Những công cụ làm mịn / khái quát hóa raster có sẵn?

Tôi có một DEM mà tôi muốn làm mịn hoặc khái quát hóa để loại bỏ các cực trị địa hình (cắt bỏ các đỉnh và thung lũng lấp đầy). Lý tưởng nhất, tôi cũng muốn có quyền kiểm soát bán kính hoặc mức độ "mờ". Cuối cùng, tôi sẽ cần một bộ raster có phạm vi từ hơi mờ đến thực sự mờ. (Về mặt lý thuyết, mờ nhất sẽ là một raster không đổi của trung bình số học của tất cả các giá trị).

Có bất kỳ công cụ hoặc phương pháp nào tôi có thể sử dụng (dựa trên Esri, GDAL, GRASS) không? Tôi có cần phải tự nướng bánh Gaussian thường xuyên không? Tôi có thể sử dụng bộ lọc thông thấp (ví dụ: bộ lọc của ArcGIS ) không và nếu có, tôi có cần chạy nó nhiều lần để có được hiệu ứng của bán kính lớn không?

Gaussian Blur chỉ là một trung tâm trọng tâm. Bạn có thể tạo lại nó với độ chính xác cao với một chuỗi các vùng lân cận vòng tròn ngắn (không có trọng số) có nghĩa là: đây là một ứng dụng của Định lý giới hạn trung tâm .

Bạn có rất nhiều sự lựa chọn. "Bộ lọc" quá hạn chế - nó chỉ dành cho 3 x 3 vùng lân cận - vì vậy đừng bận tâm đến nó. Tùy chọn tốt nhất cho các DEM lớn là đưa phép tính bên ngoài ArcGIS vào một môi trường sử dụng Biến đổi Fourier nhanh: chúng thực hiện các phép tính tiêu cự tương tự nhưng (so sánh) chúng thực hiện rất nhanh. (GRASS có mô-đun FFT . Nó được dùng để xử lý hình ảnh nhưng bạn có thể nhấn nó vào dịch vụ cho DEM của mình nếu bạn có thể điều chỉnh lại nó với độ chính xác hợp lý trong phạm vi 0..255.) Chặn rằng, ít nhất hai giải pháp là đáng xem xét:

1. Tạo một tập hợp các trọng số lân cận để ước tính độ mờ Gaussian cho một vùng lân cận khá lớn. Sử dụng các lần chuyển tiếp mờ này để tạo ra chuỗi DEM mượt mà hơn bao giờ hết.

   (Các trọng số được tính là exp (-d ^ 2 / (2r)) trong đó d là khoảng cách (trong các ô nếu bạn muốn) và r là bán kính hiệu dụng (cũng trong các ô). Chúng phải được tính trong một vòng tròn kéo dài ra ít nhất 3r . Sau khi làm như vậy, chia mỗi trọng số cho tổng của tất cả chúng để cuối cùng chúng tổng hợp thành 1.)

2. Ngoài ra, hãy quên trọng số; chỉ cần chạy một tiêu cự tròn lặp đi lặp lại. Tôi đã thực hiện chính xác điều này để nghiên cứu cách các lưới dẫn xuất (như độ dốc và khía cạnh) thay đổi với độ phân giải của DEM.

Cả hai phương pháp sẽ hoạt động tốt và sau vài lần đầu tiên sẽ có rất ít lựa chọn giữa hai phương thức, nhưng có lợi nhuận giảm dần: bán kính hiệu quả của n phương tiện tiêu cự liên tiếp (tất cả sử dụng cùng một kích thước lân cận) chỉ (xấp xỉ) căn bậc hai của n lần bán kính trung bình của tiêu điểm. Do đó, đối với số lượng lớn làm mờ, bạn sẽ muốn bắt đầu lại với một vùng lân cận bán kính lớn. Nếu bạn sử dụng trung bình tiêu cự không trọng số, hãy chạy 5-6 lần qua DEM. Nếu bạn sử dụng các trọng số xấp xỉ Gaussian, bạn chỉ cần một lần vượt qua: nhưng bạn phải tạo ma trận trọng số.

Cách tiếp cận này thực sự có ý nghĩa số học của DEM như là một giá trị giới hạn.

