可视化空间分辨率
首先，您将了解空间分辨率的概念。 然后，您将了解具有不同空间分辨率的卫星影像。
了解空间分辨率
影像可以通过飞机、无人机、卫星和地面传感器，以及扫描历史地图收集， 以栅格格式存储，对于这种格式，信息表示为像元（或像素）网格。
注：
要了解有关栅格数据的详细信息，请参阅影像和栅格数据简介。
空间分辨率（也称为像素大小或像元大小）是单个像元所表示的地面上覆盖的区域的尺寸。 如果数据集的空间分辨率为 10 米，表示像元边长为 10 米，意味着每个像元表示地面上 10 x 10 平方米的面积（100m2 面积）。
空间分辨率会对影像所表示的细节层次产生影响。 如果像元较小，空间分辨率被认为较高，用户能够在栅格中捕捉到更多真实世界的细节。 例如，在下图中，左侧栅格的空间分辨率比右侧栅格高。
注：
某些像素大小会将像元内的所有要素汇总为单一值。
较高的空间分辨率需要更多的计算机存储空间，并且处理和分析所需的时间更长。 您还需要购买商业数据。 针对工程中的栅格数据选择空间分辨率时，您应确保其：
- 足够高，以便能够捕获到工程中感兴趣的要素（例如，您是否需要看到山脉、河流、田地、道路等？）
- 足够低，以便尽量减少计算机存储空间、处理时间和潜在的相关成本。
注：
要了解详细信息，请参阅影像和栅格数据的像素大小。
对于卫星影像，空间分辨率通常会根据传感器发生变化。 一些空间分辨率的示例包括 1000m、500m、250m (MODIS)、90m、60m、30m (ASTER)、30m (Landsat)、10m (Sentinel)、5-3m (PlanetScope) 或 0.5m (SkySat)。 飞机或无人机捕获的影像的空间分辨率可以更高，范围从 1m (NAIP) 到 1cm（无人机）甚至更小。 本教程侧重于卫星影像。
以地区比例浏览彭巴莫托
接下来，您将聚焦于坦桑尼亚彭巴莫托地区，在 ArcGIS Pro 中浏览卫星影像及其空间分辨率。 此外，您将检查能够有效描绘彭巴莫托地区的较大范围的影像。 首先，您将设置 ArcGIS Pro 工程。
- 下载 Pembamoto_spatial_resolution 包。
名为 Pembamoto_spatial_resolution.ppkx 的文件即会下载到您的计算机。
注：
.ppkx 文件是一个 ArcGIS Pro 工程包，可能包含可以在 ArcGIS Pro 中打开的地图、数据和其他文件。 通过本指南了解有关管理 .ppkx 文件的详细信息。
- 在计算机上找到已下载的文件。
提示：
在大多数 web 浏览器中，此文件将下载到 Downloads 文件夹。
- 双击 Pembamoto_spatial_resolution.ppkx，以在 ArcGIS Pro 中将其打开。 如果出现提示，请使用 ArcGIS 账户登录。
注：
如果您没有组织帐户，请参阅软件访问权限选项。
工程随即打开。 其中包含三个地图：Pembamoto region、Regreening project 和 Resampling。 目前，您将使用第一个地图。
- 确认已选择 Pembamoto region 地图。
该地图显示默认的地形底图，并聚焦于坦桑尼亚。 多多马东部有一个小的红色矩形，显示了本教程的感兴趣区域的大致位置。
- 在内容窗格中，右键单击 Region_of_interest，然后选择缩放至图层。
地图更新后显示名为 Landsat9 - 01/28/2023 - 30m - region 的影像图层。
这是 Landsat-9 卫星影像，拍摄于 2023 年 1 月 28 日，并裁剪为红色矩形的大小。 Landsat-9 影像具有 30 米的空间分辨率，可表示较大范围（例如整个地区），同时又不会占用过多的存储空间。
- 观察影像。
您是否能够识别区域的土地覆被类别？
- 干旱区域：土地裸露，植被稀疏（浅粉色和深粉色）
- 山地区域：覆盖一些植被（绿色崎岖地区）
- 植被茂密的山谷（深绿色）
