处理遥感数据时，尤其是在处理长时间序列的遥感影像时，经常会遇到因为云层遮挡、数据丢失或传感器问题等原因导致的数据空缺问题。这对于后续的分析处理，比如变化检测、时间序列分析等，带来了不小的挑战。好在，通过使用GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）库，我们可以有效地通过程序化的方式来处理这类问题。

GDAL是一个用于读写栅格空间数据的开源库，支持大多数遥感和GIS数据格式。基于C++的GDAL编程可以让我们更灵活地处理遥感数据，其中包含了使用空白栅格填充缺失图像的操作。

步骤概述：

1. 准备环境与数据： 确保GDAL环境配置正确，并准备一系列的遥感影像。
2. 分析并识别缺失区域： 需要对时间序列数据进行遍历，分析出哪一部分数据是缺失的。
3. 创建空白栅格数据： 基于缺失数据的维度，创建一个空白的栅格数据作为填充。
4. 填充缺失图像： 将空白栅格数据填入缺失区域。
5. 保存处理后的数据： 对填补后的数据进行保存，以便于后续分析使用。

代码实践：

首先，需要包含相关的头文件，并初始化GDAL库：

#include "gdal_priv.h"
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    GDALAllRegister();
    // 其他代码
    return 0;
}

然后，定义需要处理的遥感影像路径列表，和识别数据缺失的逻辑。这里我们简化处理，假设已经知道哪一幅图像是缺失的，因此直接跳过识别步骤。

std::vector<std::string> imgPaths = { /* 遥感影像路径列表 */ };

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