基於ArcGIS的柵格圖像平滑處理
柵格數據獲取的途徑多種多樣，造成了柵格數據質量的很大差異，一些質量較差的柵格數據存在大量“噪音”象元，即在表達同類型的地理要素時，出現個別像元值與周邊像元不一致的情況，數據中噪音柵格象元的存在為數據的使用和分析帶來了極大的不便，因此經常需要對柵格進行平滑的預處理操作。
在ArcGIS軟件的空間分析工具箱中，提供了大量的柵格數據處理工具，其中對柵格數據進行平滑處理的工具在去除圖像上的椒鹽噪音的處理中有非常重要的作用
1. 主濾波工具
1.1 主濾波工具原理
主濾波工具的原理是根據像元鄰域內的眾數值來替換像元。主濾波需要滿足兩個條件才能發生替換。首先，相同值的鄰近像元的數量必須多到可以成為眾數值，或者至少一半的像元必須具有相同值。即，如果指定的是眾數參數，則四分之三或八分之五的已連接像元必須具有相同的值；如果指定的是半數參數，則需要四分之二或八分之四的已連接像元具有相同的值。其次，那些像元必須與指定的濾波器的中心相鄰（例如，四分之三的像元必須相同）。第二個條件與像元的空間連通性有關，目的是將像元的空間模式的破壞程度降到最低。如果不滿足這些條件，將不會進行替換，像元的值也將保持不變。
在下圖中，主濾波應用於輸入柵格，使用最近的四個像元（四個正交的相鄰像元）作為濾波器，並要求眾數（四分之三的像元）值是相同的，才能更改相應像元的值。僅更改那些被三個或三個以上值相同的（正交）像元包圍的像元。
輸入柵格輸出柵格
在下圖中，應用了主濾波，使用最近的八個像元作為濾波器，並要求至少一半的值（八分之四的像元）相同，才能更改像元的值，此時的平滑效果更佳。
輸入柵格輸出柵格
1.2 主濾波工具應用
在“ArcToolbox工具箱——空間分析工具——柵格綜合——眾數濾波”路徑下找到工具雙擊打開，工具界面如下圖所示：
要使用的相鄰要素數：
確定在濾波器核中使用的相鄰像元數。
FOUR — 濾波器內核將是與當前像元直接相鄰（正交）的四個像元。這是默認設置。
EIGHT — 過濾器內核將是距當前像元最近的八個相鄰像元（3 × 3 窗口）。
替換閾值
在進行替換之前指定必須具有相同值的相鄰（空間連接）像元數。
MAJORITY — 多數像元必須具有相同值並且相鄰。四分之三或八分之五的連接像元必須具有相同值。
HALF — 半數像元必須具有相同值並且相鄰。四分之二或八分之四的連接像元必須具有相同值。使用 HALF 選項可獲得更平滑的效果。
為加強柵格處理效果，可反復調用濾波工具，並將上一次輸出作為下一次輸入，反復處理后，柵格圖像的效果會有很大改善。
2. 焦點統計工具
2.1 焦點統計工具原理
焦點統計工具也可以實現對柵格數據進行平滑的效果，且效果優於主濾波工具。該工具用於計算輸出柵格數據的鄰域運算，各輸出像元的值是其周圍指定鄰域內所有輸入像元值的函數。對輸入數據執行的函數可得出統計數據，例如最大值、平均值或者鄰域內遇到的所有值的總和。
工具在執行過程中，算法將訪問柵格中的每個像元，並且根據識別出的鄰域范圍計算出指定的統計數據。要計算統計數據的像元稱為處理像元。處理像元的值以及所識別出的鄰域中的所有像元值都將包含在鄰域統計數據計算中。各鄰域可以重疊，因此一個鄰域中的像元也可以包含在其他處理像元的鄰域中。
通過下圖中值為 5 的處理像元可演示出焦點統計的鄰域處理過程。指定一個 3 x 3 的矩形像元鄰域形狀。鄰域像元值的總和 (3 + 2 + 3 + 4 + 2 + 1 + 4 = 19) 與處理像元的值 (5) 相加等於 24 (19 + 5 = 24)。因此將在輸出柵格中與輸入柵格中該處理像元位置相同的位置指定值 24。
輸入柵格輸出柵格
上圖演示了如何對輸入柵格中單個像元執行計算。而在下圖中，將顯示出所有輸入像元的計算結果。以黃色高亮顯示的是上例中所述處理像元及其鄰域。
輸入柵格輸出柵格
2.2 焦點統計工具應用
在“ArcToolbox——空間分析——鄰域分析——焦點統計分析”路徑下找到工具並雙擊打開，工具界面如下圖所示“
鄰域分析
鄰域的形狀可以是環形（圓環）、圓形、矩形或楔形。通過使用核文件，也可定義自定義鄰域形狀，以及在計算統計數據之前將不同的權重分配給領域中的各個特定像元。
統計類型
可用的焦點統計統計數據包括眾數、最大值、平均值、中值、最小值、少數、范圍、標准差和總和。默認統計類型為平均值。
處理結果對比圖：
原始柵格
主濾波工具處理后的柵格
焦點統計工具處理后的柵格
(作者:趙立超)