ERROR 010240: 无法以输出格式 GRID 将栅格数据集保存到 C:\Users\小班长\AppData\Local\Temp\g_g443。”
时间: 2024-01-14 10:21:53 浏览: 334
ERROR 010240是ArcGIS中的一个错误代码,表示无法将栅格数据集保存为指定的输出格式。这个错误通常是由于输出路径或格式设置不正确导致的。要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
1. 检查输出路径:确保输出路径是有效的,并且你有权限在该路径下创建文件。如果路径包含特殊字符或空格,请尝试将路径更改为不包含这些字符的简单路径。
2. 检查输出格式:确保你选择的输出格式是正确的。在保存栅格数据集时,可以选择多种输出格式,如GRID、TIFF、JPEG等。根据你的需求选择正确的输出格式。
3. 检查空间参考:错误信息中提到了空间参考不存在,这可能是导致保存失败的原因之一。确保你的数据集具有正确的空间参考,并且与你选择的输出格式兼容。
4. 检查栅格数据集:如果你正在尝试保存的栅格数据集存在问题,例如数据损坏或格式不正确,那么也可能导致保存失败。尝试重新创建或修复栅格数据集,并再次尝试保存。
5. 检查软件版本:有时,特定版本的ArcGIS可能存在一些bug或问题,导致保存失败。确保你使用的是最新版本的ArcGIS,并尝试更新软件以解决可能存在的问题。
希望以上方法能帮助你解决问题。如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我能够提供更准确的帮助。
相关问题
无法以输出格式 GRID 将栅格数据集保存到 E:\学习\空间分析\Chp11\Ex1\Result\me\face0。 执行(RasterCalculator)失败。
根据引用[1]中提供的信息,无法以输出格式GRID将栅格数据集保存到"E:\学习\空间分析\Chp11\Ex1\Result\me\face0"的原因可能是栅格数据集未保存在本地磁盘(C:),或者栅格数据集的文件路径或文件名不符合ArcGIS文件名限制。解决方法可以尝试以下两种方式:
1. 将栅格数据集保存在本地磁盘(C:),然后重新打开ArcMap,刷新文件夹连接,一般情况下可以解决该问题。
2. 检查并确保栅格数据集的文件路径或文件名符合名称限制后重试。
根据引用中提供的信息,你提到将代码交给朋友运行,但他们的输出是空白的。你还提到使用了修改过的脚本,并在与第一个相同的位置得到了错误。根据提供的信息,无法确定具体的错误原因。可能的原因包括代码中的错误、路径问题或其他问题。建议检查代码中的错误,确保路径正确,并排除其他潜在问题。
使用 GDALDataset::RasterIO 函数来降低栅格数据集的分辨率
使用 GDALDataset::RasterIO 函数来降低栅格数据集的分辨率,可以通过设置读取和写入的像素数来实现。假设原始数据集的分辨率为 $w_0 \times h_0$,要将其降低到 $w_1 \times h_1$,可以先计算出每个像素的宽度和高度比例:
```c++
double scaleX = (double)w_0 / w_1;
double scaleY = (double)h_0 / h_1;
```
然后,可以创建一个大小为 $w_1 \times h_1$ 的缓冲区,将原始数据集中的数据按比例写入到缓冲区中:
```c++
// 打开原始数据集
GDALDataset *pSrcDS = (GDALDataset *) GDALOpen("path/to/src/dataset", GA_ReadOnly);
// 创建输出数据集
GDALDriver *pDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("GTiff");
GDALDataset *pDstDS = pDriver->Create("path/to/dst/dataset", w_1, h_1, pSrcDS->GetRasterCount(), GDT_Float32, NULL);
// 计算每个像素的宽度和高度比例
double scaleX = (double)w_0 / w_1;
double scaleY = (double)h_0 / h_1;
// 设置读取和写入的像素数
int nXSize = (int) ceil(scaleX); // 保证至少读取一个像素
int nYSize = (int) ceil(scaleY);
// 创建缓冲区
float *pBuf = (float *) CPLMalloc(nXSize * nYSize * sizeof(float));
// 逐行读取原始数据集的数据,并按比例写入到缓冲区中
for (int y = 0; y < h_1; y++) {
for (int x = 0; x < w_1; x++) {
// 计算在原始数据集中的位置
int srcX = (int) (x * scaleX);
int srcY = (int) (y * scaleY);
// 读取数据
CPLErr err = pSrcDS->RasterIO(GF_Read, srcX, srcY, nXSize, nYSize,
pBuf, nXSize, nYSize, GDT_Float32,
pSrcDS->GetRasterCount(), NULL,
0, 0, 0);
if (err != CE_None) {
// 处理错误
// ...
}
// 计算平均值
float sum = 0;
for (int i = 0; i < nXSize * nYSize; i++) {
sum += pBuf[i];
}
float avg = sum / (nXSize * nYSize);
// 写入数据
err = pDstDS->RasterIO(GF_Write, x, y, 1, 1,
&avg, 1, 1, GDT_Float32,
pSrcDS->GetRasterCount(), NULL,
0, 0, 0);
if (err != CE_None) {
// 处理错误
// ...
}
}
}
// 释放缓冲区
CPLFree(pBuf);
// 关闭数据集
GDALClose(pSrcDS);
GDALClose(pDstDS);
```
在上述代码中,我们首先打开原始数据集,然后创建大小为 $w_1 \times h_1$ 的输出数据集。接下来,我们计算出每个像素的宽度和高度比例,并根据比例设置读取和写入的像素数。然后,我们创建一个大小为 $nXSize \times nYSize$ 的缓冲区,逐行读取原始数据集的数据,并按比例写入到缓冲区中。对于每个输出像素,我们计算出其对应的原始像素的平均值,并将其写入到输出数据集中。最后,我们释放缓冲区,并关闭数据集。
需要注意的是,上述代码仅适用于单波段数据集,如果处理多波段数据集,则需要在读取和写入数据时指定要处理的波段。同时,如果原始数据集的分辨率不能整除目标分辨率,则需要对每个输出像素进行加权平均,权重为其覆盖的原始像素的面积。
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