【技术类】Landsat 7 ETM+影像条带去除妙招
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2014-11-20
使用过Landsat-7 ETM+影像数据的童鞋，你们是否因为影像的数据条带丢失所困扰呢？数据条带丢失也就是我们通常说的坏条带问题，遇到这种数据很让人头疼。
图：原始影像
坏条带的由来：2003年5月31日，Landsat-7ETM+机载扫描行校正器(SLC) 故障，导致此后获取的影像出现了数据条带丢失，严重影响了Landsat ETM遥感影像的使用。此后Landsat 7 ETM SLC-on是指2003.5.31日Landsat 7SLC故障之前的数据产品，Landsat 7 ETMSLC-OFF则是故障之后的数据产品。
坏条带的修复：部分学者开展了条带受损修复研究，一些遥感图像处理软件可以实现条带修复，如ENVI已有相应插件，利用掩膜通过插值方法修补缺失的条带。
今天主要向大家介绍利用ArcGIS的栅格函数实现Landsat-7 ETM+的条带修复。
条带修复实现步骤
（1） 加载影像数据：通过catalog窗口实现影像加载
展开栅格产品
图标，将多光谱（下图红框中的数据）影像拖拽至影像视窗。
图：栅格产品显示影像数据
（2） 进入影像属性窗口：展开栅格函数处理链
Table Of Contents——>Layers图层——>右键影像——>Properties——>Functions选项，打开影像属性窗口函数选项。
图：栅格函数面板
（3） 插入Mask Function：设置影像条带为无效值
进行如下参数设置：
图：MaskFunction函数设置
这里有几个参数需要注意一下：
NoData Interpretation：NoData值的设置
下拉框里有“Any”和“All”两个选项，默认选项是“Any”，这也是首选项。如果选择了“All”，那就意味着一景影像的所有波段的Nodata值都位于相同的像元，做掩膜运算时只会把具有这些特性的像元设置为0值。而“Any”，则会把所有波段上的Nodata值都设置为0值。很明显，前者的要求比较苛刻，可能会遗漏一些零值的设置，所以通常此处设为“Any”。
NoDataValues：无效值的设置
NoData设置为0。
（4） 插入statistics Function：利用领域统计计算，去除无效值
参数设置如下：
图：统计参数设置
这里有两个参数注意一下：
Type：领域统计方法
默认类型是“Mean”，通常此种方法能得到较理想的结果。可根据影像具体情况进行设置。
Neighborhood Settings：领域行列数设置
根据条带的行列数进行该参数的设置，该值无上限。但需要注意的是，如果数值偏大，统计值计算的速度会变慢，并且参与统计的行列数过多，可能会导致影像变得模糊起来
Fill NoData pixel values only，当进行坏线去除时，这个参数需要选中，表示只进行无效值的填充。
图：最终结果
图：细节图
通过以上几步，即可实现影像坏线去除。利用ArcGIS实时处理技术，可以瞬时得到处理后的影像，如果对结果不满意，可以适当的进行参数修改。
整个坏线去除的思路为：设置坏线处的无效值为0值，利用Mask Function进行掩膜运算；对于0值的区域，利用领域统计算法去除这些无效值。
想动手试试整个坏线去除流程吗？如果你手中有这类数据不妨动手一试。这里也提供了一景坏的比较严重的测试数据链接: http://pan.baidu.com/s/1kp0L5 密码: pi35 还等什么，快点行动吧~
文章来源：http://blog.csdn.net/arcgis_all/article/details/16806053
图：原始影像
坏条带的由来：2003年5月31日，Landsat-7ETM+机载扫描行校正器(SLC) 故障，导致此后获取的影像出现了数据条带丢失，严重影响了Landsat ETM遥感影像的使用。此后Landsat 7 ETM SLC-on是指2003.5.31日Landsat 7SLC故障之前的数据产品，Landsat 7 ETMSLC-OFF则是故障之后的数据产品。
坏条带的修复：部分学者开展了条带受损修复研究，一些遥感图像处理软件可以实现条带修复，如ENVI已有相应插件，利用掩膜通过插值方法修补缺失的条带。
今天主要向大家介绍利用ArcGIS的栅格函数实现Landsat-7 ETM+的条带修复。
条带修复实现步骤
（1） 加载影像数据：通过catalog窗口实现影像加载
展开栅格产品
图：栅格产品显示影像数据
（2） 进入影像属性窗口：展开栅格函数处理链
Table Of Contents——>Layers图层——>右键影像——>Properties——>Functions选项，打开影像属性窗口函数选项。
图：栅格函数面板
（3） 插入Mask Function：设置影像条带为无效值
进行如下参数设置：
图：MaskFunction函数设置
这里有几个参数需要注意一下：
NoData Interpretation：NoData值的设置
下拉框里有“Any”和“All”两个选项，默认选项是“Any”，这也是首选项。如果选择了“All”，那就意味着一景影像的所有波段的Nodata值都位于相同的像元，做掩膜运算时只会把具有这些特性的像元设置为0值。而“Any”，则会把所有波段上的Nodata值都设置为0值。很明显，前者的要求比较苛刻，可能会遗漏一些零值的设置，所以通常此处设为“Any”。
NoDataValues：无效值的设置
NoData设置为0。
（4） 插入statistics Function：利用领域统计计算，去除无效值
参数设置如下：
图：统计参数设置
这里有两个参数注意一下：
Type：领域统计方法
- Minimum—统计领域范围内各像元的最小值；
- Maximum—统计领域范围内各像元的最大值；
- Mean—统计领域范围内各像元的中值；
- Standard Deviation—统计领域范围内各像元的中方差；
默认类型是“Mean”，通常此种方法能得到较理想的结果。可根据影像具体情况进行设置。
Neighborhood Settings：领域行列数设置
根据条带的行列数进行该参数的设置，该值无上限。但需要注意的是，如果数值偏大，统计值计算的速度会变慢，并且参与统计的行列数过多，可能会导致影像变得模糊起来
Fill NoData pixel values only，当进行坏线去除时，这个参数需要选中，表示只进行无效值的填充。
图：最终结果
图：细节图
通过以上几步，即可实现影像坏线去除。利用ArcGIS实时处理技术，可以瞬时得到处理后的影像，如果对结果不满意，可以适当的进行参数修改。
整个坏线去除的思路为：设置坏线处的无效值为0值，利用Mask Function进行掩膜运算；对于0值的区域，利用领域统计算法去除这些无效值。
想动手试试整个坏线去除流程吗？如果你手中有这类数据不妨动手一试。这里也提供了一景坏的比较严重的测试数据链接: http://pan.baidu.com/s/1kp0L5 密码: pi35 还等什么，快点行动吧~
文章来源：http://blog.csdn.net/arcgis_all/article/details/16806053
