Arcgis中像元值变化问题,拉伸显示的是否为实际像元值范围?

Arcgis中合并栅格但像元值变化

问题描述

这是四幅栅格,范围都在-1-9之间,怀疑这个范围是否是真实的范围。因为经常听到同学说放到arcgis拉伸显示之后,值变化了,所以研究一下。
在这里插入图片描述

原因

可以打开ENVI的像元快速统计工具,查看像元值信息
在这里插入图片描述
结果发现,在实际的像元值统计中,最小值是从-0.78到13.22,而拉伸时显示的值范围明显缩小了,这是什么原因呢?
在这里插入图片描述
从这些图的分布发现,像元为13可能是异常值在这里插入图片描述在这里插入图片描述
然后我做了一个对比,一幅影像用实际最值来加载,另一幅用默认的百分比截断方式加载(对像元的范围从0.05%-0.95%映射到颜色表上,而不是0-100%)在这里插入图片描述
可以发现,因为没有去除异常值,颜色映射不清楚,基本看不出LAI的空间分布,从2-6的LAI颜色都差不多在这里插入图片描述使用百分比截断之后的效果,颜色层次就变得很丰富了。可见,去除了异常值,用后0.5%的像元值作为颜色映射上限,可视化效果更好。
在这里插入图片描述
但这只是显示上的差异,按以上两种方案显示最后查看像元值时,是不变的
在这里插入图片描述
因此,颜色带右边显示的值的范围并不是实际像元信息。而且拉伸也不会改变像元值。将影像放入Arcgis中,值不会变。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/112045.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

基于GRU的 电影评论情感分析 - python 深度学习 情感分类 计算机竞赛

文章目录 1 前言1.1 项目介绍 2 情感分类介绍3 数据集4 实现4.1 数据预处理4.2 构建网络4.3 训练模型4.4 模型评估4.5 模型预测 5 最后 1 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 基于GRU的 电影评论情感分析 该项目较为新颖,适合作为竞…

大托,如何站上天心南部的价值高地?

作者 | 魏启扬 陈宇航 来源 | 洞见新研社 陈飞 摄 “商贾云集于四方,市井数盈于万户”,长沙南城古往今来生生不息的热辣与烟火,每隔一段时间,都会有璀璨的迸发。 才在“加长版”黄金周释放了“不夜南城”的魅力,第…

2023年浙大MEM考前80天上岸经验分享

时间过得真快,转眼间已经是十月份了。回想起去年这个时候,我还在为考研而感到焦虑不安。然而,如今我已经在浙大MEM项目学习了一个多月的时间了。在这一个月的学习过程中,我不仅学到了许多专业知识,还结识了很多志同道合…

小白学java--垃圾回收机制(Garbage Collection)

压测过程中,作为测试会时不时听到研发说命中gc了,如果一头雾水,来看看什么是gc。 1、什么是垃圾回收机制 垃圾回收的执行过程会导致一些额外的开销,例如扫描和标记对象、回收内存空间等操作。这些开销可能会导致一定的性能损失和…

QT计时器

widget.h #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H#include <QWidget> #include <QTimerEvent> //计时器类 #include <QTime> //时间类 QT_BEGIN_NAMESPACE namespace Ui { class Widget; } QT_END_NAMESPACEclass Widget : public QWidget {Q_OBJECTpublic:Widg…

microcom串口调试工具使用

microcom串口助手使用介绍 microcom是一个在终端中使用的串口助手&#xff0c;类似平常使用SSCOM一样的东西&#xff0c;不过是在终端中使用而已。 使用的是busybox构建的文件系统 microcom源码路径&#xff1a;busybox/miscutils/microcom.c microcom 参数&#xff1a; [r…

编程题总结 --- 2018

&#xff08;1&#xff09;输入一串字符串&#xff0c;字符串以“#”结尾&#xff0c;判断输入的字符串中0至9的个数。 #include<iostream>using namespace std;int main(){int sum 0;string s;while(cin >> s){if(s "#") break;int n s.size();for(…

代码随想录算法训练营第二十八天 | LeetCode 491. 递增子序列、46. 全排列、47. 全排列 II

代码随想录算法训练营第二十八天 | LeetCode 491. 递增子序列、46. 全排列、47. 全排列 II 文章链接&#xff1a;递增子序列 全排列 全排列II 视频链接&#xff1a;递增子序列 全排列 全排列II 目录 代码随想录算法训练营第二十八天 | LeetCode 4…

ArrayDeque 源码解析(JDK1.8)

目录 一. 前言 二. 源码解析 2.1. 概览 2.2. 属性 2.3. 构造方法 2.4. 入队 2.4.1. addFirst(E, e) 2.4.2. add(E e) & addLast(E e) 2.4.3. offer(E e) 2.5. 扩容 2.6. 出队 2.6.1. poll() & pollFirst() 2.6.2. pollLast() 2.7. 删除元素 2.8. 获取元…

