常用重采样方法的优缺点

1. 二年级我和妈妈购置年货的统计表和统计图怎样做

这一类的购物统计表和统计图的制作，首先必须要把购物的内容，以及数据分成一个一个的小项列举出来。
然后再利用表格的形式，把商品名称数据总数等等分别的一一对应填写，最后再把它做成图案的形式来进行直观性分析，这样可以达到更好的效果。

数据统计常用的方法具体如下：

1、线性回归(Linear Regression)
在统计学中，线性回归是一种通过拟合自变量与自变量之间最佳线性关系来预测目标变量的方法。
最好的做法是确保每个点的形状和实际观测之间的所有距离之和尽可能小。形状的适合性是“最好的”，因为在形状的选择上没有其他位置会产生较少的误差。
线性回归的2种主要类型是简单线性回归和多元线性回归。简单线性回归使用一个独立变量来通过拟合最佳线性关系来预测因变量。
多重线性回归使用多个独立变量来通过拟合最佳线性关系来预测因变量。

2、分类(Classification)
分类是一种数据挖掘技术，它将类别分配给数据集合，以帮助进行更准确的预测和分析。
也有时称为决策树，分类是用于对非常大的数据集进行分析的几种方法之一。

3、重采样方法(ResamplingMethods)
重采样是从原始数据样本中绘制重复样本的方法。这是统计推断的非参数方法。
换句话说，重采样方法不涉及使用通用分布表来计算近似p个概率值。
重采样根据实际数据生成唯一的采样分布。它使用实验方法而不是分析方法来生成独特的抽样分布。
它产生无偏估计，因为它是基于研究者所研究数据的所有可能结果的无偏样本。

5、特征缩减技术(Shrinkage)
这种方法适合一个涉及所有p个预测因子的模型，然而，估计的系数相对于最小二乘估计向零收缩。
这种缩水，又称正规化，具有减少方差的作用。取决于执行什么类型的收缩，可以估计一些系数恰好为零。因此这个方法也执行变量选择。
像在主成分分析中一样，岭回归将数据投影到双向空间，然后比高方差分量收缩低方差分量的系数，
这相当于最大和最小主分量。岭回归至少有一个缺点;它包括最终模型中的所有p个预测值。

2. 重采样方法比较~

最邻近法（Nearest Neighbor）：最邻近法直接将与某像元位置最邻近的像元值作为该像元的新值。该方法的优点是方法简单，处理速度快，且不会改变原始栅格值，但该种方法最大会产生半个像元大小的位移。

适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。以下示意图为栅格数据经过平移和旋转的几何变换之后。

就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。

常用的重采样方法有最邻近内插法（nearest neighbor interpolation）、双线性内插法（bilinear interpolation）和三次卷积法内插（cubic convolution interpolation）。

(2)常用重采样方法的优缺点扩展阅读：

双线性内插法是通过取采样点到周围4邻域像元的距离加权来计算其栅格值新值。具体操作是首先在Y方向做一次内插(或X方向)，再在X方向(或Y方向)内插一次，通过距离加权计算得到该像元的栅格值。

用该法进行重采样，结果往往会比最邻近法重采样的结果更加光滑，但是会改变原来的栅格值，丢失一些局部细微的特征。适用于表示某种现象分布、地形表面的连续数据，如DEM影像、温度统计、降雨量分布、坡度等，这些数据一般就是通过采样点多次内插得到的连续表面。

3. 什么是重采样技术

重采样：就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。
常用的重采样方法有最邻近内插法（nearest neighbor interpolation）、双线性内插法（bilinear interpolation）和三次卷积法内插（cubic convolution interpolation）。其中，最邻近内插法最为简单，计算速度快，但是视觉效应差；双线性插值会使图像轮廓模糊；三次卷积法产生的图像较平滑，有好的视觉效果，但计算量大，较费时。

4. 对于重采样的程序解析

重采样：就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。

中文名重采样

外文名resampling

注 意根据信息内插象元信息

目 的提取出低分辨率影像

定义

重采样：就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。

在 遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。

重采样方法

常用的重采样方法有最邻近内插法（nearest neighbor interpolation）、双线性内插法（bilinear interpolation）和三次卷积法内插（cubic convolution interpolation）。其中，最邻近内插法最为简单，计算速度快，但是视觉效应差；双线性插值会使图像轮廓模糊；三次 卷积法产生的图像较平滑，有好的视觉效果，但计算量大，较费时。

5. Arcgis中 为什么要对配准后的数据进行重采样

因为经过配准的不同栅格的像元并不总是对齐的，因为像元大小可能不同，或者像元边界之间会有相对的偏移。当进行栅格合并时，空间分析必须为每一个输出像元指定对应的输入栅格的像元，这个过程就叫做重采样。
重采样的方法有最近邻发、search法、双线性内插法和立方卷积法。前两者适用于离散数据，后两者适用于连续数据。

6. 遥感影像几何校正时,对像元灰度值重采样的主要方法及特点

高光谱数据一般流程是先做大气校正，后做几何校正。这样在做定标的时候使用原始的dn值，在做几何校正时候，使用最邻近重采样法。

7. 简述重采样的原理

重采样：就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。常用的重采样方法有最邻近内插法（nearest neighbor interpolation）、双线性内插法（bilinear interpolation）和三次卷积法内插（cubic convolution interpolation）。其中，最邻近内插法最为简单，计算速度快，但是视觉效应差；双线性插值会使图像轮廓模糊；三次卷积法产生的图像较平滑，有好的视觉效果，但计算量大，较费时。

8. 在图像大小调整时,分析3种重采样的优缺点

1. 要减少图像像素数（尺寸）时就选“两次立方较锐利（适用于缩小）

2. 要增大图像像素数（尺寸）时就选“两次立方较平滑（适用于扩大）
由于插值运算时更加关注渐变色，所以用来对具有渐变色调的图运算效果更佳