栅格数据像元异常值修正方法

要用周围像元的中值替换异常值，可以使用 Python 的 rasterio 和 scipy 库来处理栅格数据。具体步骤如下：

1. 读取栅格数据。
2. 标识异常值。
3. 使用中值滤波器来替换异常值。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import rasterio
from scipy.ndimage import median_filter

# 读取栅格数据
input_file = 'path_to_your_raster.tif'
output_file = 'path_to_output_raster.tif'

with rasterio.open(input_file) as src:
    data = src.read(1)  # 读取第一个波段
    profile = src.profile

# 标识异常值（假设异常值为0或某个特定值）
# 你可以根据具体情况调整这个条件
anomaly_condition = (data == 0) 

# 用中值滤波器处理数据
filtered_data = median_filter(data, size=3)  # 使用3x3窗口
# 将异常值替换为中值
data[anomaly_condition] = filtered_data[anomaly_condition]

# 将处理后的数据写回新的栅格文件
with rasterio.open(output_file, 'w', **profile) as dst:
    dst.write(</