Arcgis中碎小斑块的处理

最新推荐文章于 2025-05-20 17:40:38 发布
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分类专栏： GIS 遥感 文章标签： arcgis 数据 经验
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在进行遥感解译——栅格矢量转化后得到的矢量数据图层中，经常会存在众多的碎小斑块，需要对其进行处理。结合个人经验现将工作流程梳理如下：​

1.数据源Ma.shp，通过遥感解译——栅格矢量转化得到，存在许多青春痘似的小斑块，如图1；​

最低0.47元/天 解锁文章
利用arcgis对斜坡单元批量后处理
Z_W_H_的博客
07-19 3055
之前作者利用arcgis自定义工具箱创建了利用dem生成斜坡单元的工具箱，工具箱下载链接如下 https://download.youkuaiyun.com/download/qq_39397927/19847636 但是发现自动生成的斜坡单元具有很多零碎的小斑块，所以需要进行后处理，将这些零碎的小版块合并到离他最近的大斑块上 需要处理的矢量斑块如下 解决方法如下 在要处理斜坡单元的矢量中添加面积字段 然后对该字段进行几何计算 然后选中那些比较小的斑块（具体要消除多大的斜坡单...
Arcgis消除零碎图斑
10-31
介绍通过arcgis软件消除大的碎图斑，现在借助 ArcGIS的Eliminate工具可以很轻松的完成这个工作。该工具可以将选中的多边形合并到周围边大的多边形当中去。
ArcGIS消除碎图斑
GIS思维的博客
06-21 4171
ArcGIS消除碎图斑
Arcgis消除零碎图斑工具使用指南：高效优化地图视觉效果
最新发布
gitblog_06729的博客
05-20 295
Arcgis消除零碎图斑工具使用指南：高效优化地图视觉效果 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在地理信息系统（GIS）领域，地图的清晰度和准确性至关重要。Arcgis消除零碎图斑工具正是针对这一需求而开发，它能帮助用户通过ArcGIS软件高效地合并零碎图斑，进而优化地图视觉效果和数据处理效率。本指南将详细介绍这一工具的核心功能和使用方法。 项目技术分析 A...
arcgis删除细长图斑的方法
Learning_Well的博客
11-01 3589
3、拆分后图斑就是独立的一小块。如上图，有很多细长的面要素，需要保留的仅是图中的块状要素。将所有要素选中，点击高级编辑中的拆分按钮。效果如上图，基本将细长区域删除完了。
ArcMap基础：批量删除复合图斑里的小图斑（消除面部件）
yuanYW7556的博客
03-20 7398
要删除如上所示的小图斑，由于是复合图斑，当然可以通过编辑折点，点击删除折点的方式进行，也可以有简便的办法。然后进行条件设置，将面积小于150平米一下的进行消除，并勾选只处理内部图斑。找到【数据管理工具】下的【制图综合】下的【消除面部件】工具，查看处理后的数据可以知道，内部小图斑已经被删除了。
arcgis二值化下删除小面积图斑.docx
02-04
arcgis栅格转面，面转栅格
ArcGIS消除叠加操作生成的碎图斑或狭长面
漓涂
05-18 1万+
在ArcGIS中叠加操作会带来碎图斑或狭长面，而这些碎图斑或狭长面又会影响后续的判断。所以就需要消除。 例如： 具体操作有以下方式： 1、最简单的的方法就是使用ArcGIS提供的“消除工具”。在"数据管理工具"——“制图综合”——“消除”。 2、使用Python脚本 # -*-coding:gbk-*- import arcpy from arcpy import...
opencv python 删除彩色图片中的斑块，GIS：删除栅格中的小面积斑块
weixin_43562106的博客
06-01 1462
【代码】opencv python 删除彩色图片中的斑块，GIS：删除栅格中的小面积斑块。
ArcGIS应用专栏——删除矢量数据拓扑意义上完全重叠的图斑
Birds-Frags's Blog
03-04 7852
如图，在地理数据处理过程中会遇到不少这种情况，在只有一两个这种错误图斑的情况下可以手动删除，但在大量此类错误的情境下，怎么办呢？稍安勿躁，且听我娓娓道来。 ArcGIS提供工具箱里提供了这样的功能：删除相同的，位置如下： 工具功能涵义请看右侧帮助： 使用技巧： 1、需要提供一个可对比的字段，这里我提供的事TBBH，我的数据里面同一位置重叠的图斑有许多属性是重叠的，这里我使用...
