Image 如何使用空间遮罩限制光栅处理范围？

我试图将MATLAB中的光栅处理限制为仅包含shapefile边界内的区域，类似于ArcGIS Spatial Analyst函数使用图形的方式。以下是我正在处理的一些（可复制的）样本数据：

• A（警告169MB下载）
• A（文件滴管上的压缩形状文件）

下面是我用来计算的MATLAB脚本：

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错误消息：

Error using poly2mask
Expected input number 1, X, to be finite.

Error in poly2mask (line 49)
validateattributes(x,{'double'},{'real','vector','finite'},mfilename,'X',1);

Error in createMask (line 13)
x = poly2mask(lat,lon, x, y)

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这里有三个步骤，我将为此创建3个函数：

计算完整输入图像的NDVI：

NDVI=comp_NDVI（nir，红色）

从shapefile计算掩码：

mask=comp\u mask（shape）

将NDVI和遮罩组合起来：

output=Combine\u NDVI\u mask（NDVI，mask）

您的问题中有

comp\u ndvi（）

的代码。

combine\u ndvi\u mask（）

的代码取决于您要对遮罩区域执行的操作；如果要将其变为白色，可能会如下所示：

function output = combine_ndvi_mask(ndvi, mask)
output = ndvi;
output(~mask) = 255;
end

在

comp_mask（）

中，您需要使用

poly2mask（）

将多边形顶点转换为光栅遮罩。为了帮你，我需要知道你已经得到了什么。你把顶点加载到MATLAB中了吗？您使用poly2mask做了哪些尝试？

您可以通过以下方式读取感兴趣区域：

roi=shaperead（'study_area_shapefile/studyArea.shp'）；

切掉尾随的字母：

rx=roi.X（1:end-1）；
ry=roi.Y（1:end-1）；

如果您的shapefile中有多个多边形，它们由NaN分隔，您必须将它们分开处理

然后从sat图像的空间参考中使用WorldToIntrisic方法将多边形点转换为图像坐标：

[ix，iy]=R.worldtointrisic（rx，ry）；

这假定两个坐标系相同

然后你可以通过以下方式制作面具：

mask=poly2mask（ix，iy，R.RasterSize（1），R.RasterSize（2））；

在进行任何计算之前，可以通过以下方式在原始多层图像上使用遮罩：

I（repmat（~mask[1,1,4]）=nan；

或通过以下方式在单层（即红色）上使用：

red（~mask）=nan；

如果区域非常小，则将遮罩图像转换为稀疏矩阵可能是有益的（对于内存和计算能力而言）。我没有试过，如果这有什么不同的速度

red（~mask）=0；
sred=稀疏（双色（红色））；

不幸的是，稀疏矩阵只能使用双精度矩阵，因此在转换之前需要使用uint8

通常，您应该从图像中裁剪出ROI。查看对象“roi”和“R”以找到有用的参数和方法。我没有在这里做过

最后是我的脚本版本，还有一些轻微的其他更改：

文件='doi1m2011_41111h4nw_usda.tif'；
[I R]=geotiffread（文件）；
outputdir=''；
%读取感兴趣区域
roi=形状READ（“研究区域形状文件/studyArea.shp”）；
%从shapefile中删除尾部nan
rx=roi.X（1:end-1）；
ry=roi.Y（1:end-1）；
%转换为图像坐标
[ix，iy]=R.worldtointrisic（rx，ry）；
%做面具
掩模=poly2mask（ix，iy，R.光栅尺寸（1），R.光栅尺寸（2））；
%掩蔽卫星图像
I（repmat（~mask[1,1,4]））=0；
%转换为稀疏矩阵
NIR=稀疏（双（I（：，：，4））；
红色=稀疏（双（I（：，：，1））；
%计算NDVI
ndvi=（近红外-红色）。/（近红外+红色）；
%转换回完整矩阵
ndvi=满（ndvi）；
imshow（ndvi，'DisplayRange'，[-11]）；
%拉伸到0-255并转换为8位无符号整数
ndvi=（ndvi+1）/2*255；%[-1 1] -> [0 255]
ndvi=uint8（ndvi）；%将数据类型从double更改为uint8
%将NDVI写入.tif文件（可选）
tiffdata=geotiffinfo（文件）；
outfilename=[outputdir'ndvi_u''温度'.tif']；
geotiffwrite（outfilename，ndvi，R，'GeoKeyDirectoryTag'，tiffdata.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag）；
地图显示（出口名称）；

这取决于处理过程。例如，什么样的函数？@chappjc我工作流程中的两个处理步骤包括计算NDVI和运行图像过滤器（imfilter（））来计算%的树冠覆盖率。谢谢。我更新了我的原始问题，将使用

poly2mask（）

失败的尝试包括在内。知道我哪里出了问题吗？我明白了。因此，您需要将多边形顶点转换为光栅坐标并使用poly2mask，或者将光栅坐标转换为lat和lon并使用inpolygon。不幸的是，我没有映射工具箱，因此我无法进一步帮助您。如果尚未完成，请使用探查器加快脚本速度。比你看到的慢。

Error using poly2mask
Expected input number 1, X, to be finite.

Error in poly2mask (line 49)
validateattributes(x,{'double'},{'real','vector','finite'},mfilename,'X',1);

Error in createMask (line 13)
x = poly2mask(lat,lon, x, y)

function output = combine_ndvi_mask(ndvi, mask)
output = ndvi;
output(~mask) = 255;
end