描述以下内容的 Landsat 影像：(1) 干旱区域、(2) 覆盖一些植被的山地区域、(3) 植被茂密的山谷。 - 使用鼠标滚轮进行缩放，直到影像变得像素化，您可以看到单个像元。
由于 Landsat 9 影像的像元大小为 30 米，因此您无法识别地面上的较小要素，例如单个房屋或树木。
- 如果需要进一步检查影像，您可以选择缩小并重新放大到影像的不同区域。
总体而言，Landsat 影像非常适合识别和监控区域性现象，例如荒漠化、城市扩张或其他土地覆被变化趋势。
比较空间分辨率
现在，您已熟悉坦桑尼亚地区的较大范围，可以放大影像，以查看在彭巴莫托地区进行的植被恢复工程。 NGO Justdiggit 旨在通过在非洲开展再绿化工程来应对全球变暖。其与当地的彭巴莫托社区合作，挖掘一系列堤岸（即半圆形坑洞），提高土壤储水能力。 得益于这些堤岸，在短短几年内，之前的干旱区域植被覆盖率显著提高。
注：
要了解有关此工程的更多信息，请参阅 Seeing African Restoration From Space、Northern Tanzania Work 和 Quantifiable impact: monitoring landscape restoration from space。 A regreening case study in Tanzania 研究文章。
您将使用不同空间分辨率的卫星影像（于 2022 年 12 月至 2023 年 1 月之间拍摄），检查彭巴莫托再绿化工程的区域。 首先，您将切换到下一个地图。
- 单击 Regreening project 地图选项卡。
该地图显示之前您检查过的彭巴莫托区域的整体情况。 小红色矩形指示再绿化工程所在的较小感兴趣区域 (AOI)。
- 在内容窗格中，右键单击 Pembamoto_AOI，然后选择缩放至图层。
内容窗格包含四个影像图层，目前处于关闭状态。
每个影像的名称均列出了影像类型、拍摄日期和空间分辨率。 这些影像已经裁剪到 AOI 尺寸，空间分辨率从 30 米到 0.5 米不等。 您将按照空间分辨率从最低到最高的顺序，逐一打开这些图层以进行比较。
- 选中 Landsat9 - 01/28/2023 - 30m 图层旁的框，以将其打开。
图像随即出现在地图中。
这是您之前看到的 Landsat 影像，但现在已裁剪，以适应较小 AOI。 不出所料，在这一较大比例下，Landsat 影像看起来有些像素化， 但仍然能够清晰地显示再绿化工程区域，以深绿色显示。 根据土壤类型和底层地质构造，周围的无植被区域以粉红色或蓝色显示。
- 在内容窗格中，打开 Sentinel2 - 12/09/2022 - 10m 图层。
图像随即出现在地图中。
这是 Sentinel-2 卫星影像，拍摄于 2022 年 12 月 9 日。 Sentinel-2 影像空间分辨率最高可达 10 米，用途十分广泛，既可用于区域级别的显示和分析，又可显示地面上更详细的要素。
在当前比例下，影像未像素化，非常清晰地显示了再绿化工程区域。 您还可以识别其他要素，例如北部的几座山脉、东南部的一些农田以及几条道路。 在山脉的东部，还拍摄了一朵白云。 您是否能够发现云的阴影？
注：
Sentinel-2 是由欧洲航天局负责的一项卫星任务， 于 2015 年发射，所生成的影像包括 13 个光谱波段，其中几个波段的空间分辨率为 10 米。 这些影像覆盖整个地球，地球上每个地点的影像至少每 5 天即可拍摄一遍。
Sentinel-2 影像可以免费获取，通过哥白尼数据空间生态系统即可下载。
- 在内容窗格中，打开 PlanetScope - 01/01/2023 - 3m 图层。
这是 PlanetScope 卫星影像，拍摄于 2023 年 1 月 1 日。 PlanetScope 影像空间分辨率为 3 米，可以描绘地面上许多详细要素。 具有这种空间分辨率的影像经常用于要素比例分析，适用于农业、考古、基础设施和林业领域。
在该影像中，您可以看到许多之前的要素，但显示得更加详细。 多个区域显示较深的棕色田地，这表明 12 月下旬是开展农田耕作（耕种用地的准备和耕作）或其他农业活动的时期。