土地类型分类后手动修改后如何合并碎斑（接ArcGis手动修改土地利用类型（tips））（important tips）
qq_50522851的博客
03-04 1193
编辑器--开始编辑--裁剪面工具--修改斑块属性（见ArcGis手动修改土地利用类型（tips））--选择需要合并的两块斑块--编辑器--合并--保存结束。
遥感分类图的碎斑去除（python）
keep_study_keep的博客
10-25 2486
使用python的gdal实现对遥感分类图清除椒盐噪声的后处理，程序用时较快，比arcgis自带的好用
ArcGIS基础实验操作100例--实验44融合细碎多边形
伯努利
01-04 1414
ArcGIS基础实验操作100例--实验44融合细碎多边形
arcGIS消除零碎图版
粉红爪子的猫的专栏
06-12 5418
 在有的时候，我们的数据中可能会有许多细小的图斑，这些并不是我们想要的，需要将它们合并到周围的图斑中，如果一个一个手动合并，那工作量之大简直不敢想象。现在借助ArcGIS的Eliminate工具可以很轻松的完成这个工作。该工具可以将选中的多边形合并到周围边大的多边形当中去。使用该工具的前提条件是图层中必须有选择集存在。 （1）首先我们来看一下Element工具在ArcGIS中的位置。他位于
arcgis的python编程_基于ArcGIS的python编程 7.小图斑处理
weixin_39866646的博客
12-04 599
前段时间在学习AE的时候看到一个进行小斑处理的案例，需求大概是这样的：找出面积小于一个定值的图斑，把它合并在与其邻接的面积最大的图斑上(且面积大于定值)。根据博文的思路自己也用AE实现了这个功能；实现之后在思考通过Arcpy如何实现呢？感觉由AE转换到Arcpy中，思路是差不多，只是一些细节的变化而已，刚刚开始以为不难，可是因为自己对Arcpy不是很熟悉，转换的过程中也遇到很多bug,其中一个bu...
合并细碎，按条件、面积进行合并指定的细碎图斑
wytp_vanity的博客
07-21 1535
合并细碎，按条件、面积进行合并指定的细碎图斑
arcgis移除黑边
wo4861069的专栏
12-16 1411
 遥感影像去黑边： 方法一：copy raster Input Raster：输入需要去黑边的影像； Output RasterDataset：设置去黑边后影像的位置； IgnoreBackground Value：设置要忽略的像元值，这里将像元值为0的抹掉。 如果你的研究数据中也有0，也就是说部分0值像元为有效像元，不用担心，Copy Raster工具只会处理周边0值。
浅谈ArcGIS之破碎多边形的消除
weixin_40502470的博客
07-26 1万+
问题 在精细化的建筑轮廓生产中经常会出现破碎多边形的情况： 非建筑错误 如图中红圈部分，这一般是矢量化过程或者分类提取过程中的误差，应允许删除。 格网化分隔错误 这类错误通常出现在，利用百度api获取建筑轮廓数据时，由于本身格网存在而导致的分隔，应将其同类建筑物进行合并。 常见的矢量化错误 如：压盖，相邻建筑之间存在空隙等。 解决思路 常见的矢量化错误可以通过构建拓扑数据集来检测修改 对于非建筑类的矢量化错误，就需要先将破碎多边形合并到有公共边界的多边形上，而对于单独存在的破碎多边形应允与删除 对于网
ENVI：分类后处理_小斑块去除_Majority/Minority处理、聚类处理、过滤处理等
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炒茄子的博客
09-15 1万+
小斑块去除之Majority/Minority处理、聚类处理、过滤处理；对于分类图像的情况的统计 ==> 分类统计；当然，对于分类叠加、数据拉伸(线性拉伸为例)、分类结果转矢量也会稍微说明，这很简单。
分类结果如何进行碎斑处理
03-30
<think>好的，用户现在问的是分类结果如何进行碎斑处理。首先，我需要理解用户的需求。用户之前已经遇到了分类结果像元值全为255的问题，现在可能已经解决了那个问题，开始进入后处理阶段，想要优化分类结果，去除碎斑。碎斑处理在遥感图像分类后处理中很常见，主要是为了提高结果的整洁性和准确性。 接下来，我需要考虑用户可能的背景。用户可能在使用ArcGIS Pro或者其他遥感处理软件，比如ENVI、QGIS等。他们可能已经完成了监督分类，但结果中存在很多细小的、孤立的斑块，这些碎斑会影响结果的可视化和后续分析。用户需要知道有哪些方法可以处理这些碎斑，以及具体的操作步骤。 然后，我要回忆常见的碎斑处理方法。通常包括形态学操作（如腐蚀、膨胀）、众数滤波、聚类处理、边界清理、去除小图斑等。这些方法在不同的软件中可能有不同的实现方式，比如ArcGIS有 Majority Filter 和 Boundary Clean 工具，而ENVI有类似的滤波工具。此外，用户可能也需要了解如何设置参数，比如滤波的窗口大小，面积阈值等。 还需要考虑用户是否了解这些方法之间的区别，比如形态学操作和众数滤波的不同效果，或者如何选择适合的窗口大小。可能需要解释每个方法的原理，帮助用户理解何时使用哪种方法。例如，众数滤波适用于去除孤立的像元，而聚类处理可能更适合合并相邻的小斑块。 同时，用户可能会关心处理后的结果对整体分类精度的影响。