像元归一化

功能概述

将输入栅格（单波段或多波段）的像元值按线性关系映射到 [ 0, 1 ]区间

适用场景

• 统一可视化尺度：不同区域或时间的遥感影像拉到相同值域，便于浏览与对比。
• 机器学习/统计前处理：消除量纲影响，加快模型收敛（如分类、回归、聚类）。
• 多景拼接/镶嵌：使用统一 min/max 避免条带/接缝。
• 变化检测准备：多时相影像先做稳定尺度化，提高阈值法/指数法鲁棒性。
• 局部增强：以掩膜区域为统计域，突出目标区的对比度与细节。

参数介绍

参数名称	参数描述	补充说明
输入栅格文件	需要进行归一化处理的栅格文件
输出路径	存放结果栅格的目标目录（建议使用绝对路径以避免歧义）	建议使用绝对路径，确保目录存在且具有写入权限；路径避免使用中文及特殊字符以提高跨平台兼容性
输出文件名	结果栅格文件的完整名称（含扩展名）	扩展名将决定输出文件格式，如 .tif 生成 GeoTIFF 文件，.img 生成 ERDAS IMG 文件

操作步骤

1. 启动工具

   

   打开【空间分析工具】工具箱 → 导航至【像素处理】→ 双击启动【像元归一化】工具窗格。

2. 输入栅格文件

   

   • 【输入栅格文件】：输入 "InRas1.tif"。

3. 指定输出位置

   

   • 【输出路径】：输出至 "用户空间/工具箱/空间分析工具/像素处理"
   • 【输出文件名】：输入 "pixelnormalization.tif"

4. 执行生成

   

   • 点击窗格底部的【运行】 按钮 → 等待任务列表提示"工具执行成功"

注意事项

• 分类栅格勿归一化：土地利用等离散编码会被破坏；仅对连续型栅格使用。
• 接缝控制：若多景拼接/时序分析，务必使用集合统一统计或指定 min/max，避免景间色差。
• 异常值影响：Min–Max 对极端值敏感；复杂地表（城市、矿区）建议开启百分位裁剪。
• 统计泄漏（建模场景）：训练/验证/测试必须使用同一组统计量；不要在验证/测试上重新估计 min/max。
• 色彩平衡：可视化 RGB 建议用跨波段统一 min/max，否则白平衡可能改变。
• ROI 一致性：多景按 ROI 归一化时，请保证同一 ROI 逻辑（同一掩膜或同一规则），否则尺度不可比。
• 精度与位深：分析流程优先保留 float32；若导出为 uint8 以展示，应知会会有量化误差。
• 常数波段：若某波段几乎常数（如质量层），会触发 max=min；按策略输出 0 或 NoData，并记录日志。
• 地形/照度问题：Min–Max 仅做值域统一，不能消除山阴山阳或大气差异。
• 统计稳定性：对超大影像，统计建议基于采样直方图或分块流式计算，避免内存溢出。