【ArcGIS工具箱】82.栅格综合——众数滤波

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• 更改数据分辨率（聚合）；
  
• 对区域进行概化（扩展、收缩、蚕食、细化）；
• 对区域边缘进行平滑处理（边界清理、众数滤波）；
• 用于识别组成区域的唯一区域（区域合并）。

众数滤波工具用于根据像元邻域内的众数值来替换像元，从而达到平滑处理的效果。该工具可以有效地消除孤立像元和噪声，并使栅格数据集更加平滑。

• 首先，相同值的邻近像元的数量必须多到可以成为众数值，或者至少一半的像元必须具有相同值（视指定的参数而定）。即，如果指定的是众数参数（MAJORITY），则四分之三或八分之五的已连接像元必须具有相同的值；如果指定的是半数参数（HALF），则需要四分之二或八分之四的已连接像元具有相同的值。
• 其次，那些像元必须与指定的滤波器的中心相邻（例如，四分之三的像元必须相同）。第二个条件与像元的空间连通性有关，目的是将像元的空间模式的破坏程度降到最低。如果不满足这些条件，将不会进行替换，像元的值也将保持不变。

在下图中，使用最近的八个像元作为滤波器，并要求至少一半的值（八分之四的像元）相同，才能更改像元的值。请注意，此时的平滑效果更佳。

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众数滤波是一种有效的栅格清理技术，尤其适用于去除由于数字化误差或分类不准确而产生的小的、孤立的噪声。然而，它也可能导致数据细节的丢失，因此，在使用众数滤波时，需要在平滑噪声和保护数据细节之间找到平衡。

• 2、工具：

• 要使用的相邻要素数：滤波器核中使用的相邻像元数，包含“FOUR”或者“EIGHT”参数；
• 替换阈值：在进行替换之前必须具有相同值的相邻像元数，包含“MAJORITY”或者“HALF”选项。

设置完成，点击确定，得到平滑处理结果，将其与原始栅格数据进行对比，可以查看平滑效果:

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