数据库采样技术有哪些，ArcGIS中的栅格数据重采样方法有哪些

来源：整理时间：2024-05-24 20:50:42 编辑：黑码技术手机版

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1，ArcGIS中的栅格数据重采样方法有哪些
2，数据挖掘不同领域中的采样方法有哪些
3，物流中有哪些主要的数据识别和采集技术
4，有没有人听说过异构数据采集技术
5，什么是 compressed sensing

1，ArcGIS中的栅格数据重采样方法有哪些

栅格重采样主要包括三种方法：最邻近法、双线性内插法和三次卷积插值法。最邻近法是把原始图像中距离最近的像元值填充到新图像中;双线性内插法和三次卷积插值法都是把原始图像附近的像元值通过距离加权平均填充到新图像中。默认情况下，采用最近邻分配重采样技术，这种方法同时适用于离散和连续值类型，而其他重采样方法只适用于连续数据。另外还可以用ArcGIS中的Resampling工具进行栅格重采样操作。具体操作方法可以去地理国情监测云平台看看，或者从网上搜索下，这个答案我就是从网上找到答案的。回答完毕。

arcgis栅格数据重采样方法http://www.dsac.cn/software?keyword=%e9%87%8d%e9%87%87%e6%a0%b7&cate=13744，里面有一些关于重采样的详细介绍，希望你能从里面找到你想要的答案。

ArcGIS中的栅格数据重采样方法有哪些

2，数据挖掘不同领域中的采样方法有哪些

1，关联规则的采样挖掘关联规则的任务通常与事务处理与关系数据库相关，该任务需要反复遍历数据库，因此在大数据集上将花费大量的时间。有很多的算法可以改进关联规则算法的效率与精度，但在精度保证的前提下，采样是最直接与最简单的改进效率的方法。 2.分类的采样分类一般分为三种类型:决策树、神经网络及统计方法(如无偏差分析)，在这些算法中均有使用采样的案例。分类的采样一般有四种，一种是随机采样，另外三种是非随机采样，分别是“压缩重复”、“窗口”及“分层”。 3.聚类的采样在聚类中进行采样有若干的用途。有些聚类算法使用采样进行初始化工作，例如，利用采样得到的样本得到初始化的参数，然后再对大数据集进行聚类。当处理大数据集时，需要降低算法使用的空间。为了得到较好的聚类，根据数据的分布情况需要采用不同的采样方法。随机采样仍然是一种常规的方法，在随机采样忽略了小的聚类的情况下，一般采用非随机采样的方法。非随机采样的方法中最常用的是分层采样。例如，在密度差别很大的数据集中，根据密度的不同，采样的样本数量可以不同，在密度较高的区域采样的次数少一些，而在密度稀疏的区域，采样的次数多一些。 4.扩充(Scaling-Up)的数据挖掘算法的采样扩充是指利用已有的数据挖掘算法能够高敛地处理大数据集。当数据挖掘的算法初期是处理小数据集的情况下，处理大数据集就会受到限制。在这种情况下，一般会采用分而抬之的方法:将大数据集分解成较小的互不重叠的数据集，利用己有算法进行处理，然后，将小数据集得出的结果合并成最终的结果。需要注意的是，这种方法等价于将困难转嫁到合并步骤，即需要复杂的处理才能得到正确的结果。因此，整体的复杂性没有降低。

数据挖掘不同领域中的采样方法有哪些

3，物流中有哪些主要的数据识别和采集技术

自动识别与数据采集（AIDC）是一项通用的技术手段，它包括不通过键盘而把数据直接录入到计算机系统的方法。这包括条码扫描，射频识别，声音识别及其他技术。信息网络是现代物流的核心，当各项仓储物流设备由机械化/人工化进入自动化阶段时，如何处理设备与系统的连接及实物与信息的对应成了软件系统需要解决的问题。这就是采用AIDC（自动识别与数据采集）技术的必要性。在物流作业中主要使用自动识别与数据采集AIDC技术中的几个部分，条形码打印、条形码识别技术、无线数据传输和无线标签（RFID）技术。由于条形码技术使用成本较低，目前大量使用的是条形码，随着RFID技术的发展，不断降低RFID成本，使用RFID技术的厂家会越来越多。自动识别与数据采集技术（AIDC）主要解决的问题是实物与信息之间的匹配关系，使实物的运输、仓储过程，可以即时的反映到信息网络环境中，使操作者能够迅速了解物流的全部过程，尤其是在途的情况，提高物流过程的作业效率及货物数量的准确性。现在，RFID是自动识别与数据采集AIDC领域最热门的技术，RFID是英文“RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION”的缩写。射频技术是利用无线电波对记录媒体进行读写。射频识别的距离可达几十厘米至几米，且根据读写的方式，可以输入数千字节的信息，同时，还具有极高的保密性。射频识别技术适用的领域：物料跟踪、运载工具和货架识别等要求非接触数据采集和交换的场合，要求频繁改变数据内容的场合尤为适用。如香港的车辆自动识别系统—驾易通，采用的主要技术就是射频技术。目前香港已经有约8万辆汽车装上了电子标签，装有电子标签的车辆通过装有射频扫描器的专用隧道、停车场或高速公路路口时，无需停车缴费，大大提高了行车速度，提高了效率。射频技术在其它物品的识别及自动化管理方面也得到了较广泛的应用。

