GEE 将裁剪后的Sentinel-2影像 在ArcGIS中去除空值


在ArcGIS中,可以使用栅格计算器(Raster Calculator)工具来设置NoData值为空。以下是在ArcGIS中将NoData值设置为空的步骤:

  • 打开ArcGIS软件并加载下载的Sentinel-2影像数据。
    • 影像Nodata空值以黑色背景呈现,影响矢量数据叠加。

  • 在ArcGIS中选择栅格计算器工具:依次点击 Spatial Analyst -> Map Algebra -> Raster Calculator,操作文档如下:
    • https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/3.0/tool-reference/image-analyst/raster-calculator.htm

  • 在打开的栅格计算器对话框中,输入以下表达式来将NoData值设置为空:
    • 其中,"YourRaster" 是你加载的影像数据的名称。
Con(IsNull("YourRaster"), 0, "YourRaster")
  • 点击“OK”按钮运行计算器。

  • 完成后,新的栅格数据将添加到地图中,并且所有原始数据中的NoData值将被设置为空值。

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https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0MTU1MjU5Mw==&mid=2247484732&idx=1&sn=4f208a45d5acaad45a92831b9c3f5bcb&chksm=c2d1e382f5a66a9455dfed564bab0086336e0c67d4831efec96518488dff510ea423a8c5fa20#rd

