使用 QGIS修復缺失數據的柵格

處理柵格數據時，有時可能需要處理數據間隙。這些可能是傳感器故障、處理錯誤或數據損壞的結果。以下是航拍圖像中數據間隙（即無數據值）的示例。

圖片來源：? 土地委員會（COLA）；桑給巴爾革命政府 (RGoZ)，從 OpenAerialMap 下載。（注意：數據間隙是使用python腳本模擬的，不是原始數據集的一部分）

如果數據間隙很小，則可以通過插入來自相鄰像素的值來有效解決。我將概述解決此問題的 2 種方法。第一個使用 Qgis，另一個使用純 Python。

此處顯示的方法使用該gdal_fillnodata工具應用反距離加權插值和平滑。正如文檔中所指出的，這適用于填充連續柵格數據（例如高程）中的缺失區域。它也適用于不同數據（例如航拍圖像）中的非常小的差距。如果您希望插入點數據以創建柵格，則應改用該gdal_grid工具。這在 QGIS 中的處理 → 工具箱 → 柵格分析 → 網格...

修復 QGIS 中的數據缺口

GDAL 帶有一個工具 gdal_fillnodata，可以從 QGIS 的處理工具箱中使用。

如果源柵格設置了無數據值并且與缺失數據值相同，則可以跳過此步驟。否則，第一步是將柵格的無數據值設置為數據間隙的像素值。從 Processing → ToolBox，搜索并找到Translate（轉換格式）工具

在我們的示例中，無數據像素值為 0。為將指定的無數據值分配給輸出波段選項設置值 0，并為轉換后的柵格輸入文件名。

現在我們準備好從 Processing Toolbox運行Fill nodata工具

此工具一次適用于 1 個頻段。選擇波段 1（紅色）。設置最大距離以搜索要插值的值到1，因為我們只有 1 個像素間隙。將輸出另存為01_red.tif并單擊運行。保存帶有01_等前綴的文件很重要，因為下一步將按文件名的字母順序合并波段。

對波段 2（綠色）和波段 2（藍色）重復該過程，為它們選擇合適的文件名。您應該有 3 個沒有填充數據值的單獨柵格。現在我們可以將它們合并到一個文件中。從處理工具箱中搜索并找到合并工具。

在合并工具中，選擇所有 3 個單獨的柵格。選中將每個輸入文件放入單獨的帶框。輸入輸出的文件名，然后單擊運行。

生成的合并柵格將具有 3 個波段，無數據間隙將填充來自相鄰像素的內插值。

這是顯示版本之前和之后的動畫。

Python

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