遥感影像出现nan如何处理、envi主成分分析nan报错处理_高光谱数据出现全部数据为nan

@影像nan转换为0

问题描述：

做高光谱降维处理或是纹理信息特征提取都会经历这一步，当小编看到进度条到达99%时，内心非常喜悦，紧接着却弹出下面的对话框，一盆冷水直淋头皮。于是乎，去网上查方法，查来查去，方法就那几种，而且都不能很好亦或是很方便的解决。

原因分析：

nan意为：not a number ,影像中出现nan值得情况有好几种，譬如：数字图像处理结果导出到本地时、数据格式问题、还有就是原始数据就他喵的这样，小编飞的无人机数据就是第三种情况。

解决方案：

罢了，我累了，我也妥协了。于是乎，我凭借着可怜的基础自己写了一组python代码来将整张影像中nan值替换为0，并将原始影像输出，保留原始影像的任何元数据信息。其PCA结果如下：

代码如下

需要的库：gdal、numpy、pandas

from osgeo import gdal
import numpy as np
import os
import pandas as pd

#读取tif数据集
def readTif(path):
    dataset = gdal.Open(path)
    if dataset == None:
        print(fileName+"文件无法打开")
    return dataset
    
UAV_Path = r"F:\uavdlw\20210516lxjian(5)\lx.tif"
UAV_Path = UAV_Path.encode('gbk','ignore')
SavePath = r"F:\uavdlw\20210516lxjian(5)\lxp.tif"

# 读取影像
uav_data = readTif(UAV_Path)
Tif_width = uav_data.RasterXSize #栅格矩阵的列数
Tif_height = uav_data.RasterYSize #栅格矩阵的行数
Tif_geotrans = uav_data.GetGeoTransform()#获取仿射矩阵信息
Tif_proj = uav_data.GetProjection()#获取投影信息
uav_data = uav_data.ReadAsArray(0,0,Tif_width,Tif_height)


#保存tif文件函数
def writeTiff(im_data,im_geotrans,im_proj,path):
    if 'int8' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_Byte
    elif 'int16' in im_data.dtype.name:
        datatype = gdal.GDT_UInt16
    else:
        datatype = gdal.GDT_Float32
    if len(im_data.shape) == 3:
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    elif len(im_data.shape) == 2:
        im_data = np.array([im_data])
        im_bands, im_height, im_width = im_data.shape
    #创建文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype)
    if(dataset!= None):
        dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) #写入仿射变换参数
        dataset.SetProjection(im_proj) #写入投影
    for i in range(im_bands):
        dataset.GetRasterBand(i+1).WriteArray(im_data[i])
    del dataset

uav_data=np.nan_to_num(uav_data)#nan替换为0
uav_data.shape#通道5，行数列数

writeTiff(uav_data,Tif_geotrans,Tif_proj,SavePath)
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呼~~~~，完结。