衛(wèi)星數(shù)據(jù)（和圖像）的位深度是多少？?
位深度（8位對4位）
鉆頭深度 以位為單位表示的每個像素中的細(xì)節(jié)量。
一個1位柵格包含兩個值（零和一）。而8位柵格的范圍是0-255（總共256個值）。
一個1位的柵格有兩種顏色——簡單的黑白——或者是和否。一個8位的柵格有256種灰色。
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廣泛的值范圍使像素值能夠區(qū)分能量的微小差異。了解它了嗎？讓我們進(jìn)一步研究一下：
8位與4位與2位圖像?
這個 8-bit 下面的例子顯示了兩個不同深度的東京海岸。每個波段（紅、綠、藍(lán)）有256種顏色，像素深度為8。2 8 = 256
輻射分辨率8位哨兵2–東京海岸
這是同樣的圖像 4-bit 只有16種顏色。2 4 = 16
輻射分辨率4位哨兵2–東京海岸
4位圖像的像素變化不像經(jīng)典的任天堂游戲。而8位圖像在每個波段提供更多的陰影，總共256個。
如果沒有如圖中所示的陰影范圍，則會損失很多質(zhì)量。 2-bit 圖像：
輻射分辨率2位哨兵2–東京海岸
衛(wèi)星位深示例?
傳感器使用的數(shù)字（DN）的確切范圍取決于其輻射分辨率。
例如：
陸地衛(wèi)星多光譜傳感器（MSS）測量0-63dn尺度上的輻射。
陸地衛(wèi)星專題制圖儀（TM）以0-255的比例對其進(jìn)行測量。
Landsat-8圖像為16位輻射分辨率（范圍為0-65535）。
作為一種趨勢，隨著傳感器質(zhì)量的提高，鉆頭深度也在逐年增加。
光譜、空間和輻射分辨率?
你不一定會用更高的輻射分辨率來提高圖像的質(zhì)量。
它將為每個像素產(chǎn)生更大范圍的值。但它也 取決于空間和光譜分辨率 .
傳感器應(yīng)在光譜、空間和輻射分辨率之間保持平衡。
空間分辨率更高， less 每像素檢測地面能量。像素越小，地面面積越小。返回傳感器的上涌能量會減少。在這種情況下，您必須擴(kuò) *** 長范圍以增加檢測到的能量。
每個傳感器都有一個特定的目標(biāo)。例如，較小的空間分辨率（較大的像素）補(bǔ)償像素大小，但獲得更大的光譜和輻射分辨率。
空間分辨率：低中高
鉆頭深度和文件大小?
更高的輻射分辨率意味著權(quán)衡。隨著像素深度的增加，文件大小也會變大。
東京的8位哨兵圖像是355 MB
東京的4位哨兵圖像是46MB
東京的2位哨兵圖像只有12MB
如果文件存儲是一個問題，那么考慮圖像中的位深度。圖像中的值范圍越小意味著消耗的內(nèi)存越少（但質(zhì)量也越差）。
另外，您可以通過選擇 lossy and lossless compression *** 。
有損壓縮（如jpeg）永久地消除某些信息（尤其是冗余信息）（即使用戶可能沒有注意到）。但是，無損壓縮（如lz77）在壓縮期間保留值，并且文件大小也會減小。
閱讀更多: Image Compression and Encoding for Raster Data
接下來是什么？?
既然你已經(jīng)掌握了輻射分辨率的基本知識…
你自己看看一個像素有多少細(xì)節(jié)…
拍攝衛(wèi)星圖像，并將其從8位轉(zhuǎn)換為4位。在Arcgis中，選擇數(shù)據(jù)管理工具>柵格>柵格數(shù)據(jù)集>復(fù)制柵格。請確保縮放柵格，這樣像素值將從較大的位深度縮放到較小的位深度。
您將看到每個像素中的細(xì)節(jié)量是如何減少的，而信息丟失在 remote sensing applications。 另一方面，它可以為您節(jié)省千兆字節(jié)的文件存儲空間。
來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/1e2b6
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