【学习笔记】RabbitMQ01:基础概念认识以及快速部署

参考资料 RabbitMQ官方网站RabbitMQ官方文档噼咔噼咔-动力节点教程 文章目录 一、认识RabbitMQ1.1 消息中间件&#xff08;MQ Message Queue 消息队列1.2 主流的消息中间件1.3 MQ的应用场景1.3.1 异步处理1.3.2 系统解耦1.3.3 流量削峰1.3.4 日志处理 二、RabbitMQ运行环境搭建…

驱动开发day2

任务&#xff1a;使用模块化编译安装驱动实现三盏LED灯的亮灭 驱动程序 #include <linux/init.h> #include <linux/module.h> #include <linux/fs.h> #include <linux/uaccess.h> #include <linux/io.h>#define PHY_RCC 0X50000A28 #define PH…

神经网络中的反向传播:综合指南

塔曼纳 一、说明 反向传播是人工神经网络 &#xff08;ANN&#xff09; 中用于训练深度学习模型的流行算法。它是一种监督学习技术&#xff0c;用于调整网络中神经元的权重&#xff0c;以最小化预测输出和实际输出之间的误差。 在神经网络中&#xff0c;反向传播是计算损失函数…

基于 Qt UDP通信局域网通信

前言 该例程经过实际验证可以正常使用,只简单的使用UDP中的单播模式(一对一), 所用测试系统在同一局域网,其中: QT版本:5.12 PC端UDP模式:单播 UDP通信目标:基于STM32F4+LWIP协议的以太网接口 调试助手: 虚拟串口+串口助手+UDP和TCP调试助手[编程人员必备]一、UDP通…

MySQL数据库下载与安装使用

文章目录 MySQL数据库下面是各个版本完整的生命周期。下载MySQL安装包安装和使用MySQL一些基础MySQL使用命令 MySQL数据库 这里我选择的是免安装绿色解压版本 现在各位开发者使用的MySQL&#xff0c;大部分版本都是 5.7&#xff0c;根据官方说明&#xff0c;MySQL 5.7 将于 202…

18.项目开发之前端项目搭建测试

项目开发之前端项目搭建测试 解压文件&#xff0c;将前端项目目录&#xff0c;拖拽到HBuilder中 前端项目QuantTrade_vue地址&#xff1a;传送门 后端项目QuantTrade地址&#xff1a; https://pan.baidu.com/s/1GF45B0QepApH8JbRIOLY7w?pwd1016 开启idea的项目&#xff0c;先…

智慧油气田方案:视频+AI识别,助力油气田生产与管理智能化转型

一、背景与挑战 根据《“十四五”能源领域科技创新规划》指出&#xff0c;要推动核心技术创新突破&#xff0c;推动煤炭、油田、电厂、电网等传统行业与数字化、智能化技术深度融合。我国油田产业已经摆脱了早期粗放式增长的阶段&#xff0c;需要更加精细化、智慧化、科学化的…

PyQt学习笔记-获取Hash值的小工具

目录 一、概述1.1 版本信息&#xff1a;1.2 基本信息&#xff1a;1.2.1 软件支持的内容&#xff1a;1.2.2 支持的编码格式 1.3 软件界面图 二、代码实现2.1 View2.2 Controller2.3 Model 三、测试示例 一、概述 本工具居于hashlibPyQtQFileDialog写的小工具&#xff0c;主要是…

django建站过程(2)创建第一个应用程序页面

创建第一个应用程序页面 设置第一个页面【settings.py,urls.py,views.py】settings.pyurls.pyviews.py django是由一系列应用程序组成&#xff0c;协同工作&#xff0c;让项目成为一个整体。前面已创建了一个应用程序baseapp,使用的命令 python manage.py startapp baseapps这…

机器学习,神经网络中,自注意力跟卷积神经网络之间有什么样的差异或者关联?

如图 6.38a 所示&#xff0c;如果用自注意力来处理一张图像&#xff0c;假设红色框内的“1”是要考虑的像素&#xff0c;它会产生查询&#xff0c;其他像素产生 图 6.37 使用自注意力处理图像 键。在做内积的时候&#xff0c;考虑的不是一个小的范围&#xff0c;而是整张图像的…

发展新能源汽车加快充换电基础设施建设实施方案-安科瑞黄安南

摘要&#xff1a;为深入贯彻落实《国务院办公厅关于印发新能源汽车产业发展规划&#xff08;2021—2035年&#xff09;的通知》&#xff08;国办发 ﹝2020﹞39号&#xff09;、《国家发展改革委等部门关于进一步提升电动汽车充电基础设施服务保障能力的实施意见》&#xff08;发…