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An overlay operation is much more than a simple merging of linework; all the attributes of the features taking part in the overlay are carried through. In general, there are two methods for performing overlay analysis—feature overlay (overlaying points, lines, or polygons) and raster overlay. Some types of overlay analysis lend themselves to one or the other of these methods. Overlay analysis to find locations meeting certain criteria is often best done using raster overlay (although you can do it with feature data). Of course, this also depends on whether your data is already stored as features or raster. It may be worthwhile to convert the data from one format to the other to perform the analysis. Weighted Overlay Overlays several raster files using a common measurement scale and weights each according to its importance. The weighted overlay table allows the calculation of a multiple criteria analysis between several raster files. Raster- The raster of the criteria being weighted. Influence- The influence of the raster compared to the other criteria as a percentage of 100. Field- The field of the criteria raster to use for weighting. Remap- The scaled weights for the criterion. In addition to numerical values for the scaled weights in Remap, the following options are available: Restricted- Assigns the restricted value (the minimum value of the evaluation scale set, minus one) to cells in the output, regardless of whether other input raster files have a different scale value set for that cell. No data - Assigns No Data to cells in the output, regardless of whether other input raster files have a different scale value set for that cell. THIS PRESENTATION IS TO HELP YOU PERFORM THE TASK STEP BY STEP.
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The advantage of digital imagery is that it allows us to manipulate the digital pixel values in the image. Even after the radiometric corrections image may still not be optimized for visual interpretation. An image 'enhancement' is basically anything that makes it easier or better to visually interpret. An enhancement is performed for a specific application as well. This enhancement may be inappropriate for another purpose, which would demand a different type of enhancement. Filtering is used to enhance the appearance of an image. Spatial filters are designed to highlight or suppress specific features in an image based on their spatial frequency. ‘Rough’ textured areas of an image, where the changes in tone are abrupt, have high spatial frequencies, while ‘smooth’ areas with little variation have low spatial frequencies. A common filtering procedure involves moving a ‘matrix' of a few pixels in dimension (ie. 3x3, 5x5, etc.) over each pixel in the image, using mathematical calculation and replacing the central pixel with the new value. A low-pass filter is designed to emphasize larger, homogeneous areas of similar tone and reduce the smaller detail in an image. Thus, low-pass filters generally serve to smooth the appearance of an image. In some cases, like 'low-pass filtering', the enhanced image can actually look worse than the original, but such an enhancement was likely performed to help the interpreter see low spatial frequency features among the usual high frequency clutter found in an image. High-pass filters do the opposite and serve to sharpen the appearance of fine detail in an image. Directional, or edge detection filters are designed to highlight linear features, such as roads or field boundaries. These filters can also be designed to enhance features which are oriented in specific directions. THIS PRESENTATION IS TO HELP YOU PERFORM THE TASK STEP BY STEP.
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