Datele raster cu rezoluție înaltă pot oferi informații detaliate, însă necesită adesea mai multă putere de procesare și un spațiu de stocare mai mare. Pentru a face analizele mai eficiente sau pentru a generaliza  modelele spațiale, rezoluția rasterelor poate fi redusă folosind funcția Aggregate din ArcGIS Pro.

Această funcție grupează pixeli vecini în celule mai mari, rezumând valorile acestora printr-o metodă statistică  aleasă, cum ar fi media (Mean), suma (Sum) sau valoarea maximă (Maximum). Rezultatul este un raster mai neted, cu o rezoluție spațială mai mică, dar care păstrează informațiile spațiale esențiale.

În acest exemplu, vom utiliza un raster Sentinel-2 care reprezintă densitatea vegetației. Scopul este de a crea o  versiune simplificată a setului de date prin agregarea pixelilor cu celule de 10 metri în celule de 30 de metri.

Deschiderea funcției Aggregate

1. În ArcGIS Pro, deschideți stratul raster Sentinel-2 care reprezintă acoperirea coronamentului.
2. Accesați fila Analysis > Tools pentru a deschide panoul Geoprocessing.
3. Căutați termenul Aggregate.
4. Selectați Aggregate (Spatial Analyst Tools).

În fereastra instrumentului Aggregate, setați următoarele:

• Input raster: selectați imaginea raster dorită.
• Output raster: denumiți fișierul de ieșire (de exemplu, Sentinel2_Aggregated_300m).
• Cell factor: introduceți valoarea 30 pentru a combina blocuri de 30 × 30 pixeli.
• Aggregation technique: selectați Mean pentru a calcula media valorilor pixelilor.
• Expand extent if needed: bifați această opțiune pentru a include toate celulele de la margine.
• Ignore NoData in calculations: mențineți opțiunea bifată pentru rezultate mai curate.

Faceți clic pe Run. Instrumentul va genera un nou raster cuo dimensiune mai mare a celulei și un model spațial  mai  neted. Această versiune agregată oferă o vizualizare simplificată a imaginii raster, ideală pentru comparații  și analize la scară extinsă.

De ce este importantă agregarea?

Agregarea datelor raster reduce dimensiunea fișierelor, accelerează procesarea și evidențiază tiparele spațiale  generale, în locul detaliilor fine. Este deosebit de utilă atunci când se pregătesc date pentru analize regionale  sau globale, comparații între senzori diferiți sau modele care necesită o rezoluție uniformă.

Credite

Rasterul Sentinel-2 utilizat în acest exemplu a fost derivat din imaginile ESA Copernicus Sentinel-2,  disponibile prin intermediul Copernicus Data Space Ecosystem: https://dataspace.copernicus.eu/