ArcGIS中柵格空值計算與替換方法

在研究或工作中，經常會遇到柵格資料中某些像元資料缺失或者不能被使用，也會因為異常值而將部分像元定義為空值(nodata)。再此情況下，我們需要重新計算空值像元中正常值，從某種意義上也是對空值像元的內向插值。

整體思路是根據空值像元周圍值來計算空值像元，類似於線性內插。具體方法如下：

1、首先確定空值柵格資料的空值範圍，根據空值範圍、型別、資料結構選擇不同鄰域統計工具。需要注意柵格資料的背景值與nodata的區分，最好去掉背景值。

2、在大多數情況下可以選擇block statistics或者focal statistics或者filter等，鄰域型別可以選擇矩形或者圓形、環形，需要根據自己資料以及研究目的來確定。鄰域半徑大小越大，空值越平滑，但統計結果柵格的解析度越小，同原始柵格範圍出入較大。

需要注意的是，由於解析度調整使得柵格資料行列數變化，這會同原始柵格範圍有出入，此種情況可以選擇通過重取樣之後，求取此柵格同原始柵格的交集，保證範圍大小一致。此過程會對空值處像元值產生變化，但可忽略不計。

3、根據鄰域統計之後的柵格資料，替換原始柵格空值像元。可以用柵格計算器來完成這一操作。計算**如下：

con(isnull("原始柵格"),"鄰域統計柵格","原始柵格")

需要注意的是，計算中，需要在環境設定中設定處理範圍，應當以領域統計柵格為準。原因是原始柵格存在nodata，但這部分空值卻需要納入處理範圍。

4、最終計算柵格對比原始柵格，可以發現，空值像元已被完美替換。誠然，這只是一種處理思路，具體操作過程不一定完全如上所述。此外，遇見其他類似問題，需要深入分析，靈活運用各種地理處理工具。