ArcGIS教程：众数滤波 (Spatial Analyst)

1、摘要

    根据相邻像元数据值的众数替换栅格中的像元。

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2、用法

·      众数滤波工具需要满足两个条件才能发生替换：具有近似值的相邻像元数必须足够多（达到所有像元的半数及以上），并且这些像元在滤波器内核周围必须是连续的。第二个条件与像元的空间连通性有关，目的是将像元的空间模式的破坏程度降到最低。

·      相邻像元数使用 FOUR 会保留矩形区域的拐角。使用 EIGHT 将使矩形区域的拐角变得平滑。

·      相邻的定义是共享 EIGHT 内核的一条边和共享 FOUR 内核的一个角。

·      如果将替换阈值指定为 HALF，并且两个值的出现次数相等，则当处理的像元值与其中某一半的值相同时将不会发生替换。HALF 比 MAJORITY 的过滤范围广泛。

·      当边和角栅格像元的相邻条件相同时，它们会遵循不同的 MAJORITY 和 HALF 规则。使用 FOUR 内核时，边或角像元始终要求存在两个匹配的相邻像元才能发生替换。使用 EIGHT 内核时，角像元在所有相邻像元均具有相同值时才能发生更改，而边像元需要三个相邻像元（包括边上的像元）具有相同值才发生更改。

·      运行几次众数滤波后，输出栅格将会稳定下来（不再变化）。

3、代码实例

    MajorityFilter 示例 1（Python 窗口）

    本例将使用全部八个相邻像元过滤输入栅格，并在替换时要求半数像元具有相同值，从而生成更加平滑的效果。

import arcpy

from arcpy import env

from arcpy.sa import *

env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

outMajFilt = MajorityFilter("land", "EIGHT", "HALF")

outMajFilt.save("c:/sapyexamples/output/outmajfilt")

    MajorityFilter 示例 2（独立脚本）

    本例将使用全部八个相邻像元过滤输入栅格，并在替换时要求半数像元具有相同值，从而生成更加平滑的效果。

# Name: MajorityFilter_Ex_02.py

# Description: Replaces cells in a raster based on the

#              majority of their contiguous neighboring cells.

# Requirements: Spatial Analyst Extension

# Import system modules

import arcpy

from arcpy import env

from arcpy.sa import *

# Set environment settings

env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

# Set local variables

inRaster = "land"

# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license

arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

# Execute MajorityFilter

outMajFilt = MajorityFilter(inRaster, "EIGHT", "HALF")

# Save the output

outMajFilt.save("c:/sapyexamples/output/majfilter")

环境

    像元大小, 当前工作空间, 掩膜, 输出坐标系, 范围, 临时工作空间, 捕捉栅格