ArcGIS将遥感影像的0值设置为NoData

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ArcGIS将遥感影像的0值设置为NoData。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

  本文介绍在ArcMap软件中,将栅格图层中的0值或其他指定数值作为NoData值的方法。

  在处理栅格图像时,有时会发现如下图所示的情况——我们对某一个区域的栅格数据进行分类着色后,其周边区域(即下图中浅蓝色的区域)原本应该不被着色;但由于这一区域的像元数值不是NoData值,而是0值,导致其也被着色。

ArcGIS将遥感影像的0值设置为NoData

  因此,我们需要将这一栅格图像中的0值设置为NoData值。这一操作可以通过ArcMap软件的栅格计算器来实现,但其操作方法相对复杂一些;本文介绍一种更为简便的方法,具体如下所示。

  在ArcMap软件中,依次选择“System Toolboxes”→“Data Management Tools.tbx”→“Raster”→“Raster Properties”→“Set Raster Properties”选项。

ArcGIS将遥感影像的0值设置为NoData

  随后,在弹出的窗口中,我们只需要配置两个参数。首先就是下图中上方的红色方框,选择我们需要设置的栅格文件即可。随后就是下图中下方的红色方框,我们首先在“Bands for NoData Value”选项中,找到我们需要配置的波段;其次,在“NoData Value”选项中,输入0即可。如果我们是需要对其他指定的数值设置,就在这里填写这一指定的数值即可。

ArcGIS将遥感影像的0值设置为NoData

  设置完毕后,可以在栅格图层的属性中看到“NoData Value”一项已经是0值了。

ArcGIS将遥感影像的0值设置为NoData

  但是,此时栅格图层可能在显示上还是有问题;我们此时将其移除图层列表后,再添加进ArcMap软件即可。如下图所示,可以看到图层周围的区域已经不会被着色了。

ArcGIS将遥感影像的0值设置为NoData

  至此,大功告成。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-710022.html

到了这里,关于ArcGIS将遥感影像的0值设置为NoData的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • ArcGIS Pro遥感影像分类:随机森林、支持向量机方法

      本文介绍在 ArcGIS Pro 软件中,基于随机森林、支持向量机等多种算法,对遥感影像数据加以 监督分类 的具体方法。   在文章ArcGIS中ArcMap栅格遥感影像的监督分类(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/126905442)中,我们介绍了基于 ArcMap 软件实现遥感影像监督分类

    2024年02月13日
    浏览(34)
  • ENVI为遥感影像设置空间坐标系的方法

      本文介绍基于 ENVI 软件,对 不含有任何地理参考信息 的栅格遥感影像添加 地理坐标系 或 投影坐标系 等 地理参考信息 的方法。   我们先来看一下本文需要实现的需求。现有以下两景遥感影像,其位于不同的空间位置;但由于二者均不含任何地理参考信息,导致其在

    2024年03月13日
    浏览(31)
  • 基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

    我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。随着小

    2024年02月11日
    浏览(42)
  • PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用

    我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。随着小

    2024年02月10日
    浏览(51)
  • 【遥感专题系列】影像信息提取之——面向对象的影像分类技术

    “同物异谱,同谱异物”会对影像分类产生的影响,加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富,还有经常伴有光谱相互影响的现象,这对基于像素的分类方法提出了一种挑战,面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为

    2024年01月19日
    浏览(41)
  • (二)Landsat_5 TM 遥感影像波段合成真假彩色影像

    回顾以下Landsat系列卫星的发展史,可以发现Landsat_5卫星已经退役,作为世界上寿命最长的地球观测卫星,其在影像方面对人类的发展具有很深刻的意义。Landsat_5 TM共有7个波段,通过不同的波段组合,形成不同遥感图像,也就是常见的红绿蓝三通道影像立方体。地物对每一个

    2024年02月11日
    浏览(39)
  • 【学习笔记】遥感影像分类相关精度指标

    混淆矩阵是分类精度的评定指标。是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。 对检核分类精度的样区内所有的像元,统计其分类图中的类别与实际类别之间的混淆程度。 混淆矩阵中,对角线上元素为被正确分类的样本数目,非对角线上的元

    2024年01月22日
    浏览(42)
  • 基于python与GDAL获取遥感影像

    最近做项目,发现网上关于利用python与GDAL读取遥感影像数据的资料比较少。因此整理了一些,以方便自己学习。      1.首先确认自己电脑上安装好python版的GDAL库。这个会以后有时间慢慢整理。       2. 导入gdal库          from osgeo import gdal       3. 注册GDAL库   

    2023年04月25日
    浏览(31)
  • 通过Stable Diffusion生成虚假的遥感影像

    这两天玩了一下stable diffusion,是真的好玩! 然后我在想遥感有没有相关的生成模型,找了一下,还真找到了(https://github.com/xiaoyuan1996/Stable-Diffusion-for-Remote-Sensing-Image-Generation/tree/main)。 该模型的作者是空天院的 Zhiqiang yuan ,他提供了相关的训练代码、预测代码、已经训练好

    2024年01月24日
    浏览(231)
  • 日本樱岛火山喷发遥感卫星影像监测

    日本樱岛火山喷发监测        当地时间2024年1月9日15时许,位于日本九州地区鹿儿岛县的樱岛南岳山顶火山口,开始喷发,火山烟雾从火山口上升至空中1200米左右。目前,日本气象厅将樱岛的火山警戒级别维持在3级,限制民众入山。        火山喷发后,中国资源卫星应用

    2024年01月17日
    浏览(34)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包