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<think>嗯,用户想在Google Earth Engine(GEE)中使用Sentinel-2影像进行水体的监督分类,需要代码示例或教程。首先,我需要回忆一下监督分类的基本步骤,通常包括数据准备、样本选择、分类器训练和结果评估。然后结合GEE的API来实现这些步骤。 首先,数据准备部分。用户提到的是Sentinel-2,所以我应该选择合适的Sentinel-2数据集。GEE中的Sentinel-2数据有多个数据集,可能需要确认是否使用经过云处理的版本,比如COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED,这样能减少云的影响。然后需要考虑时间范围,可能需要过滤特定时间段的数据,比如夏季水体较明显的时期。此外,去云处理是必须的,可能需要用到QA60波段来掩膜云层。 接下来是样本选择。监督分类需要训练样本,用户需要提供水体和非水体的样本点。在GEE中,可以通过FeatureCollection来创建样本。可能需要引导用户如何在地图上标记样本,或者使用现有的矢量数据。这里需要生成水体和非水体的样本区域,比如通过绘制几何图形或者导入已有的Shapefile。 然后是特征选择。Sentinel-2有多个波段,比如蓝、绿、红、近红外等,这些波段对于水体分类很有用。此外,可能需要计算一些指数,比如NDVI、NDWI或MNDWI来增强水体的特征。特别是NDWI(归一化差异水体指数)对水体敏感,可能更适合作为分类的特征之一。 分类器的选择和训练。GEE支持多种分类器,比如随机森林、支持向量机(SVM)、CART等。随机森林在遥感分类中效果通常不错,所以可能推荐使用ee.Classifier.smileRandomForest。需要将样本数据分为训练集和验证集,训练分类器,然后应用于整个影像。 分类后的后处理,比如去除小斑块,可以使用connectedPixelCount和阈值过滤。最后是精度评估,使用混淆矩阵计算总体精度、Kappa系数等指标。 现在考虑用户可能的隐藏需求。用户可能对代码结构不太熟悉,需要清晰的注释和分步说明。另外,用户可能希望代码可以直接在GEE平台上运行,所以需要确保代码的兼容性,比如使用正确的数据集名称和函数。用户可能还希望了解如何调整参数,比如分类器的设置,或者如何处理不同季节的数据变化。 还要参考提供的引用资料。引用[1]提到了NDVI的计算,引用[2][3][4]涉及水体的提取和SAR数据的使用,但用户的问题是关于Sentinel-2的监督分类,所以可能需要结合NDWI而不是NDVI。引用[3][4]中的洪水制图和年度水体变化可能对后处理部分有帮助,比如分类后的时间序列分析,但当前问题主要集中在监督分类的实现步骤。 可能还需要考虑样本的平衡问题,确保水体和非水体的样本数量相当,避免分类器偏差。此外,分类后的结果可视化,使用合适的颜色渲染,比如蓝色表示水体,绿色表示非水体。 最后,确保代码示例的正确性,比如正确使用ee.Algorithms.Sentinel2.SurfaceReflectance的云掩膜函数,或者使用QA60波段的位掩码来去云。同时,注意GEE的数据集更新情况,比如是否仍然存在某些数据集,或者是否有新的推荐数据集。 总结步骤: 1. 数据准备:导入Sentinel-2数据,去云,选择时间和区域。 2. 特征提取:包括波段和NDWI等指数。 3. 样本收集:创建水体和非水体的训练样本。 4. 分类器训练:使用随机森林等分类器。 5. 应用分类:对整个影像进行分类。 6. 后处理:过滤小斑块,精度评估。 7. 可视化:显示结果。 可能遇到的问题:样本选择不准确导致分类效果差,需要强调样本的代表性;云残留影响结果,需要确保去云步骤正确;分类器参数调整影响精度,可能需要说明如何调整树的数量等参数。 因此,回答中需要分步骤详细说明,提供可直接运行的代码,并解释关键步骤,同时给出相关问题的建议,如优化样本选择、尝试不同分类器或指数等。</think>以下是在Google Earth Engine中使用Sentinel-2影像进行水体监督分类的分步指南及代码示例: --- ### **Step 1:数据准备与预处理** 1. **筛选Sentinel-2影像** 使用`COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED`数据集,筛选时间范围和云量: ```javascript var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED') .filterDate('2022-01-01', '2022-12-31') .filterBounds(geometry) // 定义研究区域 .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 10)); ``` 2. **去云处理** 利用QA60波段掩膜云层: ```javascript var maskClouds = function(image) { var qa = image.select('QA60'); var cloudBitMask = 1 << 10; var cirrusBitMask = 1 << 11; var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0) .and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0)); return image.updateMask(mask); }; var s2Filtered = s2.map(maskClouds).median(); ``` --- ### **Step 2:特征选择与增强** 1. **计算NDWI(归一化水体指数)** 公式:$$ \text{NDWI} = \frac{B3 - B8}{B3 + B8} $$ ```javascript var addNDWI = function(image) { var ndwi = image.normalizedDifference(['B3', 'B8']).rename('NDWI'); return image.addBands(ndwi); }; var s2WithIndices = addNDWI(s2Filtered); ``` 2. **选择分类特征** 包含光谱波段和NDWI: ```javascript var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B8', 'NDWI']; ``` --- ### **Step 3:样本采集与分类器训练** 1. **定义训练样本** 在GEE地图工具上绘制水体/非水体样本点: ```javascript var waterSamples = ee.FeatureCollection([...]); // 水体样本 var nonWaterSamples = ee.FeatureCollection([...]); // 非水体样本 var samples = waterSamples.merge(nonWaterSamples); ``` 2. **训练随机森林分类器** ```javascript var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50).train({ features: samples, classProperty: 'class', inputProperties: bands }); ``` --- ### **Step 4:分类与结果可视化** 1. **应用分类器** ```javascript var classified = s2WithIndices.select(bands).classify(classifier); ``` 2. **后处理去除小斑块)** ```javascript var minPatchSize = 3; // 最小连通像素数 var cleaned = classified.connectedPixelCount(minPatchSize).gte(minPatchSize); ``` 3. **可视化设置** ```javascript Map.addLayer(classified, {min:0, max:1, palette:['gray','blue']}, 'Water Classification'); ``` --- ### **Step 5:精度验证** ```javascript var validation = classified.sampleRegions({ collection: samples, properties: ['class'], scale: 10 }); var confusionMatrix = validation.errorMatrix('class', 'classification'); print('总体精度:', confusionMatrix.accuracy()); print('Kappa系数:', confusionMatrix.kappa()); ``` --- ### **完整代码示例** [访问GEE代码示例](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/superuser/water-classification) --- 相关问题
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