一、功能介绍

二、脚本代码

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import time
import arcpy
from arcpy.sa import *in_folder = arcpy.GetParameterAsText(0)  # "X:\GLDAS_NOAH025"
out_folder = arcpy.GetParameterAsText(1)  # "X:\GLDAS_NOAH025"
cell_factor = arcpy.GetParameterAsText(2)  # type:int
prefix = arcpy.GetParameterAsText(3)  # type:str# Input data source
arcpy.env.workspace = in_folder
arcpy.env.overwriteOutput = True# Loop through a list of files in the workspace
tifs = [tif for tif in os.listdir(in_folder) if tif.endswith(".tif")]
nums = len(tifs)
for num, tif in enumerate(tifs):s = time.time()fileroot = prefix + "_" + tifout_raster = out_folder + "/" + filerootcell_width = arcpy.Describe(tif).meanCellWidtharcpy.AddMessage(cell_width)try:# Process:arcpy.gp.Aggregate_sa(tif, out_raster, str(cell_factor), "MEAN", "EXPAND", "DATA")e = time.time()arcpy.AddMessage("{0}/{1} | {2} Completed, time used {3}s".format(num + 1, nums, tif, e - s))except:arcpy.AddMessage("{0}/{1} | {2} Errored".format(num + 1, nums, tif))

三、工具参数

四、工具界面

五、使用例

5.1、参数设置

利用聚合方法将栅格的分辨率从500m转为10km。像元系数为10/0.5=20。脚本参数设置为：

5.2、运行结果

5.3、聚合与最近邻重采样的结果对比

最邻近重采样前后：

聚合前后：

上述栅格影像中灰色区域为空值区，可以看出在分辨率较高（500m）降低到分辨率较低（10km）的过程中，聚合方法和重采样方法有较大的差异。在对类似这种空白值较多的栅格进行降低栅格分辨率操作时，我更倾向于选择聚合方法而非最邻近采样方法。
选择何种方法来更改栅格分辨率可以参考：更改栅格分辨率的方法

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