输入数据最好是栅格影像

好的，以下是一个稍微修改后的代码，用于遥感影像时间序列的S-G滤波处理，并将处理后的数据保存为栅格影像。需要注意的是，这个代码需要GDAL库来读取和保存栅格影像。

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter
from osgeo import gdal

# 读入遥感影像时间序列数据
dataset = gdal.Open("time_series.tif")
data = dataset.ReadAsArray()

# 定义S-G滤波器参数
window_size = 5
poly_order = 2

# 对数据进行S-G滤波处理
filtered_data = np.zeros_like(data)
for i in range(data.shape[1]):
    for j in range(data.shape[2]):
        filtered_data[:, i, j] = savgol_filter(data[:, i, j], window_size, poly_order)

# 保存处理后的数据为栅格影像
driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
out_dataset = driver.Create("filtered_data.tif", dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, dataset.RasterCount, gdal.GDT_Float32)
out_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform())
out_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection())
out_dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(filtered_data[0])
out_dataset.FlushCache()
out_dataset = None

# 关闭数据集
dataset = None

在这个代码中，我们使用了GDAL库来读取和保存栅格影像。首先，我们使用`gdal.Open`函数读入栅格影像数据，这里假设数据已经存储在一个名为`time_series.tif`的文件中。然后，我们定义了S-G滤波器的参数，包括窗口大小和多项式阶数。接下来，我们使用`scipy.signal.savgol_filter`函数对数据进行S-G滤波处理，并将处理后的数据保存为栅格影像。

需要注意的是，由于栅格影像可能包含多个波段，因此在进行S-G滤波处理时需要对每个波段进行单独处理。同时，保存栅格影像时需要设置新的数据集的地理参考和投影信息，以保证数据的空间准确性。