衛星數據(和圖像)的位深度是多少??
位深度(8位對4位)
鉆頭深度 以位為單位表示的每個像素中的細節量。
一個1位柵格包含兩個值(零和一)。而8位柵格的范圍是0-255(總共256個值)。
一個1位的柵格有兩種顏色——簡單的黑白——或者是和否。一個8位的柵格有256種灰色。
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廣泛的值范圍使像素值能夠區分能量的微小差異。了解它了嗎?讓我們進一步研究一下:
8位與4位與2位圖像?
這個 8-bit 下面的例子顯示了兩個不同深度的東京海岸。每個波段(紅、綠、藍)有256種顏色,像素深度為8。2 8 = 256
輻射分辨率8位哨兵2–東京海岸
這是同樣的圖像 4-bit 只有16種顏色。2 4 = 16
輻射分辨率4位哨兵2–東京海岸
4位圖像的像素變化不像經典的任天堂游戲。而8位圖像在每個波段提供更多的陰影,總共256個。
如果沒有如圖中所示的陰影范圍,則會損失很多質量。 2-bit 圖像:
輻射分辨率2位哨兵2–東京海岸
衛星位深示例?
傳感器使用的數字(DN)的確切范圍取決于其輻射分辨率。
例如:
陸地衛星多光譜傳感器(MSS)測量0-63dn尺度上的輻射。
陸地衛星專題制圖儀(TM)以0-255的比例對其進行測量。
Landsat-8圖像為16位輻射分辨率(范圍為0-65535)。
作為一種趨勢,隨著傳感器質量的提高,鉆頭深度也在逐年增加。
光譜、空間和輻射分辨率?
你不一定會用更高的輻射分辨率來提高圖像的質量。
它將為每個像素產生更大范圍的值。但它也 取決于空間和光譜分辨率 .
傳感器應在光譜、空間和輻射分辨率之間保持平衡。
空間分辨率更高, less 每像素檢測地面能量。像素越小,地面面積越小。返回傳感器的上涌能量會減少。在這種情況下,您必須擴 *** 長范圍以增加檢測到的能量。
每個傳感器都有一個特定的目標。例如,較小的空間分辨率(較大的像素)補償像素大小,但獲得更大的光譜和輻射分辨率。
空間分辨率:低中高
鉆頭深度和文件大小?
更高的輻射分辨率意味著權衡。隨著像素深度的增加,文件大小也會變大。
東京的8位哨兵圖像是355 MB
東京的4位哨兵圖像是46MB
東京的2位哨兵圖像只有12MB
如果文件存儲是一個問題,那么考慮圖像中的位深度。圖像中的值范圍越小意味著消耗的內存越少(但質量也越差)。
另外,您可以通過選擇 lossy and lossless compression *** 。
有損壓縮(如jpeg)永久地消除某些信息(尤其是冗余信息)(即使用戶可能沒有注意到)。但是,無損壓縮(如lz77)在壓縮期間保留值,并且文件大小也會減小。
閱讀更多: Image Compression and Encoding for Raster Data
接下來是什么??
既然你已經掌握了輻射分辨率的基本知識…
你自己看看一個像素有多少細節…
拍攝衛星圖像,并將其從8位轉換為4位。在Arcgis中,選擇數據管理工具>柵格>柵格數據集>復制柵格。請確保縮放柵格,這樣像素值將從較大的位深度縮放到較小的位深度。
您將看到每個像素中的細節量是如何減少的,而信息丟失在 remote sensing applications。 另一方面,它可以為您節省千兆字節的文件存儲空間。
來源:開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接:https://www.osgeo.cn/post/1e2b6
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