数据的处理带来了诸多挑战。因此，需要为栅格数据添加地理投影或空间参考以解决这些问题。

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  • 在ArcGIS中为栅格数据添加投影
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    本教程介绍如何在ArcGIS软件中为栅格数据集定义和应用地理坐标系统（如WGS 84、UTM等），确保地图分析与显示精度。 栅格数据常常会出现投影缺失的问题，这给地理数据的处理带来了诸多挑战。因此，需要为栅格数据添加地理投影或空间参考以解决这些问题。
     
  • 在ENVI中为栅格图添加坐标
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    本教程详细介绍如何使用ENVI软件为栅格图像添加地理坐标，包括数据集的空间参考设置和投影应用方法。 在ENVI软件中给栅格图（或图片文件）添加坐标，使之与某影像的投影一致。
     
  • 在ArcGIS中运用栅格数据
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    本教程详细介绍如何在ArcGIS软件环境中处理和分析栅格数据，涵盖数据导入、重采样、叠加分析及空间统计等关键步骤。 关于ArcGIS中的栅格数据使用方法的rm格式视频。
     
  • 基于ArcGIS的栅格投影转换（Python）
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    本文章介绍了如何利用ArcGIS结合Python技术进行栅格数据的投影转换，详细阐述了实现步骤和代码示例。 本资源使用Python编写，并基于ARCGIS中的arcpy库。数据应统一放置在同一文件夹中。此资源适合有一定Python基础的用户使用。
     
  • ARCGIS中的栅格影像数据分幅分割（Split Raster）
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    本教程介绍在ARCGIS软件中如何对栅格影像数据进行有效分幅和分割的方法与技巧，帮助用户提高处理大规模影像数据的工作效率。 在ARCGIS中使用SplitRaster工具可以将栅格影像数据进行分幅分割。
     
  • ARCGIS中栅格影像数据的分幅分割（SplitRaster）.pdf
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    本PDF文档深入讲解了如何使用ArcGIS软件进行栅格影像数据的分幅分割操作，详细介绍Split Raster工具的应用方法与技巧。 在GIS（地理信息系统）领域，栅格影像数据的管理和处理是一项关键任务，特别是在大型项目中，需要对数据进行有效的组织和分割。ARCGIS作为业界领先的地图制作和地理数据分析工具，提供了丰富的功能来满足这些需求。本段落将详细介绍如何使用ARCGIS中的SplitRaster功能来进行栅格影像数据的分幅分割。 首先，我们需要了解什么是栅格影像数据。栅格数据是一种以网格形式存储地理信息的数据结构，每个单元（也称为像素）代表地表的一个特定位置，并且可能包含相应的属性值，如颜色或高程。对于大面积的栅格数据而言，进行分幅分割可以便于管理、传输和分析。 在ARCGIS中执行栅格影像数据的分幅分割主要包括以下几个步骤： 1. **准备影像数据**：你需要有一个栅格影像文件作为开始点。例如，假设你有一张名为TestRaster的数据集。这个文件可能是遥感图像、数字高程模型（DEM）或其他类型的地理信息。 2. **预处理影像数据（可选）**：有时需要对原始的栅格数据进行一些调整或裁剪操作以满足特定需求。例如，你可以通过“Data Management Tools” → “Raster” → “Raster Processing”中的“Clip”工具来创建一个新的只包含感兴趣区域的数据集。 3. **处理后的影像图**：执行完上述步骤后，你将获得一个仅包括原数据指定部分的新栅格数据集。这将是接下来进行分幅操作的基础。 4. **使用Split Raster功能分割栅格图像**：在ARCGIS的“Data Management Tools” → “Raster” → “Raster Processing”中找到并选择“Split Raster”。此工具允许你根据像素数量或输出文件大小等参数将大尺寸栅格数据分隔为多个小块。 5. **执行结果查看与处理**：点击确定后，ARCGIS会按照设定的规则把栅格影像分割成若干个独立的小份，并以同一名称加上编号的形式保存。这使得后续的数据管理和分析更加方便高效。 通过使用SplitRaster功能进行分幅操作可以大大提高数据管理效率并减少内存占用，在面对大型栅格数据集时尤其有效。此外，这种处理方式有利于分布式存储和并行计算环境中的应用，特别是在大数据分析及云计算环境中具有明显优势。 总而言之，ARCGIS的SplitRaster工具为用户在地理空间数据分析中提供了强大的支持手段之一，它能够帮助使用者更高效地管理和分割大型栅格影像数据集，并进一步提升整个GIS工作流程的表现。通过合理的分幅策略和使用方法可以优化数据存储、传输及处理过程中的效率与效果。
     
