1、摘要 根据相邻像元数据值的众数替换栅格中的像元。插图
2、用法·众数滤波工具需要满足两个条件才能发生替换：具有近似值的相邻像元数必须足够多（达到所有像元的半数及以上），并且这些像元在滤波器内核周围必须是连续的。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。·相邻像元数使用FOUR会保留矩形区域的拐角。使用EIGHT将使矩形区域的拐角变得平滑。·相邻的定义是共享EIGHT内核的一条边和共享FOUR内核的一个角。·如果将替换阈值指定为HALF，并且两个值的出现次数相等，则当处理的像元值与其中某一半的值相同时将不会发生替换。HALF比MAJORITY的过滤范围广泛。·当边和角栅格像元的相邻条件相同时，它们会遵循不同的MAJORITY和HALF规则。使用FOUR内核时，边或角像元始终要求存在两个匹配的相邻像元才能发生替换。使用EIGHT内核时，角像元在所有相邻像元均具有相同值时才能发生更改，而边像元需要三个相邻像元（包括边上的像元）具有相同值才发生更改。·运行几次众数滤波后，输出栅格将会稳定下来（不再变化）。
3、代码实例 MajorityFilter示例1（Python窗口） 本例将捂执涡扔使用全部八个相邻像元过滤输入栅格，并在替换时要求半数像元具有相同值，从而生成更加平滑的效果。importarcpyfro罪焐芡拂marcpyimportenvfromarcpy.saimport*env.workspace ="C:/sapyexamples/data"outMajFilt = MajorityFilter("land","EIGHT","HALF")outMajFilt.save("c:/sapyexamples/output/outmajfilt") MajorityFilter示例2（独立脚本） 本例将使用全部八个相邻像元过滤输入栅格，并在替换时要求半数像元具有相同值，从而生成更加平滑的效果。# Name: MajorityFilter_Ex_02.py# Description: Replaces cells in a raster based on the# majority of their contiguous neighboring cells.# Requirements: Spatial Analyst Extension# Import system modulesimportarcpyfromarcpyimportenvfromarcpy.saimport*# Set environment settingsenv.workspace ="C:/sapyexamples/data"# Set local variablesinRaster ="land"# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension licensearcpy.CheckOutExtension("Spatial")# Execute MajorityFilteroutMajFilt = MajorityFilter(inRaster,"EIGHT","HALF")# Save the outputoutMajFilt.save("c:/sapyexamples/output/majfilter")环境 像元大小,当前工作空间,掩膜,输出坐标系,范围,临时工作空间,捕捉栅格