Metodo migliore per aggregare 1m di mosaico DEM a 10m di DEM

Ho un mosaico di un DEM derivato LiDar da 1m. Devo produrre un sottoinsieme dei dati come un DEM di 10m. Attualmente sto usando lo strumento aggregato in ARCGIS 10 per produrre un valore medio per ogni nuovo pixel da 10m. Qualche consiglio se questa è la tecnica migliore per tale compito? Il valore medio è l'approccio migliore con questo tipo di dati?

Un errore comune (che ho fatto anch'io) è di sottocampionare un raster usando lo strumento di ricampionamento con interpolazione bilineare. Vedi questa risposta per una spiegazione del perché non va bene. Un raster può essere sottocampionato in tre passaggi.

1. Il primo passo potrebbe non essere necessario. Riproiettare il raster nelle estensioni target. Utilizzare l'interpolazione bilineare e mantenere le dimensioni della cella di output uguali alla risoluzione di input (ad es. 1 m). Utilizzare il punto di registrazione per "agganciare" gli angoli raster alla proiezione. Le estensioni di output possono essere specificate in "Ambienti" e suggerisco di specificare le estensioni con un multiplo di 10 m (o qualunque risoluzione). Queste estensioni controlleranno dove vengono determinate le statistiche per il raster finale.

2. Esegui statistiche sui blocchi (disponibili in Strumenti per analisti spaziali> Vicinanze). Usa un rettangolo con 10 celle sia in altezza che in larghezza e scegli "MEAN" per un tipo di statistica. Prova forme e tipi diversi, se lo desideri. La dimensione della cella è il rapporto di campionamento verso il basso.

3. Poiché le statistiche sui blocchi non modificano la risoluzione raster, l'ultimo passaggio è Ricampionare (disponibile in Strumenti di gestione dati> Raster> Elaborazione raster). Scegli 10 m e usa "PIÙ VICINO" per selezionare la statistica del blocco al centro della cella.

I passaggi 2 e 3 possono essere sostituiti con il suggerimento di Curtvprice di utilizzare lo strumento Aggregato , che produrrà effettivamente gli stessi risultati usando mezzi rettangolari.

È possibile tagliare un passo fuori dal processo utilizzando lo strumento Aggregazione, che evita di dover replicare tutte quelle celle del valore di riepilogo e il ricampiona.

Tutti i punti sopra menzionati sono importanti da prendere in considerazione e concordo pienamente sul fatto che il ricampionamento bilineare sia piuttosto problematico. Anche se, sono curioso di sapere perché nessuno sta discutendo di una convoluzione cubica? Il problema con l'utilizzo di una funzione di blocco è che la media è abbastanza irrilevante quando la distribuzione è non normale o multimodale, come previsto con un DEM derivato da lidar.

Se hai accesso ai dati lidar originali, interpola i dati alla risoluzione desiderata usando lo strumento "Topo to Raster" in ArcGIS. Se si ha accesso solo al raster DEM da 1 m, sembra che il metodo migliore, sebbene meno efficiente, sarebbe convertire il raster in punti e utilizzare una piastra sottile o una spline bi-cubica. Ciò consentirebbe al vicinato del ricampionamento di adattare una curva non lineare ai dati.

In alternativa, è possibile uniformare il raster da 1m utilizzando un kernel gaussiano, approssimando la dimensione della risoluzione di ricampionamento desiderata (10x10), quindi un ricampionamento bilineare sarebbe molto più appropriato. Questo approccio consentirebbe di avere il controllo diretto sul parametro di smoothing e si tradurrebbe in una distribuzione normale "localmente" in cui la media diventa rilevante come indicatore di tendenza centrale e viene supportato un adattamento lineare.