物流中有哪些主要的数据识别和采集技术

4，有没有人听说过异构数据采集技术

数据存储的逻辑模型异构；数据分别在不同的业务逻辑中存储和维护，从而相同意义的数据存在表现的异构；如：独立的销售系统和独立的采购系统中存在部门的编码不一致等。异构数据采集技术的原理在于通过获取软件系统的底层数据交换和网络流量包，进行包流量分析和使用仿真技术采集到应用数据，并且输出结构化数据，真正实现了各种软件数据都能采集，各种类型数据都兼容，各种行业软件都适用，各种时段数据都能抓取，无需软件厂商配合，异构数据直接采集。爬虫工作内容互联网作为人类历史最大的知识仓库，是没有充分结构化的。目前互联网仅仅是一些文本等多媒体数据的聚合，内容虽然非常有价值，但是程序是无法使用那些没有结构化的数据。在2006年左右，有专家提出的web3.0，语义互联网，知识共享。虽然现在开放api，soa概念越来越普及，真正语义上的互联网的时代似乎还非常遥远。因此爬虫依然是最重要的手段，一端不断解析，聚合互联网上的数据，另外一端向各种各样的的应用输送数据。现有爬虫开发技术存在问题从招聘市场岗位需求可以看出，近年来对爬虫工程师需求越来越强烈。个人判断原因有两个：信息聚合是互联网公司的基本需求。数据时代到来，对数据更强烈的需求。

异构数据顾名思义就是不同结构的数据，异构数据体现在五个层次上：1．计算机体系结构的异构；数据的物理存储来源于不同体系结构的计算机中，如：大型机、小型机、工作站、PC或嵌入式系统中。 2．操作系统的异构；数据的存储来源于不同的操作系统，如：Unix、Windows、Linux、OS/400等。 3．数据格式的异构；数据的存储管理机制不同，可以是关系型数据库系统，如：Oracle、SQL Server、DB2等，也可以是文件行二维数据，如：txt、CSV、XLS等。 4．数据存储地点异构；数据存储在分散的物理位置上，此类情况大多出现在大型机构中，如：销售数据分别存储在北京、上海、日本、韩国等多个分支机构的本地销售系统中。5．数据存储的逻辑模型异构；数据分别在不同的业务逻辑中存储和维护，从而相同意义的数据存在表现的异构；如：独立的销售系统和独立的采购系统中存在部门的编码不一致等。异构数据往往不是一个层面的异构，而是在多个层面上都存在异构。101异构数据采集技术的原理在于通过获取软件系统的底层数据交换和网络流量包，进行包流量分析和使用仿真技术采集到应用数据，并且输出结构化数据，真正实现了各种软件数据都能采集，各种类型数据都兼容，各种行业软件都适用，各种时段数据都能抓取，无需软件厂商配合，异构数据直接采集。

5，什么是 compressed sensing

压缩感知（Compressive Sensing,or Compressed Sampling,简称CS）,是近几年流行起来的一个介于数学和信息科学的新方向,由Candes、Terres Tao等人提出,挑战传统的采样编码技术,即Nyquist采样定理.　　压缩感知技术-理论　　压缩感知理论为信号采集技术带来了革命性的突破,它采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样,通过数值最优化问题准确重构出原始信号.　　压缩感知技术-概念特征　　压缩感知从字面上看起来,好像是数据压缩的意思,而实则出于完全不同的考虑.经典的数据压缩技术,无论是音频压缩（例如 mp3）,图像压缩（例如 jpeg）,视频压缩（mpeg）,还是一般的编码压缩（zip）,都是从数据本身的特性出发,寻找并剔除数据中隐含的冗余度,从而达到压缩的目的.这样的压缩有两个特点：第一、它是发生在数据已经被完整采集到之后；第二、它本身需要复杂的算法来完成.相较而言,解码过程反而一般来说在计算上比较简单,以音频压缩为例,压制一个 mp3 文件的计算量远大于播放（即解压缩）一个 mp3 文件的计算量.稍加思量就会发现,这种压缩和解压缩的不对称性正好同人们的需求是相反的.在大多数情况下,采集并处理数据的设备,往往是廉价、省电、计算能力较低的便携设备,例如傻瓜相机、或者录音笔、或者遥控监视器等等.而负责处理（即解压缩）信息的过程却反而往往在大型计算机上进行,它有更高的计算能力,也常常没有便携和省电的要求.也就是说,人们是在用廉价节能的设备来处理复杂的计算任务,而用大型高效的设备处理相对简单的计算任务.这一矛盾在某些情况下甚至会更为尖锐,例如在野外作业或者军事作业的场合,采集数据的设备往往曝露在自然环境之中,随时可能失去能源供给或者甚至部分丧失性能,在这种情况下,传统的数据采集-压缩-传输-解压缩的模式就基本上失效了.　　压缩感知的概念就是为了解决这样的矛盾而产生的.既然采集数据之后反正要压缩掉其中的冗余度,而这个压缩过程又相对来说比较困难,那么我们为什么不直接「采集」压缩后的数据?这样采集的任务要轻得多,而且还省去了压缩的麻烦.这就是所谓的「压缩感知」,也就是说,直接感知压缩了的信息.

