在处理遥感影像时，我们经常会遇到不同时间点或不同传感器获取的数据存在显著差异的问题。这时，影像归一化和异常值去除就显得尤为重要。通过这些技术，我们可以确保数据的一致性和准确性，从而提升后续分析的可靠性。🔍
首先，让我们谈谈影像归一化。这一步骤旨在将不同来源的影像调整到同一尺度上，以便进行有效的对比和分析。常用的归一化方法包括最小-最大值归一化和标准化等。这两种方法各有优劣，选择合适的归一化方法需要根据具体应用场景来定。🔄
接下来是异常值去除。遥感影像中常常会存在一些由于传感器故障、云层遮挡或其他因素导致的数据偏差。这些异常值可能会对分析结果产生负面影响。因此，识别并剔除这些异常值对于保证数据质量至关重要。常见的异常值检测方法包括基于统计的方法（如标准差法）和基于机器学习的方法（如孤立森林）。🛠️
总之，在使用谷歌地球引擎进行影像处理时，掌握影像归一化与异常值去除的技术是非常必要的。这不仅能够提高数据处理的效率，还能显著提升分析结果的准确性和可靠性。🚀
谷歌地球引擎 影像归一化 异常值去除