3、GeoTrellis-快速入门-邻域平均法

栅格数据就是将空间分割成有规律的网格，每个网格作为一个单元，每一个单元的位置是由行和列定义。网格中任意一个单元都是图像中对应的一个点，

网上找的一张参考图如下

在这里插入图片描述

这里我们测试使用GeoTrellis将数组进行转成一个栅格，再进行3 * 3邻域平均法处理数据。

object demo1 {

  def main(args:Array[String]): Unit ={

    val nd= NODATA

    val input = Array[Int](
      nd, 7, 1, 1, 3, 5, 9, 8, 2,
      9, 1, 1, 2, 2, 2, 4, 3, 5,
      3, 8, 1, 3, 3, 3, 1, 2, 2,
      2, 4, 7, 1, nd, 1, 8, 4, 3);

    //将一维数组转换成9列4行的数组
    val iat = IntArrayTile(input, 9, 4);

    println(iat.asciiDraw());

    // 3 * 3 矩阵
    val focalNeighborhood = Square(1);
    println(focalNeighborhood)

    val meanTile = iat.focalMean(focalNeighborhood)
    for (i <-0 to 3){
      for (j <-0 to 8){
        print(meanTile.getDouble(j,i)+" ")
      }
      println()
    }
  }

输出结果

ND     7     1     1     3     5     9     8     2
9     1     1     2     2     2     4     3     5
3     8     1     3     3     3     1     2     2
2     4     7     1    ND     1     8     4     3


 O  O  O 
 O  O  O 
 O  O  O 

5.666666666666667 3.8 2.1666666666666665 1.6666666666666667 2.5 4.166666666666667 5.166666666666667 5.166666666666667 4.5 
5.6 3.875 2.7777777777777777 1.8888888888888888 2.6666666666666665 3.5555555555555554 4.111111111111111 4.0 3.6666666666666665 
4.5 4.0 3.111111111111111 2.5 2.125 3.0 3.111111111111111 3.5555555555555554 3.1666666666666665 
4.25 4.166666666666667 4.0 3.0 2.2 3.2 3.1666666666666665 3.3333333333333335 2.75 

看到这一堆数据结果有一些头疼吧，不知道是怎么运算出来的,我们来简单说一下什么是邻域平均法。
第一次运算的时候就是从ND开始，获取周边 3 * 3 的图像数据，左边和上边都没有值，右边为7，下边为9，1。所以计算的值为9 + 1 + 7 / 数量3 = 5.66666....，ND为是无数据的意思所以不参与运算，
那我们开始计算第二值，从7开始，上面无数据，右边为1，下面是9，1，1，左边为ND,
9 + 1 + 1 + 1 + 7 / 数量5 = 3.8。

第一次运算

在这里插入图片描述

第二次运算

在这里插入图片描述