注：
PlanetScope 影像由 Planet Labs 提供。 PlanetScope 是一个由超过 180 颗卫星组成的卫星系统，从 2014 年开始部署，所生成的影像包括多达 8 个光谱波段，空间分辨率为 3 米。 这些影像几乎覆盖整个地球的陆地，每个地点的影像几乎每天即可拍摄一遍。
- 在内容窗格中，打开 SkySat - 12/13/22 - 0.5m 图层。
这是 SkySat 卫星影像，拍摄于 2022 年 12 月 13 日。 SkySat 影像空间分辨率为 0.5 米，地面上的要素具有更高的细节层次。 具有这种空间分辨率的影像经常用于精确制图、3D 城市建模或精准农业领域。
在该影像中，您可以看到许多细节，例如独立的树木和灌木丛，以及与地面上要素的细微差别。
注：
SkySat 影像由 Planet Labs 提供。 SkySat 是一个由约 20 颗卫星组成的卫星系统，从 2013 年开始部署，所生成的影像包括 4 个光谱波段，空间分辨率为 0.5 米。 SkySat 卫星可以主动运行，拍摄地球上任何位置的影像。
您已检查此工程中提供的所有影像，
- 也可以通过打开和关闭以及使用鼠标滚轮缩放的操作，进一步浏览这些影像。
提示：
无论哪个图层位于顶部，都会遮挡下面的图层，因此，根据需要打开或关闭相应图层。
浏览像元大小和空间范围
您将使用书签，放大到彭巴莫托再绿化地点周围的特定区域，继续浏览空间分辨率。 您还将比较原始影像的范围。
- 单击功能区上的地图选项卡。 在导航组中，单击书签。
为了更好地理解像元大小的概念，您将缩放到能够看到单个像元的细节层次。
- 在书签列表中，选择 Cells。
- 在内容窗格中，关闭所有四个影像图层（Landsat-9、Sentinel-2、PlanetScope 和 SkySat 图层），然后逐一将其打开。
(1) Landsat-9、(2) Sentinel-2、(3) PlanetScope 和 (4) SkySat 影像。 像元大小差异巨大。 对于每种影像类型，当前范围包含多少个像元？ 当前范围包含仅仅一些 Landsat 9 像元，大约 60 个 Sentinel-2 像元，数百个 PlanetScope 像元，数千个 SkySat 像元。
- 在功能区的地图选项卡中，单击书签，然后选择 Roads and Fields。
地图放大到 AOI 东侧区域。
- 在内容窗格中，关闭所有四个影像图层，然后逐一将其打开。
(1) Landsat-9、(2) Sentinel-2、(3) PlanetScope 和 (4) SkySat 影像。 如果您希望存储空间尽可能少，但主要道路便于区分，则会选择四个影像中的哪一个？ 如果您需要区分次要道路或土路，则会选择哪个影像？ 如果您需要区分农田，则会选择哪个影像？ 如果您需要区分房屋，则会选择哪个影像？ 如果您需要区分单个树木和灌木丛，则会选择哪个影像？
- 您还可以缩放到 Town 书签，并进行类似的观察。
尽管四个影像图层已裁剪，以适应 AOI 边界，但不同卫星拍摄的原始影像要大得多。
下图表示每个影像的完整原始范围；彭巴莫托 AOI 在左下象限以小红色矩形表示。
您所观察到的这些影像的相对大小是多少？ 对于 Landsat 9 而言，由于像元大小很大，单个影像的拍摄范围很大。 像元大小越来越小，单个影像的拍摄范围也越来越小。 这是普遍趋势，尽管每个传感器的技术规格会影响每个影像中像元的精确数量。
在本教程的这一部分，您熟悉了关键的空间分辨率概念，并比较了具有不同空间分辨率的卫星影像。 此外，您浏览了彭巴莫托地区，并了解了正在那里进行的一项创新的再绿化工程。 值得思考的是，高空间分辨率影像提供了更详细的细节层次，而低空间分辨率影像所需的存储空间和处理时间更少，您需要在两者之间进行权衡。 在选择工程的影像时，您应考虑这一权衡问题。
更改影像的空间分辨率
