在使用柵格數據時，黑邊和白邊問題比較困擾我們，╮(╯-╰)╭ ，丑丑地如下所示：

vcHQvtnSu8/Co6yw78TjuPjK/b7dJmxkcXVvO7uv17EmcmRxdW87o6y78tXfuPzIt8fQtcTLtcrHJmxkcXVvO9X7yN0mcmRxdW87o7o8L3A+DQo8cD4mbmJzcDs8L3A+DQo8cD4mbmJzcDs8L3A+DQo8aDEgaWQ9"option-1-柵格計算器">Option 1 柵格計算器

在去黑邊之前最先需要了解的是黑邊的像元值是什麼？ 可以使用 Identify 工具 查查看。 例如這份數據是 0。

這時，你也許會想到設置圖層背景值的色彩可以吧？

如果僅為了顯示使用，是可以解決問題的，但傳統意義上的去黑邊，我們一般理解成柵格數據的處理，也就是從存儲上修改特定值（本例中是 0）值為 Nodata。

單波段數據處理起來常常相對容易些，最常用的工具就是 柵格計算器/Raster Calculator 了。Raster Calculator 可以通過輸入的Python語法的表達式，對當前數據框內的柵格圖層進運算。它是個非常實用的柵格數據處理工具，如果你想 Dive In ，點 這裡了解 Raster Calculator 的工作原理。

例如這個需求中僅需要一個簡單表達式，使用到SetNull函數，如下所示：

其中，表達式是 SetNull(“RasterLayer” == 0 , “RasterLayer” )

這樣執行工具之後，所有的 0 值變成了 Nodata，徹底去了黑邊。

Option 2 影像分析窗口

多波段數據同樣會受到黑邊的困擾，而且現實情況往往沒有單波段數據那麼理想，僅通過一個表達式就可以搞定。例如，我們常用的影像底圖數據，通常有三個波段，通過包含RGB三個波段的一組值來表示像元值，例如 (0,255,129)。我一般會根據需要處理的數據量的多少給出不同的處理方法建議：

同樣第一步需要確認黑邊值是什麼？本例中是 (0,0,0)

ArcMap的 Windows 菜單中有 Image Analysis 。在 Image Analysis 窗口中的 Processing 部分可以對當前數據框中的圖層賦予函數或函數鏈，從而對柵格數據實時處理。

在彈出的窗口中，在 fx行右鍵插入函數，例如這個需求中會使用到 Mask Function。

設置 Mask Function，(0,0,0) 組合是無效值。為什麼選擇 All 而不是 Any？ 這個答案很顯見，同時都為0的像元值才是無效值，否則不是，例如（1，255，0）是有效的。或者說各個波段的0值是and關系，而不是or。

這樣帶有函數的新柵格圖層會自動加入 ArcMap 的 TOC，看起來萬事大吉，然而這裡需要說明下，這個圖層需要Export到硬盤上的某個位置，它目前還是個臨時數據，當layer被移除掉，這個結果就不復存在。

所以，最後重要的一步，導出數據。

(￣ˇ￣) 這種方法，還適用於具有多種無效值的情況。例如，除了(0,0,0) 還包含 (255,255,255) ：

我們需要做的僅是繼續增加柵格函數。在 Function Template Editor 中函數們順序相接，像個環環相接的鏈條，所以稱為 ”函數鏈/ Function Chain“，咦，好像跑題了。請繼續看如何設置無效值：

這樣就實現了去掉兩組無效值。

Option 3 鑲嵌數據集

那麼擺在你面前的數據不是一個，而是“很多”呢？凡事保證質量之後，重復工作多了之後就同時需要保證效率，那麼這種方法適用於“很多”、“大量”……

ArcGIS 的鑲嵌數據集是個理想與實用兼備的影像數據管理模型，我們用它來“處理”大量柵格數據也是個不錯的選擇。

在地理數據庫中創建鑲嵌數據集，並將數據添加到鑲嵌數據集中，之後：

在”之後“之前的預備動作，此文中不贅述，但是你可以看這篇了解這些內容。

在鑲嵌數據集中可以使用工具 Define Mosaic Dataset Nodata 工具，對數據的無效值進行定義。

從而批量去除了無效值。

鑲嵌數據集本身也支持柵格函數，類似影像數據窗口中函數模板的設置，同樣可以設置函數鏈來實現一些復雜的要求。

有關鑲嵌數據集函數，也可以參考這篇。

常見的操作一般就這幾種，總結下，單波段優先考慮柵格計算器；多波段可以使用影像分析窗口；如果數據量較大，建議使用鑲嵌數據集。

ArcGIS Desktop 雖然不是專業做影像數據處理的平台，但是擁有的這些功能能很大程度上解決影像處理的常見問題。寫這一篇是因為不少用戶遇到類似問題，集中總結下比較有意義，希望給大家一些思路，下次遇到此類的問題時，自己動手試試吧。