com.supermap.data
类 TransformationResampleMode

java.lang.Object
  com.supermap.data.TransformationResampleMode

public final class TransformationResampleMode
extends java.lang.Object

该类定义了数据配准重采样模式类型常量。

栅格数据进行配准或纠正、投影等几何变换后，每个栅格的中心位置通常会发生变化，这将导致输入栅格数据中每个栅格的中心位置不一定是整数的行列号，因此需要根据输出栅格数据中每个栅格在输入栅格数据中的位置，将输入栅格数据按一定规则进行重采样，进行栅格值的插值计算，以建立新的栅格矩阵。

对具有不同分辩率的栅格数据进行代数运算时，需要将栅格大小统一到一个指定的分辩率上，此时因为需要对栅格数据进行重采样。

栅格重采样的方法通常有三种：最邻近法、双线性内插法和三次卷积内插法。

字段摘要

static TransformationResampleMode	BILINEAR 双线性内插法。
static TransformationResampleMode	CUBIC 三次卷积内插法。
static TransformationResampleMode	NEAREST 最邻近法。

方法摘要

从类 java.lang.Object 继承的方法

equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

字段详细信息

NEAREST

public static final TransformationResampleMode NEAREST

最邻近法。

最邻近法是将最邻近的栅格值赋予新栅格。该方法的优点是不会改变原始栅格值，简单且处理速度快，但该种方法最大会有半个格子大小的位移。

适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。

以下示意图为栅格数据经过平移和旋转的几何变换之后，输出栅格采用最邻近法重采样，其中黑色线框示意的是输入栅格，蓝色填充示意的是输出栅格，红色的点表示输出栅格某一格子的中心位置，其栅格值需要被重新计算，此处采用距离它最近的输入栅格的值。

BILINEAR

public static final TransformationResampleMode BILINEAR

双线性内插法。

双线性内插使用内插点在输入栅格中的4邻域进行加权平均来计算新栅格值，权值根据4邻域中每个格子中心距内插点的距离来决定。该种方法的重采样结果会比最邻近法的结果更光滑，但会改变原来的栅格值。

适用于表示某种现象分布、地形表面的连续数据，如DEM、气温、降雨量分布、坡度等，这些数据本来就是通过采样点内插得到的连续表面。

以下示意图为栅格数据经过平移和旋转的几何变换之后，输出栅格采用双线性内插法重采样，其中黑色线框示意的是输入栅格，蓝色填充示意的是输出栅格，红色的点表示输出栅格某一格子的中心位置，其栅格值需要被重新计算，此处采用距离它最近的4个输入栅格的值通过距离加权平均计算。

CUBIC

public static final TransformationResampleMode CUBIC

三次卷积内插法。

三次卷积内插法相对而言较为复杂，它与双线性内插法相似，同样会改变栅格值，且有可能会超出输入栅格数据的值域范围，同时其计算量较大；不同之处在于它使用16邻域来进行加权计算，这将使计算结果产生一些锐化的效果。

该方法适用于航片和遥感影像的重采样。

以下示图为栅格数据经过平移和旋转的几何变换之后，输出栅格采用三次卷积内插法重采样，其中黑色线框示意的是输入栅格，蓝色填充示意的是输出栅格，红色的点表示输出栅格某一格子的中心位置，其栅格值需要被重新计算，此处采用距离它最近的16个输入栅格的值通过距离加权平均计算。