接下来，您将了解有关更改影像分辨率的信息，并熟悉重采样的概念。 然后，您将自行对影像进行重采样，并比较原始影像图层和重采样的输出。
了解有关更改空间分辨率并将影像重采样为较大像元的信息
获得一些影像或其他类型的栅格数据后，您可以根据其原始空间分辨率加以使用。 但是，在某些情况下，您可能希望对其进行更改。
- 如果工程的感兴趣要素无需以非常高的空间分辨率呈现，并且您希望最大限度地减少存储空间和处理时间，则您可能需要增大像元大小。
- 如果工程中的多个栅格图层具有不同的空间分辨率，则开展分析的最佳做法是，更改某些图层的空间分辨率，使所有图层具有相同的像元大小。
通过称为重采样的进程来实现空间分辨率的更改。 无论何时需要转换栅格格网，您都会使用重采样。 如果您需要对栅格进行重新投影，也需要转换格网（要了解有关投影的详细信息，请参阅选择正确的投影教程）。 系统还提供各种使用重采样的地理处理工具，例如表面工具集。
要应用重采样，您必须选择一种方法，计算输出栅格中每个像元的值。 以下是可应用于影像的三种重采样方法的示例：
- 最邻近法 - 输出栅格中的每个像元，将采用原始栅格中最近的相应像元的精确值。
- 双线性插值法 - 输出栅格中像元的值的计算方法是，平均化原始栅格中相应的四个相邻像元，这种方法可产生更平滑的输出。
- 三次卷积插值法 - 输出栅格中像元的值的计算方法是，平均化原始栅格中相应的 16 个相邻像元。
注：
了解有关分析中的像元大小和重采样中的重采样的详细信息。
将影像重采样为较大像元
接下来，您将了解如何对影像进行重采样以更改其像元大小。 您计划在工程中使用 3 米 PlanetScope 影像，但了解到同一工程中的其他栅格图层具有 10 米的像元大小。 您将对 PlanetScope 影像进行重采样，以匹配 10 米的空间分辨率。 首先，您将切换到工程的第三个地图。
- 单击 Resampling 选项卡。
此地图包含 PlanetScope_01012023_3m 影像，其与您之前在工作流中看到的类似。 要对影像进行重采样，您将使用重采样地理处理工具。
- 在功能区视图选项卡的窗口组中，单击地理处理。
将出现地理处理窗格。
- 在地理处理窗格的搜索栏中，输入 Resample。 在结果列表中，单击重采样工具以将其打开。
此工具位于数据管理工具箱中。
- 在重采样工具中，选择以下参数值：
- 对于输入栅格，选择 PlanetScope_01012023_3m。
- 对于输出栅格数据集，输入 PlanetScope_01012023_10m。
在输出像元大小下，X 和 Y 字段当前显示输入影像的空间分辨率：大约为 3 米。 您会将其替换为目标值。
- 在输出像元大小下，对于 X 和 Y，输入 10。
注：
对影像进行重采样时，您通常会将其转换为较大像元，就像此工作流中的情况一样。
重采样为较小像元时，务必谨慎。 了解新数据不会创建这一情况至关重要。 当输入影像的空间分辨率为 100 米时，指定 50 米的像元大小将创建像元大小为 50 米的输出栅格，但精度仍保持 100 米。
- 对于重采样技术，选择双线性。
- 在重采样工具窗格中，单击环境选项卡，然后找到输出坐标部分。
如果您想要重新投影影像，而不仅仅是更改像元大小，那么您可以在此处指定目标坐标系统。 在此工作流中，您不会进行重新投影，因此，可以将这些参数留空。
- 单击运行。
片刻之后，新的 PlanetScope_01012023_10m 影像将显示在地图上。
由于使用了默认渲染模式，该影像看起来比原始影像更暗。 您需要更改其显示设置以与原始影像一致。
注：
了解有关影像外观选项的详细信息。
- 在内容窗格中，右键单击 PlanetScope_01012023_10m，然后选择符号系统。
- 在符号系统窗格中，单击选项按钮，然后选择从图层导入。
- 在应用图层的符号系统下，选择以下参数值：
- 对于输入图层，确认选择 PlanetScope_01012023_10m。
- 对于符号系统图层，选择 PlanetScope_01012023_3m。
- 单击运行。
