1樓：
1、分類不同
解析度又稱解析度、解像度，可以從顯示解析度與影象解析度兩個方向來分類。
像元，亦稱畫素點或像元點，即影像單元。是組成數字化影像的最小單元。在遙感資料採集，如掃描成像時，它是感測器對地面景物進行掃描取樣的最小單元。
2、作用不同
在數字影象處理中，像元是對模擬影像進行掃描數字化時的取樣點。是構成遙感數字影象的基本單元，是遙感成像過程中的取樣點。
顯示解析度（螢幕解析度）是螢幕影象的精密度，是指顯示器所能顯示的畫素有多少。由於螢幕上的點、線和麵都是由畫素組成的，顯示器可顯示的畫素越多，畫面就越精細，同樣的螢幕區域內能顯示的資訊也越多，所以解析度是個非常重要的效能指標。
3、功能不同
像元是反映影像特徵的重要標誌。是同時具有空間特徵和波譜特徵的資料元。幾何意義是其資料值確定所代表的地面面積。物理意義是其波譜變數代表該像元內在某一特定波段中波譜響應的強度。
解析度是度量點陣圖影象內資料量多少的一個引數。通常表示成每英寸畫素和每英寸點。包含的資料越多，圖形檔案的長度就越大，也能表現更豐富的細節。
2樓：上賊船莫怕死
像元值和解析度的區別即畫素和解析度的區別。
素是組成圖象的最基本單元要素：點。解析度是指在長和寬的兩個方向上各擁有的畫素個數。一個畫素的大小主要取決於顯示器的解析度，相同面積不同解析度的顯示屏，其畫素點大小就不相同。
每幅圖都是有許多不同顏色的點組成的，這些點就是畫素，所以說影象是由畫素組成的。而解析度表示畫素的密度，即單位面積內的畫素個數，一般來說解析度越高，影象越清晰。
解析度可以從顯示解析度與影象解析度兩個方向來分類。
顯示解析度（螢幕解析度）是螢幕影象的精密度，是指顯示器所能顯示的畫素有多少。由於螢幕上的點、線和麵都是由畫素組成的，顯示器可顯示的畫素越多，畫面就越精細，同樣的螢幕區域內能顯示的資訊也越多，所以解析度是個非常重要的效能指標之一。可以把整個影象想象成是一個大型的棋盤，而解析度的表示方式就是所有經線和緯線交叉點的數目。
顯示解析度一定的情況下，顯示屏越小影象越清晰，反之，顯示屏大小固定時，顯示解析度越高影象越清晰。
影象解析度則是單位英寸中所包含的畫素點數，其定義更趨近於解析度本身的定義。
3樓：匿名使用者
這兒的像元大小是指柵格單元代表的實際的地面大小。 xy 解析度，是指環境設定中能夠識別的不同點之間座標的差異，如果在數字化中小於此值，則會合併成一個點。 容差是指在資料處理中，不同要素之間容限，如進行 merge 操作，如果小於此值，則臨近的邊界會合並起來。
arcgis像元大小(x,y)（0.0413,0.0413）是什麼意思？我該怎麼知道這個遙感影象的解析度大小？
4樓：匿名使用者
在arcgis中開啟影像，看屬性資訊就可以看到像元大小和解析度了。
arcgis中求刪格資料所有像元值的總和？
5樓：匿名使用者
你可以通過「工具箱\spatial analyst tools.tbx\區域性\像元統計資料」，在像元統計資料中對多個柵格資料的像元值進行統計。可用的統計資料有：
眾數、最大值、均值、中位數、最小值、少數、範圍、標準差、總和及變異度。
望採納，謝謝！
在arcgis中如何提取出柵格中每個像元點的經緯度及他的value值
6樓：匿名使用者
可以用點取樣的方法：
1.將你劃分的單元柵格圖層和需要提取資訊的圖層（平均溫，降雨量，...）新增到arcgis工作空間
2.將單元柵格圖層轉換成向量點圖層
arctoolbox/conversion tools/from raster to point
3.用第2步轉換得到的點圖層提取所需資訊到資料表arctoolbox/spatial analyst tools/sample
7樓：藍色星海
您好，請問解決了嗎？我這邊有這個同樣的需求，想跟您請教一下？
在arcgis中向量資料轉柵格資料輸出像元大小怎麼計算？
8樓：扶搖店
向量轉柵格的時候會有相應的設定，那就柵格大小。大小是固定的，已經輸出的柵格通過量算工具量一下或者直接檢視資料的屬性資訊即可插到。
9樓：呼嚕
如果你用gp工具的話，像元大小是可以設定的
預設也是有一個值，
10樓：愛是一樹花開
看你劃分完成後的柵格屬性，根據範圍和源裡面的行數和列數就可以知道
arcgis中柵格計算器的sin計算出來的結果不正確，輸入公式為sin（「slope」* 3.1415926 / 180），**出錯
11樓：呼嚕
你需要知道你的坡度是什麼表示方式：
