ARCGIS中遥感影像去除黑边方法

本文介绍了如何在ArcGIS中去除遥感影像的黑边,包括在显示时不显示黑边以及将黑边数据设置为NoData。通过设置RasterLayer的Display Background Value和使用COPYRaster工具,结合Batch处理,可以有效地将黑边数据转换为NoData值,实现影像的干净显示。此外,还提到了通过镶嵌数据集去除黑边的两种方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

原始影像如图


在四边框都有黑边,数据都为0。现在有两个要求:

1)在ArcMap中显示的时候,我不希望看到黑边。

2)我需要将黑边的数据设置为NoData。借助于强大的ArcGIS栅格运算功能,这两点都不成问题。分别介绍如下:

1)在不改变原数据的情况下,ArcGIS显示的时候不希望看到黑边

ArcMap中加载影像

### 提高ArcGIS遥感影像的分辨率和精度 #### 使用影像融合技术提升分辨率 为了提高不同波段间的分辨率一致性,可以通过影像融合的方式实现。例如,在处理Landsat 8的数据时,由于其1-7波段的空间分辨率为30米,而第8波段(即全景波段)则达到了更高的15米分辨率[^4]。因此,可以采用影像融合算法将低分辨率图像与更高分辨率的全色带相结合,从而生成具有改进视觉效果的新图像。 ```python import arcpy from arcpy import env env.workspace = "C:/data" arcpy.CompositeBands_management(["input_band_1", "input_band_2"], "output_composite.tif") ``` #### 应用深度学习模型进行地物分类优化 对于特定应用领域如植被健康状况监测,可借助于深度学习框架来进行精准的地物识别。这不仅能够增强特征提取能力,而且有助于更精确地区分各类地面覆盖类型。需要注意的是,在设置工作环境时应确保指定正确的输入数据路径为`C:\DeepLearning\Data`以避免后续操作中的错误[^1]。 #### 利用高级重采样策略调整栅格尺寸 当面对含有大量空值区域的大规模栅格数据集时,相较于简单的最近邻插值法,使用聚合或其他更为复杂的重采样手段往往能带来更好的结果质量。这是因为后者能够在一定程度上保留原始信息的同时减少噪声干扰的影响[^2]。 #### 获取高质量源材料作为基础保障 最后但同样重要的一点在于选择合适的初始素材至关重要。比如来自WorldView系列卫星所提供的亚米级甚至更低级别的产品就非常适合用于需要极高细节度的任务场景之中[^3]。
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