基于

ArcGIS

對柵格圖像進行平滑處理

柵格數據獲取的途徑多種多樣，造成了柵格數據質量的很大差異，一些質量較差的柵

格數據存在大量

“噪音”

象元，

即在表達同類型的地理要素時，出現個別像元值與周邊像元

不一致的情況，

數據中噪音柵格象元的存在為數據的使用和分析帶來了極大的不便，

因此經

常需要對柵格進行平滑的預處理操作。

在

ArcGIS

軟件的空間分析工具箱中，提供了大量的柵格數據處理工具，其中對柵格

數據進行平滑處理的工具在去除圖像上的椒鹽噪音的處理中有非常重要的作用

1.

主濾波工具

1.1

主濾波工具原理

主濾波工具的原理是根據像元鄰域內的眾數值來替換像元。主濾波需要滿足兩個條件

才能發生替換。

首先，

相同值的鄰近像元的數量必須多到可以成為眾數值，

或者至少一半的

像元必須具有相同值。

即，

如果指定的是眾數參數，

則四分之三或八分之五的已連接像元必

須具有相同的值；

如果指定的是半數參數，

則需要四分之二或八分之四的已連接像元具有相

同的值。

其次，

那些像元必須與指定的濾波器的中心相鄰

(例如，

四分之三的像元必須相同)

。

第二個條件與像元的空間連通性有關，

目的是將像元的空間模式的破壞程度降到最低。

如果

不滿足這些條件，將不會進行替換，像元的值也將保持不變。

在下圖中，

主濾波應用于輸入柵格，

使用最近的四個像元

(四個正交的相鄰像元)

作為

濾波器，并要求眾數(四分之三的像元)值是相同的，才能更改相應像元的值。僅更改那些

被三個或三個以上值相同的(正交)像元包圍的像元。

輸入柵格

輸出柵格

在下圖中，

應用了主濾波，使用最近的八個像元作為濾波器，

并要求至少一半的值

總結

以上是生活随笔為你收集整理的arcgis栅格数据平滑_基于ArcGIS对栅格进行平滑处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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