Python白盒：处理栅格影像中的NoData值并计算各像元平均值

在地理信息系统（GIS）中，栅格影像是一种常见的数据类型，它由一系列像元组成，每个像元代表地表上的一个特定位置。在处理栅格影像数据时，经常会遇到一些像元值缺失或无效的情况，通常用NoData值表示。本文将介绍如何使用Python编程语言处理栅格影像中的NoData值，并计算每个像元的平均值。

首先，我们需要导入相应的Python库。在本例中，我们将使用rasterio库来读取和写入栅格影像数据，以及numpy库来进行数组操作和计算。

import rasterio
import numpy as np

接下来，我们需要打开待处理的栅格影像文件。假设我们的栅格影像文件名为input.tif，可以使用rasterio.open函数打开文件。

input_file = 'input.tif'
dataset = rasterio.