前言

遥感，遥远的感知。既然是遥远的，就避免不了会出现看不清的现象：比如被天空中的云遮挡住，冬天地物被雪覆盖住等等，就会导致影像出现空值缺失值等。

下面将是对空值处理的一种思路：

MODIS产品中的部分异常值区域采用同产品的前一个月或者后一个月的相同位置的值填充，或选择同产品的前一年或后一年的相同时间的相同位置的值做填充处理，或选择其周围相邻3×3位置的像元均值填充。

方法一：巧用栅格计算器来填充影像

存在较多空值的影像：图A，日期是19年1月25日

质量较好的影像：图B，日期是19年2月2日

那么我们可以用
a.拿前后一年的同日期影像来填充（如18年1月25日或者20年1月25日，或者18年1月25日和20年1月25日这两年的平均值来填充19年1月25日）;
b.拿相邻月份的影像来填充（如那19年2月2日的影像来填充，虽然是2月份的，但也就相差不到10天19年1月25日）

采用栅格计算器输入以下公式即可：

Con(IsNull(“mod_19_01_25”),“mod_19_02_02.tif”,“mod_19_01_25.tif”)

通过IsNull(“mod_19_01_25"来判断该"mod_19_01_25"栅格是否存在nodata，如果存在则将nodata的地方用"mod_19_02_02.tif"影像对应的地方的值来填充，如果不存在则返回原值，也就是"mod_19_01_25.tif”。（Con是条件函数，IsNull判断是否存在nodata，

填充后的结果如下：

（第一个图层是19年1月25日填充后的栅格；第二个图层是19年1月25日的原始栅格；第三个是用来填充的19年2月2日的图像。）
下图就是19年1月25日填充后的结果图：
该点是原始图有值，这填充后的还用原始值：

该点是原始图为nodata，则用19年的2月2的栅格的值来填充该点。

注意：

空值的填充具体是用前后月的来填充还是前后年的值来填充，要具体分析。如过原始图像质量太差或者，原始图像和用来填充的图像之间差异较大那么填充后的质量也一般，会有颜色突变的问题，不平滑，不能为了填充为填充。

参考文献：

1.《基于MOD16的乌江流域地表蒸散发时空特征及影响因素》
MODIS产品中的部分异常值区域采用同产品的前一个月或者后一个月的相同位置的值填充,或选择同产品的前一年或后一年的相同时间的相同位置的值做填充处理,或选择其周围相邻3×3位置的像元均值填充。

2.《基于CSLE的福建省闽清县水土流失动态监测与分析》
MODIS-NDVI数据预处理：首先是原始数据的格式转换,其次将所有影像进行投影变换,转换成要求的空间参考坐标系,最后利用异常或空值区域相邻月份的值进行逐像素填充和修补,以获得有效值相对完整的项目区NDVI产品数据。

3.《郑州市三维扩张与地表温度的时空变化研究》

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ArcGIS影像空值填充\插补

文章目录

前言

下面将是对空值处理的一种思路：

方法一：巧用栅格计算器来填充影像

填充后的结果如下：

注意：

参考文献：

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