摘要
将高分辨率全色栅格数据集与低分辨率多波段栅格数据集进行融合，以创建具有全色栅格分辨率的红-绿-蓝 (RGB) 栅格。
用法
此工具只能应用于完全重叠的区域。
可将输出结果保存为 BIL、BIP、BMP、BSQ、DAT、Esri Grid、GIF、IMG、JPEG、JPEG 2000、PNG、TIFF 格式或任意地理数据库栅格数据集。
这四个权重值可用于调整全色锐化算法。
在三波段栅格数据集中执行全色锐化将生成具有三个波段的栅格数据集。
在四波段栅格数据集中执行全色锐化将生成具有四个波段的栅格数据集。
语法
CreatePansharpenedRasterDataset_management (in_raster, red_channel, green_channel, blue_channel, {infrared_channel}, out_raster_dataset, in_panchromatic_image, pansharpening_type, {red_weight}, {green_weight}, {blue_weight}, {infrared_weight}, {sensor})| 参数 | 说明 | 数据类型 |
in_raster | 待全色锐化的栅格数据集。 | Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Dataset; Raster Layer |
red_channel | 要用红色通道显示的输入栅格波段。 | Long |
green_channel | 要用绿色通道显示的输入栅格波段。 | Long |
blue_channel | 要用蓝色通道显示的输入栅格波段。 | Long |
infrared_channel (可选) | 要用彩色红外通道显示的输入栅格波段。 | Long |
out_raster_dataset | 要创建的数据集的名称、位置和格式。 以文件格式存储栅格数据集时，需要指定文件扩展名，具体如下：
以地理数据库形式存储栅格数据集时，请勿向栅格数据集的名称添加文件扩展名。 将栅格数据集存储到 JPEG 文件、JPEG 2000 文件、TIFF 文件或地理数据库时，可在“环境设置”中指定压缩类型和压缩质量。 | Raster Dataset |
in_panchromatic_image | 较高分辨率的全色图像。 | Raster Layer |
pansharpening_type | 将全色波段和多光谱波段融合在一起的算法。
| String |
red_weight (可选) | 使用从 0 到 1 的值对红色波段进行加权。 | Double |
green_weight (可选) | 使用从 0 到 1 的值对绿色波段进行加权。 | Double |
blue_weight (可选) | 使用从 0 到 1 的值对蓝色波段进行加权。 | Double |
infrared_weight (可选) | 使用从 0 到 1 的值对红外波段进行加权。 | Double |
sensor [sensor,...] (可选) | 选择 Gram-Schmidt 全色锐化方法时，您还可指定多波段栅格输入的传感器。选择传感器类型将设置相应的波段权重。
| String |
代码实例
CreatePansharpenedRasterDataset 示例 1（Python 窗口）
这是 CreatePansharpenedRasterDataset 工具的 Python 示例。
import arcpy
arcpy.CreatePansharpenedRasterDataset_management(
"c:/data/rgbn.tif","3","2","1","4", "c:/data/outpan.tif",
"c:/data/in_pan.img","Gram-Schmidt","","","","","QuickBird")
CreatePansharpenedRasterDataset 示例 2（独立脚本）
这是 CreatePansharpenedRasterDataset 工具的 Python 脚本示例。
#3 Band RGB Pansharpen with Brovey algorithm
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/workspace"
arcpy.CreatePansharpenedRasterDataset_management(
"rgb.img","3","2","1","1", "output\\rgb_pan.img","pan.img","Brovey")