重采样的影像会更新，呈现与原始影像类似的渲染效果。
比较原始影像和重采样的影像
接下来，您将使用卷帘工具，比较原始图层和重采样的图层。
- 在内容窗格中，确保选择 PlanetScope_01012023_10m 图层。
- 在功能区栅格图层选项卡的比较组中，单击卷帘。
- 在地图上，从上向下拖动地图，剥离 PlanetScope_01012023_10m 图层，显示其下方的 PlanetScope_01012023_3m 图层。
在此比例下，您几乎看不到两个影像的差异。 在这两种情况下，您可以区分较大要素，例如再绿化工程区域和众多农田。 接下来，您将放大到更详细的细节层次。
- 在功能区上，单击地图选项卡导航组中的书签，然后选择 Roads and fields 书签。
- 拖动卷帘指针，从上向下进行卷帘。
在此比例下，重采样的图层看起来比原始影像更不均匀，因为其像元更大。 最后，您将进一步放大影像，以查看单个像元。
- 在功能区的地图选项卡中，单击书签，并选择 Cells 书签。
拖动鼠标，以对两个图层进行卷帘和比较。
您可以清楚地看到，重采样的图层的像元宽度约为原始图层的三倍。
- 完成浏览后，在功能区地图选项卡的导航组中，单击浏览按钮以退出卷帘模式。
在本教程的此部分中，您已了解如何更改影像的空间分辨率。 此外，您已了解重采样的概念，并熟悉几种重采样方法。 然后，您将影像重采样为较大像元，并比较原始输入和重采样的输出。
识别影像的像元大小
在此工作流中遇到的每张影像，均在其名称中列出了空间分辨率。 但是，在现实生活中，获得影像数据集时，您可能并不知道其空间分辨率。 接下来，您将了解如何获取这些信息。
通过检查影像属性获取像元大小
检查影像属性是获取其像元大小的标准方法。
- 确保已选择 Resampling 地图选项卡。
- 在内容窗格中，右键单击 PlanetScope_01012023_3m 并选择属性。
- 在属性窗格中，单击源选项卡，展开栅格信息部分，找到像元大小 X 和像元大小 Y 字段。
每个像元大小 X 和像元大小 Y 字段均具有大约 3 的值。 这意味着每个像元表示地面上 3 x 3 平方米的区域。 您可能不确定测量单位是否为米。 此信息位于空间参考部分。
- 展开空间参考，并找到线性单位字段。
此部分包含有关影像投影和坐标系统的信息。 投影坐标系值为 WGS 1984 UTM Zone 37S，线性单位值为米。 这确认了像元大小以米为单位。 现在，您知道 PlanetScope 影像的像元大小为 3 米。
- 或者，利用所学知识来检查 PlanetScope_01012023_10m 图层的像元大小。
测量影像像元
最后，您将了解如何自行测量影像像元。 虽然查看影像属性是最常见的方法，但自行测量像元是进一步揭示像元大小概念的好方法。
- 在重采样地图中，确保已打开 PlanetScope01012023_10m 和 PlanetScope01012023_3m。
PlanetScope01012023_10m 显示在顶部，因此您将首先对其进行测量。
- 如有必要，在功能区的地图选项卡中，单击书签并选择 Cells 书签。
- 在功能区上地图选项卡的查询部分中，单击测量。
在地图上，测量距离窗口和测量指针显示。
- 单击像元两侧以测量其宽度。
像元宽度大约为 10 米。
- 在测量距离窗口中，单击清除结果按钮。
- 在内容窗格中，关闭 PlanetScope01012023_10m 图层。
在地图上，PlanetScope01012023_3m 影像显示。
- 单击像元两侧以测量其宽度。
像元宽度大约为 3 米。
- 完成测量后，在功能区地图选项卡中，单击浏览按钮，关闭测量模式。
在本教程中，您已熟悉关键的空间分辨率概念， 了解直观区分具有较高或较低空间分辨率的影像，以及选择最适合工程的空间分辨率。 此外，您已了解如何更改影像的空间分辨率，并熟悉几种重采样方法。 最后，您已了解如何通过检查影像属性或测量像元，获取影像的空间分辨率。
您可以在教程库中找到更多教程。