坡度工具用於為每個像元計算值在從該像元到與其相鄰的像元方向上的最大變化率。實際上，高程隨著像元與其相鄰的八個像元之間距離的變化而產生的最大變化率可用來識別自該像元開始的最陡坡降。
從概念上講，該工具會將一個平面與要處理的像元或中心像元周圍一個 3 x 3 的像元鄰域的 z 值進行擬合。該平面的坡度值通過最大平均值法來計算（請參閱參考書目）。該平面的朝向就是待處理像元的坡向。
坡度值越小，地勢越平坦；坡度值越大，地勢越陡峭。
如果鄰域內某個像元位置的 z 值為 nodata，則將中心像元的 z 值指定給該位置。在柵格的邊緣上，至少有三個像元（在柵格範圍外）的 z 值為 nodata。中心像元的 z 值將被指定給這些像元。
最後得出與這些邊緣像元擬合的 3 x 3 平面的扁率，這通常會使坡度減小。
輸出坡度柵格可使用兩種單位計算：度和百分比（高程增量百分比）。如果將高程增量百分比視為高程增量除以水平增量後再乘以 100，就可以更好地理解高程增量百分比。
請考慮下面的三角形 b。當角度為 45 度時，高程增量等於水平增量，所以高程增量百分比為 100%。
如三角形 c 所示，當坡度角接近直角（90 度）時，高程增量百分比開始接近無窮大。
使用度和使用百分比的坡度值比較
坡度工具最常用在高程資料集處理中，如下圖所示。較陡的坡度在輸出坡度柵格上以紅色陰影顯示。
該工具可與其他型別的連續資料（如人口）配合使用，用來識別值的急劇變化。
坡度演算法
坡度取決於表面從中心像元開始在水平 (dz/dx) 方向和垂直 (dz/dy) 方向上的變化率（增量）。用來計算坡度的基本演算法是：
slope_radians = atan ( √ ([dz/dx]2 + [dz/dy]2) )
坡度通常以度為單位來測量，其演算法如下：
slope_degrees = atan ( √ ([dz/dx]2 + [dz/dy]2) ) * 57.29578
注:這裡顯示的值 57.29578 是對 180/pi 的計算結果進行截斷而得到的值。
坡度演算法也可以表示為：
slope_degrees = atan (rise_run) * 57.29578
其中：rise_run = √ ([dz/dx]2 + [dz/dy]2]
中心像元及其相鄰的八個像元的值確定水平增量和垂直增量。這些相鄰的像元使用字母 a 至 i 進行確定，其中 e 表示當前正在計算坡向的像元。
表面分析掃描視窗
像元 e 在 x 方向上的變化率將通過以下演算法進行計算：
[dz/dx] = ((c + 2f + i) - (a + 2d + g) / (8 * x_cellsize)
像元 e 在 y 方向上的變化率將通過以下演算法進行計算：
[dz/dy] = ((g + 2h + i) - (a + 2b + c)) / (8 * y_cellsize)
坡度計算示例
例如，將計算如下所示的移動視窗內中心像元的坡度值。
坡度輸入示例
像元大小為 5 個單位。預設情況下，將使用度來計算坡度。
中心像元 e 在 x 方向上的變化率為：
[dz/dx] = ((c + 2f + i) - (a + 2d + g) / (8 * x_cellsize)
= ((50 + 60 + 10) - (50 + 60 + 8)) / (8 * 5)
= (120 - 118) / 40
= 0.05
像元 e 在 y 方向上的變化率為：
[dz/dy] = ((g + 2h + i) - (a + 2b + c)) / (8 * y_cellsize)
= ((8 + 20 + 10) - (50 + 90 + 50)) / (8 * 5)
= (38 - 190 ) / 40
= -3.8
代入 x 方向和 y 方向上的變化率，計算中心像元 e 的坡度：
rise_run = √ ([dz/dx]2 + [dz/dy]2)
= √ ((0.05)2 + (-3.8)2)
= √ (0.0025 + 14.44)
= 3.80032
slope_degrees = atan (rise_run) * 57.29578
= atan (3.80032) * 57.29578
= 1.31349 * 57.29578
= 75.25762
像元 e 的整型坡度值為 75 度。
坡度輸出示例
12樓：匿名使用者
結果是**不對，應該看著是沒有問題的。
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