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次の配列が GeoTIFF 画像を読み取った結果であると仮定すると、たとえば、配列Aである nodata 値がマスクされBている rasterio を使用します。

正方形の近傍に有蓋車の平均平滑化を適用したいと思います。最初の問題は、どの scipy 関数が有蓋車の平均を表しているかわからないことです。

ndimage.uniform_filter かもしれないと思いました。ただし、scipy.signal とは対照的に、ndimage はマスクされた配列には適用できません。

from scipy.signal import medfilt
from scipy.ndimage import uniform_filter
import numpy as np

A = np.array([[-9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999],
    [-9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999],
    [-9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999],
    [-9999, -9999, -9999, 0, 300, 400, 200, -9999],
    [-9999, -9999, -9999, -9999, 200, 0, 400, -9999],
    [-9999, -9999, -9999, 300, 0, 0, -9999, -9999],
    [-9999, -9999, -9999, 300, 0, -9999, -9999, -9999],
    [-9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999]])

B = np.ma.masked_array(A, mask=(A == -9999))
print(B)


filtered = medfilt(B, 3).astype('int')
result = np.ma.masked_array(filtered, mask=(filtered == -9999))
print(result)

boxcar = ndimage.uniform_filter(B)
print(boxcar)

では、 scipy.signal.medfilt などのnodata値を考慮したボックスカー平均を適用するにはどうすればよいでしょうか?

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これは良い解決策のようです：

import numpy as np
from scipy.signal import fftconvolve

def boxcar(A, nodata, window_size=3):

    mask = (A==nodata)
    K = np.ones((window_size, window_size),dtype=int)

    out = np.round(fftconvolve(np.where(mask,0,A), K, mode="same")/fftconvolve(~mask,K, mode="same"), 2)
    out[mask] = nodata

    return np.ma.masked_array(out, mask=(out == nodata))

A = np.array([[100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100],
              [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100],
              [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100],
              [100, 100, 100, 100, 1  , 0  , 1  , 100],
              [100, 100, 100, 1  , 0  , 1  , 0  , 100],
              [100, 100, 100, 0  , 1  , 0  , 1  , 100],
              [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100]])

print(boxcar(A, 100))

特に改善点について、フィードバックをいただければ幸いです。

于 2019-07-20T08:35:39.850 に答える