白盒思维：忽略NoData值，求取栅格影像各个像元平均值

NoData值是遥感影像中常见的特殊值，它表示该像元没有有效数据。在对遥感影像进行处理时，NoData值往往会对结果产生影响。为了避免NoData值的影响，我们可以在处理前对其进行忽略。本文将介绍如何使用Python中的Whitebox模块对大量长时间序列栅格影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。

背景

遥感影像是一种重要的地理空间数据来源，它被广泛用于各种应用中。然而，遥感影像中往往存在NoData值，这会对处理过程产生影响。例如，在求取平均值时，NoData值会使结果偏低。

方法

为了忽略NoData值的影响，我们可以使用Whitebox模块中的"Zonal Average By Area Weighted Mean"工具。该工具可以对指定区域内的栅格值求取平均值，并忽略NoData值。

步骤

1. 加载Whitebox模块

import whitebox

2. 加载输入栅格影像

input_rasters = ['raster1.tif', 'raster2.tif', 'raster3.tif']

3. 设置输出栅格影像路径

output_raster = 'output.tif'

4. 忽略NoData值求取平均值

whitebox.zonal_average_by_area_weighted_mean(input_rasters, output_raster, nodata=0)

5. 可视化结果

使用GIS软件或Python库（如GDAL）可视化输出栅格影像。

优点

这种方法具有以下优点：

• 忽略NoData值，获得更准确的结果
• 可用于处理大量栅格影像
• 易于实施

示例

假设我们有一组长时间序列Landsat影像，我们希望计算每年的平均表面温度。我们可以使用以下代码：

import whitebox

# 加载Landsat影像
landsat_images = ['landsat1.tif', 'landsat2.tif', 'landsat3.tif']

# 设置输出栅格路径
average_temperature = 'average_temperature.tif'

# 忽略NoData值求取平均值
whitebox.zonal_average_by_area_weighted_mean(landsat_images, average_temperature, nodata=-999)

# 可视化结果
whitebox.show_image(average_temperature)

结论

使用Whitebox模块，我们可以轻松地忽略NoData值并求取栅格影像各个像元的平均值。这种技术对于处理遥感数据至关重要，因为它可以消除NoData值的影响，从而获得更准确的结果。