リモートセンシング画像における nan の対処方法、envi 主成分分析 nan エラー処理

@image nan が 0 に変換されました

問題の説明:

ハイパースペクトル次元削減処理やテクスチャ情報特徴抽出を行う場合は、このステップを実行します。編集者が進行状況バーが 99% に達したのを確認したときは、非常にうれしかったのですが、次のダイアログ ボックスがポップアップ表示され、洗面器に冷水が直接注がれました。頭皮。それ以来、インターネットで方法を調べたり、検索したりしましたが、方法はほんのわずかで、どれもあまりうまく解決できず、あまり便利には解決できませんでした。

原因分析:

nan の意味: 数値ではありません。nan 値が画像に現れる状況はいくつかあります。たとえば、デジタル画像処理結果がローカルにエクスポートされるとき、データ形式の問題、元のデータがこのようなものである場合、Xiaobian は飛びます。人間と機械のデータがない場合が 3 番目のケースです。

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解決：

忘れてください、私は疲れています、そして私も妥協しました。そこで、私の貧弱な基礎で、画像全体の nan 値を 0 に置き換え、元の画像のメタデータ情報を保持したまま元の画像を出力する一連の Python コードを作成しました。PCA の結果は次のとおりです。

コードは以下のように表示されます

必要なライブラリ: gdal、numpy、pandas

from osgeo import gdal
import numpy as np
import os
import pandas as pd

#读取tif数据集
def readTif(path):
    dataset = gdal.Open(path)
    if dataset == None:
        print(fileName+"文件无法打开")
    return dataset
    
UAV_Path = r"F:\uavdlw\20210516lxjian(5)\lx.tif"
UAV_Path = UAV_Path.encode('gbk','ignore')
SavePath = r"F:\uavdlw\20210516lxjian(5)\lxp.tif"

# 读取影像
uav_data = readTif(UAV_Path)
Tif_width = uav_data.RasterXSize #栅格矩阵的列数
Tif_height = uav_data.RasterYSize #栅格矩阵的行数
Tif_geotrans = uav_data.GetGeoTransform()#获取仿射矩阵信息
Tif_proj = uav_data.GetProjection()#获取投影信息
uav_data = uav_data.ReadAsArray(0,0,Tif_width,Tif_height)


#保存tif文件函数
def writeTiff(im_data,im_geotrans,im_proj,path):
    if 'int8' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_Byte
    elif 'int16' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_UInt16
    else:
        datatype = gdal.GDT_Float32
    if len(im_data.shape) == 3:
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    elif len(im_data.shape) == 2:
        im_data = np.array([im_data])
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    #创建文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype)
    if(dataset!= None):
        dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) #写入仿射变换参数
        dataset.SetProjection(im_proj) #写入投影
    for i in range(im_bands):
        dataset.GetRasterBand(i+1).WriteArray(im_data[i])
    del dataset

uav_data=np.nan_to_num(uav_data)#nan替换为0
uav_data.shape#通道5，行数列数

writeTiff(uav_data,Tif_geotrans,Tif_proj,SavePath)

はぁ〜〜〜〜、終わってしまった。