Lấy mẫu lại raster nhị phân để cho * tỷ lệ * trong cửa sổ ô mới

Tôi muốn chuyển từ raster nhị phân của rừng / không có rừng ở độ phân giải 30m sang raster ở độ phân giải 240m với giá trị của mỗi ô là tỷ lệ của ô đó - nghĩa là các giá trị dữ liệu cho các ô 240m sẽ đi từ 0 (trong đó tất cả các ô trong raster 30m đều bằng 0 / không có rừng) đến 0,5 (trong đó một nửa ô 30m là rừng, một nửa là không có rừng) đến 1 (trong đó tất cả các ô trong raster 30m đều có rừng).

Mặc dù có ý kiến ​​không nên sử dụng phép nội suy song tuyến trên dữ liệu rời rạc, theo như tôi có thể nói kết quả với dữ liệu nhị phân 0/1 sẽ cho giá trị trung bình (tức là tỷ lệ giữa 1 và 0). Đây có phải là một cách hợp lý để làm điều đó, hoặc có một phương pháp tốt hơn?

Tôi có thể sử dụng Arc, QGIS và Idrisi.

Sử dụng số liệu thống kê Khối .

Điều này hoạt động như thống kê tiêu điểm bằng cách tính toán một bản tóm tắt thống kê (chẳng hạn như trung bình bạn muốn) trong một vùng ô được chỉ định (như ô vuông 8 x 8, trong đó 8 = 240 m / 30 m), ngoại trừ nó chỉ thực hiện điều này cho một phân chia thường xuyên của lưới, thay vì với một tập hợp các vùng lân cận chồng chéo, mỗi một ô ở mỗi ô.

Bạn cũng có thể sử dụng số liệu thống kê Focal nếu bạn thực sự muốn: sau khi tính toán trung bình tiêu cự trên 8 ô vuông, lấy mẫu lại thành lưới 240 m bằng cách sử dụng mô hình hàng xóm gần nhất . Khi các lưới được đăng ký với nhau ( nghĩa là chúng có cùng nguồn gốc), điều này sẽ cho kết quả tương tự như block statistics. (Tôi sẽ không đảm bảo rằng: một số lựa chọn tùy ý phải được thực hiện khi các trung tâm tế bào mới trùng với các góc ô cũ - như chúng sẽ ở đây - và, nếu các ủy ban khác nhau mã hóa hai quy trình, chúng có thể đã đưa ra các lựa chọn khác nhau: ít trong ArcGIS thực sự phù hợp, tôi sợ.)

Một cách tiếp cận khác là tạo ra một lưới các vùng, một vùng trên một ô vuông nơi mong muốn trung bình và thực hiện tóm tắt khu vực dưới dạng lưới. Các vùng có thể được tính toán một cách toán học từ các lưới tọa độ hàng và cột (bằng phương tiện floorhoặc inthàm, bằng cách phân loại lại hoặc bằng cách nối một bảng phù hợp với bảng thuộc tính).

Tôi sẽ kết thúc bằng cách nhận xét rằng phép nội suy song tuyến tính, mặc dù nó thực sự sẽ mang lại các giá trị trong phạm vi 0..1, không phải là điều bạn muốn: nó hoạt động bằng cách tìm tối đa bốn ô lưới ban đầu (30 m) xung quanh tâm của một ô mới ( 240 m) ô và chỉ nội suy các giá trị của chúng. Như vậy, nó sẽ bỏ qua 8 * 8 - 4 = 60 ô ban đầu khác nằm trong mỗi khối mới. Tôi minh họa phép nội suy song tuyến tính tại http://www.quantdec.com/SYSEN597/GTKAV/section9/map_acheebra.htmlm : cuộc thảo luận bắt đầu ở gần giữa trang.

Trong ArcGIS, khi bạn lấy mẫu lại dữ liệu bằng cách lấy mẫu song tuyến, nó chỉ nhìn vào các giá trị của bốn ô trung tâm ( tài liệu mẫu lại ). Vì vậy, sử dụng phương pháp này sẽ vẫn mất dữ liệu nếu bạn không bù cho việc mất dữ liệu.

Cho rằng chúng ta biết rằng đối với các ô được ghép lại, bạn theo tỷ lệ các ô được trồng trong rừng, chúng ta có thể coi đó là tổng của các ô 30m chia cho 64 (có 64 ô 30m trong khối 240m).

Điều này có nghĩa là nếu chúng ta có thể tạo một raster mới với các giá trị trung tâm là tổng của các giá trị xung quanh ở độ phân giải 30m, việc hạ độ phân giải bằng cách sử dụng mẫu lại với phép nội suy lân cận hoặc song tuyến gần nhất sẽ cung cấp cho chúng ta 240m ô là tổng của các ô 30m. che. Chúng tôi có thể làm điều này với công cụ tổng tiêu cự trên raster 30m.

Cuối cùng, một khi chúng ta có một raster tổng tiêu cự 240m, chia cho 64 để có câu trả lời tỷ lệ của bạn.

Trong Idrisi tôi không chắc chắn về các thuật toán lấy mẫu hình ảnh, tương tự như vậy trong QGIS, nhưng tôi tưởng tượng có một cái gì đó tương tự. Chắc chắn trong QGIS, bạn có thể xử lý raster bằng Python bằng cách sử dụng scimy ndimage hoặc tương tự.