需要提醒他们碎斑处理可能会改变原始分类结果，建议在处理前备份数据，或者进行精度评估。此外，参数设置不当可能导致过度平滑，丢失细节，所以需要指导如何选择合适的参数，比如先小范围测试。 还要考虑是否有其他相关的问题，比如分类前的预处理是否足够，是否有必要在分类过程中调整算法参数来减少碎斑的产生。但用户当前的问题集中在后处理，所以可能暂时不需要涉及分类算法的调整。 最后，需要总结步骤，给出清晰的建议，可能包括推荐的工具和流程，以及注意事项。比如先使用众数滤波，再进行边界清理，最后去除小图斑，并验证处理后的结果是否满足需求。同时，提醒用户不同软件的操作差异，确保他们能找到对应的工具。</think>以下是分类结果碎斑处理的常见方法及详细步骤： --- ### **一、碎斑成因分析** 分类结果出现孤立小斑块（碎斑）的主要原因： 1. 光谱混淆：地物边界处混合像元分类错误 2. 噪声干扰：影像预处理不彻底（如去云不完整） 3. 分类器过拟合：决策树或SVM参数过于敏感 --- ### **二、基础处理方法** #### **1. 众数滤波（Majority Filter）** - **原理**：用滑动窗口内的众数值替换中心像元 - **适用场景**：消除孤立像元级碎斑 - **ArcGIS操作**： ```python arcpy.gp.MajorityFilter_sa("原始分类结果", "输出路径", "EIGHT", "MAJORITY") ``` - 窗口类型：`FOUR`（4邻域）或`EIGHT`（8邻域） - 替换阈值：建议先尝试`MAJORITY`（超过半数才替换） #### **2. 聚类处理（Clump & Sieve）** - **原理**：合并相邻同类斑块并过滤小面积区域 - **ENVI操作流程**： 1. `Classification → Post Classification → Clump Classes` 2. `Classification → Post Classification → Sieve Classes` - 面积阈值：通常设为`4-16像元`（根据空间分辨率调整） #### **3. 形态学滤波（Morphological Operations）** - **数学形态学方法**： - 开运算（先腐蚀后膨胀）：$A \circ B = (A \ominus B) \oplus B$ - 闭运算（先膨胀后腐蚀）：$A \bullet B = (A \oplus B) \ominus B$ - **QGIS实现**： `Processing → GRASS → r.mfilter` 示例3×3开运算核： ``` 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ``` --- ### **三、进阶优化策略** #### **1. 对象导向后处理** 1. 使用多尺度分割生成对象： - eCognition：`Multi-Resolution Segmentation` - Orfeo Toolbox：`Segmentation → Mean Shift` 2. 基于对象面积/形状过滤： ```python # 使用ArcGIS Region Group arcpy.gp.RegionGroup_sa("输入栅格", "输出路径", "FOUR", "WITHIN", "NO_LINK") ``` #### **2. 概率融合法** 对分类概率图层设置阈值过滤： $$ P(c|i) < T \Rightarrow \text{设为NoData} $$ - 示例：当某像元属于"林地"的概率<0.7时剔除 #### **3. 边界优化（Boundary Clean）** - **ArcGIS工具**： ```python arcpy.gp.BoundaryClean_sa("输入数据", "输出路径", "ASCEND", "TWO_WAY") ``` - 排序方式：`ASCEND`（优先保留大类）或`DESCEND` - 平滑强度：`TWO_WAY`（双向平滑）效果更显著 --- ### **四、参数选择建议** 1. **窗口尺寸**： - 高分辨率影像（<1m）：3×3 ~ 5×5 - 中分辨率影像（10-30m）：5×5 ~ 9×9 2. **迭代次数**： - 简单碎斑：1-2次迭代 - 复杂碎斑：3次迭代+组合滤波 --- ### **五、效果验证方法** 1. **混淆矩阵对比**：检查处理后总体精度变化 2. **边缘锯齿指数（ESI）**： $$ ESI = \frac{\text{处理后边界长度}}{\text{原始边界长度}} $$ （ESI越接近1，形状保持越好） 3. **面积分布曲线**：观察小面积斑块数量是否显著减少 --- ### **六、注意事项** 1. **处理顺序原则**： 先进行`椒盐噪声去除` → 再执行`小斑块合并` → 最后`边界平滑` 2. **数据备份**：建议保留原始分类结果副本 3. **过度平滑风险**：文物边界、线性地物（道路、河流）需谨慎处理 --- 通过组合使用上述方法，可有效消除碎斑同时保持主要地物形态。建议先用10×10像素的测试区进行参数调试，再推广到整景影像。
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