如何使用 GDAL 重采样将栅格图层缩小到第 95 个百分位数？

Question

我们如何计算下采样栅格的每个栅格像元的第 95 个百分位数？

假设我们有一个高分辨率栅格图层（1m 数字表面模型），并且想要创建一个较低分辨率的版本（50m 表面模型）。我们希望为新的栅格单元分配基础值的第 95 个百分位数，而不是中位数等标准指标。

例如

gdalwarp -tr 50 50 -r med dsm_1m.tif dsm_50m_percentile.tif

我们可以计算中值版本。并且

gdalwarp

支持进一步的重采样方法，例如针对第一和第三四分位数的

q1

或

q3

，但没有定义自定义值的选项。

Answer 1

gdal 似乎不支持开箱即用。

替代方案例如：

与 GRASS Gis

r.resamp.stats

grass7:r.resamp.stats --input='dsm_1m.tif' --method=11 --quantile=0.95 --output='dsm_50m_percentile.tif' --GRASS_REGION_CELLSIZE_PARAMETER=50

与 R

terra::aggregate()

library(terra)

input <- "dsm_1m.tif"
output <- "dsm_50m_percentile.tif"

f = function(v){
  quantile(v, .95, type = 1, na.rm=TRUE)
}

aggregate(r, fact=50, fun=f, filename = output)