那你可以实现采用Savitzky-Golay（SG）平滑滤波器（核大小为5 × 5 × 5，多项式阶数为3，滤波值在核的中心节点处计算）来去除随机噪声。处理的数据尺寸为1000行，1200列，492层的VNIR光谱图像，路径为：G:\1ROI数据\VNIR\Day2。数据名称为：D2VG1.dat

当然可以！首先，请确保你的数据文件"D2VG1.dat"位于路径"G:\1ROI数据\VNIR\Day2"下。

接下来，你可以使用Python来实现Savitzky-Golay平滑滤波器来处理这个VNIR光谱图像。你可以使用NumPy库来加载和处理数据，以及使用SciPy库中的`savgol_filter`函数来应用滤波器。

下面是一个示例代码，它演示了如何实现这个平滑滤波器：

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

# 指定数据路径和文件名
data_path = r'G:\1ROI数据\VNIR\Day2'
data_file = 'D2VG1.dat'

# 加载数据
data = np.fromfile(data_path + '\\' + data_file, dtype=np.float32)
data = data.reshape((1000, 1200, 492))  # 调整数据形状为1000行，1200列，492层

# 定义滤波器参数
window_length = 5
polyorder = 3

# 创建一个与原始数据相同形状的数组来存储滤波后的结果
smoothed_data = np.zeros_like(data)

# 在每一层上应用滤波器
for layer in range(data.shape[2]):
    smoothed_data[:, :, layer] = savgol_filter(data[:, :, layer], window_length=window_length,
                                               polyorder=polyorder, mode='constant')

# 打印滤波后的数据形状
print(smoothed_data.shape)

在上述代码中，我们首先加载了数据文件，并将其重新调整为1000行，1200列，492层的形状。然后，我们使用`for`循环在每一层上应用Savitzky-Golay平滑滤波器，将滤波后的结果存储在`smoothed_data`数组中。最后，我们打印出滤波后的数据形状。

请注意，这只是一个示例代码，你可能需要根据你的具体需求进行调整和修改。同时，确保你已经安装了NumPy和SciPy库，可以使用`pip install numpy scipy`命令进行安装。