  • ArcGIS 中的栅格数据分析
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    《ArcGIS中的栅格数据分析》是一本介绍如何使用ArcGIS软件进行栅格数据处理与分析的专业书籍。书中详细讲解了栅格数据模型、空间插值方法及遥感影像分类等技术，帮助读者掌握高效的空间数据管理与应用技巧。 适合初学者的ArcGIS栅格数据学习。
     
  • 在ArcGIS中使用Python进行栅格影像数据的批量裁剪
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    本文章介绍了如何利用ArcGIS平台结合Python脚本实现对大量栅格影像数据的自动化裁剪处理，有效提高工作效率。 在ArcGIS中使用Python语言批量裁剪栅格影像数据，并提供详细注释。只需更改被裁剪影像所在文件夹以及矢量数据裁剪范围的路径即可。
     
  • Python 2.7 批量转换栅格数据的投影
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    本文章介绍如何使用Python 2.7编写脚本来批量处理和转换栅格数据的地理坐标系统（GIS）投影，提高工作效率。 在Python 2.7中使用ProjectRaster_management函数可以批量转换栅格数据的投影。该函数的具体参数如下： - in_raster：输入栅格数据集。 - out_raster：要创建的输出栅格数据集，如果以文件格式存储，则需指定扩展名（如.bil、.bip等）；若存入地理数据库中则无需添加扩展名。 支持的文件类型包括： - .bil - Esri BIL - .bip - Esri BIP - .bmp - BMP - .bsq - Esri BSQ - .dat - ENVI DAT - .gif - GIF - .img - ERDAS IMAGINE - .jpg - JPEG - .jp2 - JPEG 2000 - .png - PNG - .tif - TIFF （无扩展名时为Esri Grid格式）
     
  • Python 2.7 批量转换栅格数据的投影
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    本文章介绍如何使用Python 2.7编写脚本批量处理和转换栅格数据的地理坐标系统（GIS）投影，适用于需要高效管理大量空间数据的专业人士。 在Python 2.7环境下进行栅格数据批量转换投影的命令为ProjectRaster_management (in_raster, out_raster, out_coor_system, resampling_type, cell_size, geographic_transform, Registration_Point, in_coor_system)。 其中： - `in_raster` 是输入的栅格数据集，可以是Mosaic Layer或者Raster Layer类型。 - `out_raster` 为输出创建的栅格数据集。存储格式包括Esri BIL、BIP、BMP、BSQ, ENVI DAT, GIF, ERDAS IMAGINE, JPEG, JPEG 2000, PNG和TIFF，或无扩展名表示ESRI Grid。 - `out_coor_system` 是输入栅格投影到的目标坐标系。默认值会依据输出坐标系环境设置确定。 - `resampling_type`（可选）参数用于指定重采样算法类型，默认为NEAREST。可用的选项包括最邻近分配法、双线性插值法、三次卷积插值法和众数重采样法，分别适用于不同类型的栅格数据集。 - `cell_size`(可选) 设置新栅格数据集中的像元大小，默认情况下会使用所选择的栅格数据集中现有的像元大小。 - `geographic_transform`（可选）参数用于在两个地理坐标系或基准面之间实现变换的方法。如果输入和输出坐标系统的基准面不同，必须指定此值。 - `Registration_Point`(可选) 用于定义像素对齐的x和y坐标，在输出空间中定位原点以确保所有像元与该点间隔一个像元距离。 - `in_coor_system`（可选）参数指定了输入栅格数据集所使用的坐标系。