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如何更好地处理卫星积雪数据的缺失细胞和负细胞

每日和每月MODIS积雪L3数据已下载，接下来处理缺失和阴性单元格。不同类型的插值被用来填充缺失的单元格。我想用3个周围值的平均值填充缺失的单元格，但这是非常困难的，因为在某些情况下，大部分数据缺失?我知道通过使用(nanmean)命令来屏蔽NaN单元格，也可以使用同一区域的长期平均值。

基于多源遥感数据的青藏高原多年冻土存在/不存在映射，但我正在寻找除这些之外的任何可能的方法。

除上述两种方法外，处理MODIS积雪数据的缺失单元和负单元的最佳方法是什么?

请注意;为此我使用matlab环境。

编辑总结

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\ begingroup美元 "未经测量的东西不可能凭空冒出来"我喜欢!也许有一天我会找到一个地方再次使用这个，并会引用你;-) \ endgroup美元
- - - - - -uhoh
2018年5月7日5点08分
\ begingroup美元我们没有研究区域的测量数据，只能在卫星产品范围内进行处理。卷积可能是一种潜在的压缩缝隙的方法。 \ endgroup美元
- - - - - -伊尔凡
2018年5月7日9:43

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