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经常和遥感影像打交道的同学,不知道有没有碰到过条带噪声的情况,或者叫“丢线”、“坏线”,即一副影像上出现规则的黑色条带,这些黑色条带里的像元值是无效的。例如下面这张图:
咱们放大点来看下:
咱们先来说一说条带噪声产生的原因,来看一段专业解释:
条带噪声是影像中具有一定周期性、方向性且呈条带状分布的一种特殊噪声。这种噪声是卫星传感器光、电器件在反复扫描地物的成像过程中,受扫描探测元正反扫描相应差异、传感器机械运动和温度变化等影响造成的。
简而言之,就是拍摄影像的卫星传感器出问题了,从而周期性的造成影像记录错误。去条带噪声属于图像处理的范畴了,有很多相关的研究,例如傅立叶变化滤波、主成分分析、直方图匹配、矩匹配法等等。一些专业遥感软件ENVI、ERDAS有专门的去条带插件可以处理,今天我们来看看从ArcGIS的角度怎么处理条带噪声。
在ArcGIS中查看,可发现条带里的像元值为0,我们希望用周边的非0像元值填充,Nibble工具可以帮助我们实现。下图为Nibble工具的处理思路,InRS是原始栅格,MaskRas是掩膜栅格,其中ND象元值是Nodata,处理后,原始栅格与Nodata对应的象元值被原始栅格周边的像元值替换了。
所以,除了原始的条带噪声影像,我们还需要一个掩膜,即把条带象元处理成Nodata。ArcGIS中有很多工具可以生成Nodata,例如SetNull、Con等等。以下我用SetNull工具,将原影像中值为0的象元进行了处理,得到了Nibble工具需要的掩膜栅格。
接着,我们就可以用Nibble工具来处理了。
看看处理前后的对比:
还有一种更为简单的方法,借鉴了镶嵌数据集的函数链动态处理功能,使用掩膜函数和邻域统计函数进行处理,具体参数设置请参考此文http://blog.csdn.net/arcgis_all/article/details/16806053。