Melhor método para agregar mosaico de 1m DEM a 10m DEM

Eu tenho um mosaico de um DEM derivado de 1m LiDar. Preciso enviar um subconjunto dos dados como um DEM de 10m. Atualmente, estou usando a ferramenta agregada no ARCGIS 10 para produzir um valor médio para cada novo pixel de 10 m. Algum conselho sobre se essa é a melhor técnica para tarefas como essa? O valor médio é a melhor abordagem para esse tipo de dados?

Um erro comum (que eu cometi também) é fazer uma amostragem reduzida de uma varredura usando a ferramenta de reamostragem com interpolação bilinear. Veja esta resposta para uma explicação de por que isso não é bom. Uma varredura pode ser analisada em três etapas.

1. A primeira etapa pode não ser necessária. Reprojetar a varredura para as extensões de destino. Use interpolação bilinear e mantenha o tamanho da célula de saída igual à resolução de entrada (por exemplo, 1 m). Use o ponto de registro para "encaixar" os cantos da varredura na projeção. As extensões de saída podem ser especificadas nos "Ambientes", e sugiro especificar as extensões com um múltiplo de 10 m (ou qualquer resolução). Essas extensões controlarão onde as estatísticas são determinadas para a varredura final.

2. Execute estatísticas de bloco (encontradas em Ferramentas do analista espacial> Vizinhança). Use um retângulo com 10 células para altura e largura e escolha "MEAN" para um tipo de estatística. Tente formas e tipos diferentes, se quiser. O tamanho da célula é a taxa de amostragem descendente.

3. Como as estatísticas do bloco não alteram a resolução da varredura, a última etapa é Reamostrar (encontrada em Ferramentas de gerenciamento de dados> Varredura> Processamento de varredura). Escolha 10 me use "NEAREST" para selecionar a estatística do bloco no centro da célula.

As etapas 2 e 3 podem ser substituídas pela sugestão de Curtvprice de usar a ferramenta Agregar , que produzirá efetivamente os mesmos resultados usando meios retangulares.

Você pode interromper uma etapa do processo usando a ferramenta Agregar, que evita a necessidade de replicar todas essas células de valor resumido e a Reamostragem.

É importante observar todos os pontos acima mencionados e concordo plenamente que a reamostragem bilinear é bastante problemática. No entanto, estou curioso por que ninguém está discutindo convolução cúbica? O problema com o uso de uma função de bloco é que a média é bastante irrelevante quando a distribuição não é normal ou multimodal, como esperado com um DEM derivado do lidar.

Se você tiver acesso aos dados originais do lidar, basta interpolar os dados para a resolução desejada usando a ferramenta "Topo to Raster" no ArcGIS. Se você tiver acesso apenas ao raster de 1m DEM, parece que o melhor método, embora menos eficiente, seria converter o raster em pontos e usar uma placa fina ou spline bicúbica. Isso permitiria que a vizinhança de nova amostra se ajustasse a uma curva não linear nos dados.

Como alternativa, você pode suavizar a varredura de 1m usando um kernel gaussiano, aproximando o tamanho da resolução de amostra desejada (10x10) e, em seguida, uma amostra bilateral bilinear seria muito mais apropriada. Essa abordagem permitiria que você tivesse controle direto sobre o parâmetro de suavização e resultaria em uma distribuição normal "local", onde a média se tornaria relevante como um indicador de tendência central e um ajuste linear é suportado.