arcgis像素深度16降8怎么搞
时间: 2023-08-30 20:01:49 浏览: 203
要将ArcGIS中的像素深度从16位降低到8位,可以采取以下步骤:
1. 打开ArcGIS软件并加载要处理的栅格图层。
2. 导航到“ArcToolbox”工具箱,选择“Data Management Tools” -> “Raster” -> “Raster Processing”。
3. 在该工具组中,选择“Composite Bands”工具。
4. 在“Composite Bands”工具对话框中,选择要处理的栅格图层作为输入。
5. 在“Output Raster Dataset”字段中,指定输出新的栅格图层。
6. 在“Pixel Type”字段中,选择“8_BIT_UNSIGNED”选项,以将像素深度降低到8位。
7. 点击“OK”以开始执行该工具。
8. 处理完成后,将会生成一个8位像素深度的新栅格图层。
需要注意的是,像素深度的降低可能会导致数据损失。因此,在进行像素深度转换之前,最好先考虑数据的重要性和后续使用目的。如果需要保留更多的细节和精确性,可以选择更高的像素深度。
相关问题
arcgis如何修改像素类型和像素深度
### 回答1:
ArcGIS可以通过以下步骤修改栅格数据的像素类型和深度:
1. 打开ArcMap软件,并加载需要修改的栅格数据图层。
2. 在图层属性中,选择"Symbology"选项卡,并在渲染器中选择"Stretched"。
3. 点击"Customize"按钮,在弹出的"Stretch"对话框中选择"Advanced"选项卡。
4. 在该对话框中,可以选择修改像素类型和像素深度。选择"Type"选项卡,可以修改像素类型,如从32位浮点型修改为8位整型等等。
5. 同时也可以在"Type"选项卡中,修改像素深度。通过更改深度,可以增加或减少数据所占用的存储空间,同时也会影响像素值的精度。
6. 当修改完毕后,点击"OK"按钮保存设置,即可将修改后的数据应用于地图中。
总之,ArcGIS可以通过向导式的操作,方便快捷地实现栅格数据的像素类型和像素深度的修改,提高数据的精度和存储效率。
### 回答2:
ArcGIS中提供了几种不同的函数和工具来修改栅格数据的像素类型和像素深度。
一种常用的方法是使用“修剪”(Clip)工具来将已有的栅格数据裁剪到所需大小和分辨率,并可同时对像素的深度进行调整,保留所需的信息。裁剪后,可以使用“变换”(Transform)工具或从新的数据源中导入所需数据以修改像素类型和像素深度。使用“变换”工具可将数据转换成不同的投影坐标系、像素大小等参数,并予以相应的修正,以确保数据的准确性和可靠性。另外,ArcGIS还提供了多个栅格分析工具,如“重分类”(Reclassify)和“镶嵌”(Mosaic),以满足用户特定的数据需求和设计需求。
需要注意的是,栅格数据的像素类型和像素深度直接影响数据的处理效果和分析结果。在修改像素类型和像素深度之前,应先检查其原因,以确保不会对数据造成不必要的损失或误解。同时,对于不熟悉ArcGIS的用户,建议通过ArcGIS帮助手册和参考文献,熟悉其基本的操作和使用方法。
### 回答3:
ArcGIS中的像素类型和像素深度可以通过栅格数据的属性来进行修改。以下是具体的操作步骤:
1. 在ArcCatalog中选择需要修改属性的栅格数据文件,并右击打开属性表。
2. 在属性表中,选择“像素类型(pixel type)”,可以看到有两种像素类型可供选择-8位无符号整数类型和16位有符号整数类型。选择相应的类型,然后保存修改即可。
3. 在“像素深度(pixel depth)”中,可以选择将像素深度降低或者提高。选择“像素深度(pixel depth)”,可以看到当前栅格数据的深度。可以输入新的像素深度值,然后保存修改即可。
需要注意的是,在修改像素类型和像素深度时,需要谨慎操作,以免对栅格数据产生不可逆转的影响。此外,在修改像素类型和像素深度时,需要根据实际需要来进行选择,不同的类型和深度对于栅格数据的处理和分析都会产生不同的影响。
使用深度学习分类像素arcgis
使用深度学习分类像素在ArcGIS中是指利用深度学习技术对遥感影像进行像素级别的分类。ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件,可以用于处理、分析和可视化地理数据。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术,通过多层次的神经网络模型,可以学习到数据的高级特征表示。对于影像分类问题,深度学习可以自动从数据中学习到更具有区分性的特征,提高分类的准确性。
在ArcGIS中使用深度学习分类像素,首先需要准备训练样本和标签。训练样本是已经标注好类别信息的遥感影像,标签是每个像素的类别信息。然后,利用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)构建一个适合影像分类的深度学习模型,可以是卷积神经网络(CNN)或者其他类型的神经网络。
接下来,将准备好的训练样本和标签输入到深度学习模型中进行训练。通过反向传播算法和优化算法,模型将不断地调整网络参数,使得模型在训练集上的预测结果与标签更加接近。训练的过程可能需要大量的计算资源和时间。
训练完成后,就可以使用深度学习模型对其他未知影像进行像素级别的分类了。将待分类的影像输入到模型中,模型将根据学习到的特征和参数,预测每个像素的类别。最后可以将分类结果可视化,并进行后续分析和决策。
总的来说,使用深度学习分类像素在ArcGIS中可以提高遥感影像分类的准确性和效率,更好地理解和利用地理信息数据。同时,需要合适的样本数据、深度学习模型以及计算资源的支持,才能进行有效的分类工作。