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简介：

我想知道是否存在一种简单的方法来填充二进制分类图像（例如森林）中的空洞像素？被森林像素包围的空洞像素很可能是由分类错误产生的。使用focalMedian可以填补这个洞，但森林斑块的边界被扩大了很多。

这是一个演示此问题的简单链接。
https://code.earthengine.google.com/01167997b4d2cca9d3a7fd2d08093bf5

其他解决方案
出现空白区域可能是由于分类方法或数据问题导致的。如果是数据问题，可以尝试重新获取或处理数据。如果是分类方法问题，可以考虑重新选择分类方法或者改善分类参数，以得到更好的结果。

如果已经确认空白区域是分类结果问题，可以使用插值方法来填补空白区域。常用的插值方法有邻近像素插值、双线性插值和克里金插值等。具体的方法选择可以根据空白区域的大小和位置以及数据特点进行决定。但是应注意，插值方法只能在一定程度上填补空白区域，其结果与原始数据差异较大。因此，在进行插值处理之前，需要评估插值结果的准确性和可靠性。

本实验解决方法：利用focalMode（）进行填充，填充主要依据像素周围多少米范围之内展开。

函数

focalMode(radius, kernelType, units, iterations, kernel)
Applies a morphological reducer() filter to each band of an image using a named or custom kernel.

Arguments:
this:image (Image):
The image to which to apply the operation