今天数据处理中DEM数据出现了大量的无值点，便想着用栅格数据的插值计算来解决，学了一些，记录下。

     DEM无值点的处理方法主要是两种：

1：插值，ARCGIS或者ecognition都可以做；

   1.1arcgis中利用con算法对无数据点的插值方法： 在Spatial Analyst-> "Raster Calculator" 中输入如下代码，将DEM更改为自己的文件，如果一次计算后仍有无数据点，多计算几次直到没有无数据点值。
con(isnull([DEM]), focalmean([DEM], rectangle, 3, 3, data), [DEM])。

       对于DEM中的数值是整型的用con和Nibble工具就可以，如果是浮点型数值则与focalmean结合使用。第一次接触focalmean这个函数，看了arcgis的帮助文档，大致明白了。

   http://s4/middle/68b62bb5tb19d8be8aec3&690
   data就是在计算邻域的值时如果邻域中存在无值点时将忽略掉无值点，nodata反之。

   我在计算时考虑到无值点比较大片，计算的直径或长款较大，可是苦逼的我坐在电脑前面等着他计算了一上午，总共算了4、5次，补的洞却仍然只有一点点，倒是影像边缘可以看到明显的拓宽。最后放弃了，不过要是零散的坏点用插值应该还是不错的。

   1.2.在 ecognition中如果数据比较大时写插值算法会占用较多内存，不推荐使用。尽管我的电脑有8g内存，arcgis运算时尚且那么费时间，ecognition就真的不敢试了，~~~~(>_<)~~~~ 

   可惜的是最后也没有能够用插值计算出来。

2：去掉无数据点，如果整幅影像数据对分类很重要的话，在新建eCognition工程时，设置影像的无数据点值，无数据点值可以在arcgis中查看；-9999为arcgis和ecognition默认的无数据点值，无需设置，如果无数据点值不是-9999，那么最好在arcgis中修改为-9999，再拿到ecognition中作处理。这个我试了，但是因为要先用dem做正射校正，无值点会直接造成影像的扭曲，变作罢了。

最后用了个取巧的方法。用了90m的srtm数据补了30m aster数据的空。直接对srtm数据进行subset，然后与aster数据mosic。不过好奇怪的是在erdas里面对srtm的tif格式进行裁剪时，小小一片竟然在输出时告诉我，我2T硬盘的空间不够，竟然是8位数的空间大小，当下就让我冒冷汗了。之后用Import转成了img之后，使用在aster中画好的aoi文件竟然空间值变成了负8位数，http://www/uc/myshow/blog/misc/gif/E___6722EN00SIGG.gif。最后便摸着区域直接在srtm里面画了个aoi裁出来。下面是处理前后的dem。

http://s8/middle/68b62bb5tb19dc019c2d7&690    http://s14/middle/68b62bb5tb19dbff8d8ed&690

最后附上dem的下载地址吧：

srtm 90m分辨率数字高程数据  http://srtm.csi.cgiar.org/index.asp

或者是直接到中科院镜像站不仅有以上的90m，还有aster的30m分辨率影像，但是这个30m的是存在坏点和无值点的数据，90m的则已经在这个基础上将坏点值进行了插值的完整影像。

 http://datamirror.csdb.cn/admin/datademMain.jsp