利用某些演算法處理遙感影像時，需要排除無效區域，因此找出有效區域範圍變的至關重要，下面根據我的經驗談談有效區域提取的具體方法及實現。
由於遙感影像資料量比較大，因此為了提高處理效率，提取有效區域需要在金字塔圖層進行。金字塔的建立可以利用gdal進行，也可以自己進行縮放。
為了提取有效區域，我研究了兩種方法可以實現，分別是柵格向量化和輪廓跟蹤，下面具體解釋兩種方法的區別：
該方法原理比較簡單，首先按照指定的無效值，將影象進行二值化，得到掩模圖，然後呼叫gdal的柵格向量化函式，生成向量檔案即可。
下面選擇乙個比較特別的圖作為實驗，如下原始圖所示，無效值設為0，但是有效區域中存在0值，這種情況比較特殊，一般不會出現，因為無效值可以人為設定乙個特別的值以區分影象資料，但是為了研究而研究，還是拿這個特殊的圖作為實驗驗證一下兩種生成有效區域範圍的區別。
原始圖柵格向量化疊加顯示圖（紅色代表輪廓線）
從柵格向量化結果可以看出，影像內部的無效值區域也被檢測出來了。
該方法原理是根據典型的影象輪廓跟蹤演算法，
是通過順序找出邊緣點來跟蹤出邊界，
原始圖 輪廓跟蹤後疊加顯示圖（紅色代表輪廓線）
從輪廓跟蹤結果可以看出，有效區域內部的無效值沒有被檢測出來，只是得到了影象的外輪廓範圍。
通過上面的對比可知，柵格向量化和輪廓跟蹤提取影象有效區域可以到達目的，當影象有效區域內部沒有無效值時，得到的結果一致，但是當影象有效區域內部有無效值時，柵格向量化方法可以檢測出來內部的無效區域，而輪廓跟蹤提取只能得到有效區域外輪廓，有效區域內部的無效區域無法檢測出來。綜上所述，在實際應用中，可以根據具體需要選擇不同的方法提取所需要的有效區域。
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