统计函数

统计函数基于定义的焦点邻域来计算影像中各像素的焦点统计数据。

注释

此功能可用于平滑分析结果或在处理之前平滑栅格数据集,也可用来填充栅格数据集中的缺失数据。

此功能中有七种要计算的统计类型。 要在分类栅格(例如土地覆被栅格)中平滑或填充缺失的数据,请使用众数少数中值统计类型。

邻域设置选项用于输入用作邻域尺寸的行数列数值。 使用数量更多的行和列可以产生更大的平滑效果或填充更大的间隙。

参数

参数描述

栅格

要对其执行焦点统计的输入栅格。

统计类型

以下是焦点统计函数的七种类型:

  • 最小值 - 计算邻域内像素的最小值。
  • 最大值 - 计算邻域内像素的最大值。
  • 均值 - 计算邻域内像素的平均值。 这是默认设置。
  • 标准差 - 计算邻域内像素的标准差值。
  • 中值 - 计算邻域内像素的中值。
  • 众数 - 计算邻域内像素的众数值或出现次数最多的值。
  • 少数 - 计算邻域内像素的少数值或出现次数最少的值。

行数

要在焦点邻域尺寸中使用的像素行数。

列数

要在焦点邻域尺寸中使用的像素列数。

仅填充 NoData 像素

填充输出中的 NoData 间隙。 当图像可能具有丢失的线时,这将很有用。

填充来自丢失的线的数据

统计数据函数可用于填充图像中丢失的线。 丢失的线通常是由于传感器在某处未收集数据引起的。 这种问题发生在美国陆地资源卫星 7 的增强型主题专题制图仪 (ETM+) 等传感器中。 这种数据缺失会导致分析和查看影像时出现问题。 进行影像分析时,该函数几乎不能解决任何问题;但是,如果存在重叠影像,则可在内容的缺失处使用该函数。 在显示影像时,也可进行相同的处理。 不过,不是总有可填充到缺失内容中的额外影像,因此必须从现有数据中获得。

此过程需要两个函数。 首先,使用掩膜栅格函数将丢失线的像素值转换为 NoData。 例如,如果值为 0,则在掩膜函数中,为 NoData 值列中的每个波段输入 0。 接下来,使用统计数据函数。 使用平均值统计类型,定义要用于邻域的行数和列数,然后选中仅填充 NoData 像素

丢失的线
将显示丢失的线。
已填充的丢失的线
将显示已填充的丢失的线。