ENVI PCA unable to compute convarirance statistics because there are NaN pixels contained in this da

在遥感图像处理中遇到计算99%时出现中断的问题,可能由于NaN值导致。解决方法包括使用ENVI拓展工具清除NaN值并替换,尝试归一化处理。归一化对于多指数叠加后的数据尤为有效,能够确保PCA分析得出正确结果。

1.问题

计算到99%出现:

点击确定继续计算:

会计算出一个结果图层,也可以使用,但是关于统计分析的数据没有计算出来。

 2.解决办法

2.1 使用ENVI拓展工具去除NaN值,通常改为0或者-9999.

2.2 另存为erdas可以识别的格式,然后使用erdas软件计算,没有报错,不过输出结果有问题,不推荐这个。

2.3 将数据进行归一化处理,因为使用的数据是采用多个指数通过LayerStack工具合并在一起的。使用Stretch Data工具归一化处理再做PCA正确输出结果。

ENVI软件中,`Compute Pixel Statistics` 和 `Compute Band Statistics` 是两种常用的统计功能,它们分别用于对像素和波段进行统计分析。 ### Compute Pixel Statistics `Compute Pixel Statistics` 功能用于计算单个像素在整个波段范围内的统计信息。具体来说,它会对每个像素点在所有波段上的值进行统计分析,生成均值、标准差、最小值、最大值等统计数据。这一功能特别适用于需要了解每个像素点在多波段数据中的综合表现情况。 ### Compute Band Statistics `Compute Band Statistics` 功能则是针对每个波段进行统计分析。它会分别计算每个波段的均值、标准差、最小值、最大值等统计信息。这一功能适用于需要了解每个波段本身的分布特性,例如各个波段的数据范围和集中趋势。 ### 示例代码 以下是一个简单的Python示例,模拟了这两个功能的基本统计计算过程: ```python import numpy as np # 假设有一个多波段图像数据,形状为 (rows, cols, bands) data = np.random.rand(100, 100, 5) # 100x100像素,5个波段 # Compute Pixel Statistics: 计算每个像素的统计信息 pixel_stats = { 'mean': np.mean(data, axis=2), 'std': np.std(data, axis=2), 'min': np.min(data, axis=2), 'max': np.max(data, axis=2) } # Compute Band Statistics: 计算每个波段的统计信息 band_stats = { 'mean': np.mean(data, axis=(0, 1)), 'std': np.std(data, axis=(0, 1)), 'min': np.min(data, axis=(0, 1)), 'max': np.max(data, axis=(0, 1)) } print("Pixel Mean Statistics Shape:", pixel_stats['mean'].shape) # 输出: (100, 100) print("Band Mean Statistics:", band_stats['mean']) # 输出: (5,) ``` ### 主要区别 - **统计维度不同**:`Compute Pixel Statistics` 是在像素维度上进行统计,而 `Compute Band Statistics` 是在波段维度上进行统计。 - **应用场景不同**:前者适合分析每个像素在多波段中的表现,后者适合分析每个波段的整体分布特性。
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