arcgis影像怎么去黑边_arcgis遥感图像去黑边林林种种（至少7种方法）

柔光的暖阳◎ 2022-12-31 14:27 88阅读 0赞

当我们在ArcGIS中打开一景遥感影像时，是不是总是在我们的研究区周围出现我们并不希望看见的黑边，这种黑边在我们做图像分析或排版出图时总是个累赘，今天就教给大家在ArcGIS中轻松去除黑边。

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影像产生黑边的原因无外乎在设置无效值时，将无效值设成了0，而影像在导入软件进行渲染时，并没有进行黑边的预处理，导致展示时有黑边出现。

在ArcMap中打开地图，我们会发现，黑边区域像元的DN值为0。我们的第一反应就是将影像中像元DN值为0的部分抹掉。不错，软件就是应用这个原理来工作的。以下提供至少7种方法用于去黑边，因为有的方法里面还有好几种。一、单个或多个图像导入软件时属性中设置去除黑边

1、 单个图像属性设置去除

在ArcMap中，每个图层都可以在其属性中进行符号化设置，黑边是图像中的背景，因此，去除黑边也是在对图层进行符号化时设置。具体步骤如下：

(1)右键单击图层，在下拉菜单中选择Properties；

(2)在打开的图层属性(Layer Properties)对话框中，选择Symbology选项卡；

(3)在此选项卡中找到DisplayBackground Value：(R，G，B)可选框，这里勾选上，然后，设置RGB的值均为0，设置颜色显示为Nocolor。

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2、多个图像属性设置

或者在影像导入之前，设置ArcMap地图属性。操作过程为，arcmap 菜单 自定义-arcmap选项-栅格-栅格图层-去除背景值，勾选0-0-0.

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但是，用这种方式去除黑边只是会改变背景的显示状态，并没有对数据本身做任何改变，重新将图层加载进来时，仍会显示黑边。二、应用setnull工具去除黑边

该工具的原理是将某一数值设置为Nodata(这里我们把值为0的像元设置为Nodata，其它像元数值保持不变)。该工具只能是对单波段数据进行操作，如果我们得到的数据是单波段的，那这种方法再合适不过了。

工具位置：ArcToolbox—Spatial Analyst Tools—Conditional—Set Null

参数设置如下：

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Inputconditional raster：这里选择的样例数据为Landsat5数据的第5波段；

Expression(optional)：写入SQL查询语句，这里将值为零的像元设为Nodata。

Input falseraster or constant value：值不为零的像元数值保持不变，仍为原始像元值。

Output raster：设置输出影像位置。三、应用copyraster工具去除黑边

Copy Raster工具可以对多波段和单波段数据进行操作，当然，该工具不仅仅是用来去影像黑边的，它的功能很强大，这里不做过多赘述。我们来看他是如何去除影像黑边的。

工具位置：ArcToolbox—Data Management Tools—Raster—Raster Dataset—CopyRaster。

参数设置如下：

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Input Raster：输入需要去黑边的影像；

Output RasterDataset：设置去黑边后影像的位置；

IgnoreBackground Value：设置要忽略的像元值，这里将像元值为0的抹掉。

其他参数选择默认。

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如果你的研究数据中也有0，也就是说部分0值像元为有效像元，不用担心，Copy Raster工具只会处理周边0值。

四，软件不兼容产生的黑边去除

如果是两种不同软件产生的影像金字塔也有可能出现黑边，比如，使用erdas生成了边缘为0值影像的金字塔，那么该影像在导入arcgis 中展示时也一定会有黑边现象。这种情况是由于两款软件不兼容产生的，解决办法是将原有金字塔全部删掉，使用arcgis金字塔工具全部重新创建金字塔，就不会出现黑边了。

五、 栅格计算器/Raster Calculator 去除黑边

单波段数据处理起来常常相对容易些，最常用的工具就是 栅格计算器/Raster Calculator 了。Raster Calculator 可以通过输入的Python语法的表达式，对当前数据框内的栅格图层进运算。它是个非常实用的栅格数据处理工具，如果你想 Dive In ，点

例如这个需求中仅需要一个简单表达式，使用到SetNull函数，如下所示：

![Image 1][]其中，表达式是 SetNull("RasterLayer" == 0 , "RasterLayer" )

这样执行工具之后，所有的 0 值变成了 Nodata，彻底去了黑边。

六、影像分析去除黑边

多波段数据同样会受到黑边的困扰，而且现实情况往往没有单波段数据那么理想，仅通过一个表达式就可以搞定。例如，我们常用的影像底图数据，通常有三个波段，通过包含RGB三个波段的一组值来表示像元值，例如 (0,255,129)。我一般会根据需要处理的数据量的多少给出不同的处理方法建议：

同样第一步需要确认黑边值是什么？本例中是 (0,0,0)

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ArcMap的 Windows 菜单中有 Image Analysis 。在 Image Analysis 窗口中的 Processing 部分可以对当前数据框中的图层赋予函数或函数链，从而对栅格数据实时处理。

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在弹出的窗口中，在 fx行右键插入函数，例如这个需求中会使用到 Mask Function。

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设置 Mask Function，(0,0,0) 组合是无效值。为什么选择 All 而不是 Any？ 这个答案很显见，同时都为0的像元值才是无效值，否则不是，例如(1，255，0)是有效的。或者说各个波段的0值是and关系，而不是or。

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这样带有函数的新栅格图层会自动加入 ArcMap 的 TOC，看起来万事大吉，然而这里需要说明下，这个图层需要Export到硬盘上的某个位置，它目前还是个临时数据，当layer被移除掉，这个结果就不复存在。

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所以，最后重要的一步，导出数据。

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这种方法，还适用于具有多种无效值的情况。例如，除了(0,0,0) 还包含 (255,255,255) ：

我们需要做的仅是继续增加栅格函数。在 Function Template Editor 中函数们顺序相接，像个环环相接的链条，所以称为 ”函数链/ Function Chain“，咦，好像跑题了。请继续看如何设置无效值：

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这样就实现了去掉两组无效值。

七、镶嵌数据集去除黑边

那么摆在你面前的数据不是一个，而是“很多”呢？凡事保证质量之后，重复工作多了之后就同时需要保证效率，那么这种方法适用于“很多”、“大量”……

ArcGIS 的镶嵌数据集是个理想与实用兼备的影像数据管理模型，我们用它来“处理”大量栅格数据也是个不错的选择。

在地理数据库中创建镶嵌数据集，并将数据添加到镶嵌数据集中，之后：

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在镶嵌数据集中可以使用工具 Define Mosaic Dataset Nodata 工具，对数据的无效值进行定义。

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从而批量去除了无效值。

镶嵌数据集本身也支持栅格函数，类似影像数据窗口中函数模板的设置，同样可以设置函数链来实现一些复杂的要求。

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当然，我们在使用镶嵌数据集的时候，也可以在重建footprint的时候去除无效值。但它只适用于影像边缘值一样的情况下。

使用 Build Footprint 工具执行系统计算得到新的轮廓线。

重新定义轮廓线的方法有：

RADIOMETRY：根据像素值范围来重新定义轮廓线的形状，从而排除无效数据(\*辐射法重新计算轮廓线这个小专题可以展开，以后有时间可以详细整理。)

GEOMETRY：将轮廓线的形状重新定义为其原始几何形状

COPY\_FROM\_SIBLING：在使用全色锐化的栅格类型时，轮廓线将被替换为多光谱项的轮廓线。

设置有效值区域，比如,影像位深是8位，那么设置为将像素值设置为1-255，0黑边自动去除。

本文转载来自CSDN作者：冰清-小魔鱼   版权归作者所有

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