压缩感知（compressive sensing, or compressed sampling，简称cs），是近几年流行起来的一个介于数学和信息科学的新方向，由candes、terres tao等人提出，挑战传统的采样编码技术，即nyquist采样定理。压缩感知技术-理论　　压缩感知理论为信号采集技术带来了革命性的突破，它采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构，以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样，通过数值最优化问题准确重构出原始信号。压缩感知技术-概念特征　　压缩感知从字面上看起来，好像是数据压缩的意思，而实则出于完全不同的考虑。经典的数据压缩技术，无论是音频压缩（例如 mp3），图像压缩（例如 jpeg），视频压缩（mpeg），还是一般的编码压缩（zip），都是从数据本身的特性出发，寻找并剔除数据中隐含的冗余度，从而达到压缩的目的。这样的压缩有两个特点：第一、它是发生在数据已经被完整采集到之后；第二、它本身需要复杂的算法来完成。相较而言，解码过程反而一般来说在计算上比较简单，以音频压缩为例，压制一个 mp3 文件的计算量远大于播放（即解压缩）一个 mp3 文件的计算量。　　稍加思量就会发现，这种压缩和解压缩的不对称性正好同人们的需求是相反的。在大多数情况下，采集并处理数据的设备，往往是廉价、省电、计算能力较低的便携设备，例如傻瓜相机、或者录音笔、或者遥控监视器等等。而负责处理（即解压缩）信息的过程却反而往往在大型计算机上进行，它有更高的计算能力，也常常没有便携和省电的要求。也就是说，人们是在用廉价节能的设备来处理复杂的计算任务，而用大型高效的设备处理相对简单的计算任务。这一矛盾在某些情况下甚至会更为尖锐，例如在野外作业或者军事作业的场合，采集数据的设备往往曝露在自然环境之中，随时可能失去能源供给或者甚至部分丧失性能，在这种情况下，传统的数据采集-压缩-传输-解压缩的模式就基本上失效了。　　压缩感知的概念就是为了解决这样的矛盾而产生的。既然采集数据之后反正要压缩掉其中的冗余度，而这个压缩过程又相对来说比较困难，那么我们为什么不直接「采集」压缩后的数据？这样采集的任务要轻得多，而且还省去了压缩的麻烦。这就是所谓的「压缩感知」，也就是说，直接感知压缩了的信息。压缩感知技术-应用影响　　在大量的实际问题中，人们倾向于尽量少地采集数据，或者由于客观条件所限不得不采集不完整的数据。如果这些数据和人们所希望重建的信息之间有某种全局性的变换关系，并且人们预先知道那些信息满足某种稀疏性条件，就总可以试着用类似的方式从比较少的数据中还原出比较多的信号来。到今天为止，这样的研究已经拓展地非常广泛了。　　但是同样需要说明的是，这样的做法在不同的应用领域里并不总能满足上面所描述的两个条件。有的时候，第一个条件（也就是说测量到的数据包含信号的全局信息）无法得到满足，例如最传统的摄影问题，每个感光元件所感知到的都只是一小块图像而不是什么全局信息，这是由照相机的物理性质决定的。为了解决这个问题，美国rice大学的一部分科学家正在试图开发一种新的摄影装置（被称为「单像素照相机」），争取用尽量少的感光元件实现尽量高分辨率的摄影。有的时候，第二个条件（也就是说有数学方法保证能够从不完整的数据中还原出信号）无法得到满足。这种时候，实践就走在了理论前面。人们已经可以在算法上实现很多数据重建的过程，但是相应的理论分析却成为了留在数学家面前的课题。　　但是无论如何，压缩感知所代表的基本思路：从尽量少的数据中提取尽量多的信息，毫无疑问是一种有着极大理论和应用前景的想法。它是传统信息论的一个延伸，但是又超越了传统的压缩理论，成为了一门崭新的子分支。它从诞生之日起到现在不过五年时间，其影响却已经席卷了大半个应用科学。复制的。。。。。