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创建全色锐化栅格数据集

描述

可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合并，以创建用于可视分析的高分辨率多波段栅格数据集。

要了解有关全色锐化的详细信息，请参阅了解有关全色锐化的信息。

使用方法

  • 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、MRF、CRF 格式或任意地理数据库栅格数据集。

  • 利用分配给蓝色、绿色、红色和红外波段的四个权重值可以调整全色锐化算法。

  • 对三波段栅格数据集执行全色锐化将生成具有三个波段的栅格数据集。

    对四波段栅格数据集执行全色锐化将生成具有四个波段的栅格数据集。

语法

arcpy.management.CreatePansharpenedRasterDataset(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

要进行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，不应向栅格数据集的名称添加文件扩展名。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：

  • Esri BIL 为 .bil
  • Esri BIP 为 .bip
  • BMP 为 .bmp
  • Esri BSQ 为 .bsq
  • ENVI DAT 为 .dat
  • GIF 为 .gif
  • ERDAS IMAGINE 为 .img
  • JPEG 为 .jpg
  • JPEG 2000 为 .jp2
  • PNG 为 .png
  • TIFF 为 .tif
  • MRF 为 .mrf
  • CRF 为 .crf
  • Esri Grid 无扩展名

将栅格数据集存储到地理数据库时，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，可在地理处理环境中指定压缩类型和压缩质量。

Raster Dataset
in_panchromatic_image

较高分辨率的全色影像。

Raster Layer
pansharpening_type

将全色波段和多光谱波段融合在一起的算法。

  • IHS —使用亮度、色调和饱和度颜色空间进行数据融合。
  • BROVEY —使用基于光谱建模的 Brovey 算法进行数据融合。
  • Esri —使用基于光谱建模的 Esri 算法进行数据融合。
  • SIMPLE_MEAN —使用红色、绿色、蓝色值与全色像素值之间的平均值。
  • Gram-Schmidt —使用 Gram-Schmidt 光谱锐化算法来锐化多光谱数据。
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
（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。

  • UNKNOWN —未知或未列出的传感器
  • DubaiSat-2 —DubaiSat-2 卫星传感器
  • GeoEye-1 —GeoEye-1 和 OrbView-3 卫星传感器
  • GF-1 PMS —Gao Fen 卫星 1，全色和多光谱 CCD 照相机
  • GF-2 PMS —Gao Fen 2 卫星，全色和多光谱 CCD 照相机
  • IKONOS —IKONOS 卫星传感器
  • Jilin-1 —Jilin-1 卫星传感器
  • KOMPSAT-2 —KOMPSAT-2 卫星传感器
  • KOMPSAT-3 —KOMPSAT-3 卫星传感器
  • Landsat 1-5 MSS —Landsat MSS 卫星传感器
  • Landsat 7 ETM+ —Landsat 7 卫星传感器
  • Landsat 8 —Landsat 8 卫星传感器
  • Pleiades-1 —Pleiades-1 卫星传感器
  • QuickBird —QuickBird 卫星传感器
  • SkySat —SkySat-C 卫星传感器
  • SPOT 5 —SPOT 5 卫星传感器
  • SPOT 6 —SPOT 6 卫星传感器
  • SPOT 7 —SPOT 7 卫星传感器
  • TH-01 —Tian Hui 1 卫星传感器
  • UltraCam —UltraCam 航空传感器
  • WorldView-2 —WorldView-2 卫星传感器
  • WorldView-3 —WorldView-3 卫星传感器
  • WorldView-4 —WorldView-4 卫星传感器
  • ZY1-02C PMS —Ziyuan 高分辨率全色多光谱传感器
  • ZY3-CRESDA —Ziyuan CRESDA 卫星传感器
  • ZY3-SASMAC —Ziyuan SASMAC 卫星传感器
String

代码示例

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")

环境

许可信息

  • Basic: 是
  • Standard: 是
  • Advanced: 是

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