Tôi đã khám phá phương pháp signal.convolve của SciPy (dựa trên cuốn sách nấu ăn này ) và đang có một số thành công thực sự tốt đẹp với đoạn trích sau:

import numpy as np
from scipy.signal import fftconvolve

def gaussian_blur(in_array, size):
    # expand in_array to fit edge of kernel
    padded_array = np.pad(in_array, size, 'symmetric')
    # build kernel
    x, y = np.mgrid[-size:size + 1, -size:size + 1]
    g = np.exp(-(x**2 / float(size) + y**2 / float(size)))
    g = (g / g.sum()).astype(in_array.dtype)
    # do the Gaussian blur
    return fftconvolve(padded_array, g, mode='valid')

Tôi sử dụng chức năng này trong một chức năng khác đọc / ghi float32 GeoTIFF thông qua GDAL (không cần phải chuyển về 0-255 byte để xử lý hình ảnh) và tôi đã sử dụng các kích thước pixel (ví dụ: 2, 5, 20) và nó có đầu ra thực sự đẹp (được hiển thị trong ArcGIS với 1: 1 pixel và phạm vi tối thiểu / tối đa không đổi):

Lưu ý: câu trả lời này đã được cập nhật để sử dụng chức năng xử lý signal.fftconvolve dựa trên FFT nhanh hơn nhiều .

Đây có thể là một nhận xét cho câu trả lời tuyệt vời của MikeT , nếu nó quá dài và quá phức tạp. Tôi đã chơi với nó rất nhiều và tạo ra một plugin QGIS có tên FFT Convolution Filter (trong giai đoạn "thử nghiệm") dựa trên chức năng của anh ấy. Bên cạnh việc làm mịn, plugin cũng có thể làm sắc nét các cạnh bằng cách trừ raster được làm mịn từ bản gốc.

Tôi đã nâng cấp chức năng của Mike một chút trong quá trình:

def __gaussian_blur1d(self, in_array, size):
        #check validity
        try:
            if 0 in in_array.shape:
                raise Exception("Null array can't be processed!")
        except TypeError:
            raise Exception("Null array can't be processed!")
        # expand in_array to fit edge of kernel
        padded_array = np.pad(in_array, size, 'symmetric').astype(float)
        # build kernel
        x, y = np.mgrid[-size:size + 1, -size:size + 1]
        g = np.exp(-(x**2 / float(size) + y**2 / float(size)))
        g = (g / g.sum()).astype(float)
        # do the Gaussian blur
        out_array = fftconvolve(padded_array, g, mode='valid')
        return out_array.astype(in_array.dtype)

Việc kiểm tra tính hợp lệ là khá rõ ràng, nhưng điều quan trọng là truyền để nổi và quay lại. Trước đó, hàm tạo các mảng số nguyên màu đen (chỉ số không), do chia cho tổng các giá trị ( g / g.sum()).

Trong QGIS, tôi đã có được kết quả tốt một cách dễ dàng bằng cách sử dụng tính năng lọc hình ảnh của hộp công cụ Orfeo . Đó là chế độ hàng loạt nhanh và hợp lý hoạt động tốt. Có sẵn khuếch tán Gaussian, trung bình hoặc dị hướng.

Lưu ý rằng Radiusđề cập đến số lượng tế bào, không phải khoảng cách.

Dưới đây là một ví dụ sử dụng Smoothing (gaussian) :

• Nguyên:

  

• Đã lọc:

  

Giải pháp tốt đẹp cho mờ Gaussian và hình ảnh động mát mẻ. Về công cụ Bộ lọc Esri đã đề cập ở trên, về cơ bản đó chỉ là công cụ "Thống kê tiêu điểm" của Esri được mã hóa cứng với kích thước 3x3. Công cụ thống kê tiêu điểm cung cấp cho bạn nhiều tùy chọn hơn về hình dạng của bộ lọc di chuyển, kích thước và thống kê bạn muốn chạy. http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/tools/spatial-analyst-toolbox/focal-statistic.htmlm

Bạn cũng có thể tạo bộ lọc "không thường xuyên" trong đó bạn chuyển vào tệp văn bản của riêng mình với trọng số để sử dụng cho từng ô. Tệp văn bản có nhiều hàng như bạn muốn trong vùng lọc của bạn, với các giá trị được phân tách bằng khoảng trắng cho các cột. Tôi đoán bạn nên luôn luôn sử dụng một số lượng hàng và cột lẻ, vì vậy ô mục tiêu của bạn nằm ở giữa.

Tôi đã tạo một bảng tính excel để chơi với các trọng lượng khác nhau mà tôi chỉ cần sao chép / dán vào tệp này. Nó sẽ đạt được kết quả tương tự như trên nếu bạn điều chỉnh các công thức.