Python遥感图像处理指南(6)-绘制散点图和输出PDF报告

今天我们来学习一些其他技能，在写论文时通常需要将结果图表进行整理，拼接图片很不方便，我们可以借助Pyhton将处理的图片和图标整合到PDF中输出，提高生产效率。

1、环境安装

安装PyPDF2 包

pip install PyPDF2

2、创建PDF

我们将改造之前写的load_landsat_image 方法，来实现PDF文件的创建。整个图像对于 PDF 文件来说太大，为了保持长宽比不变，我们将只接收宽度作为参数，然后计算相应的高度，并将其传递给 rasterio 的读取函数，使用 create_rgb 函数创建 RGB 图像。请注意，我们会剪切大于 1 的值，因为我们需要 [0...1] 之间的值，以避免之后创建 PDF 时出现问题。创建 RGB 图像后，我们将不使用 plt.imshow 显示图像，而是直接使用 plt.imsave 将其保存为 .PDF 文件。

import rasterio
from pathlib import Path
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef load_landsat_image(img_folder, bands, width=None):# initialize the dictionariesimage = {}ds = {}path = Path(img_folder)# adjust the out_shapeif width is not None:out_shape = (int(width/7601 * 7761), width)print(f'Using output shape ({out_shape})')else:out_shape = None# loop through the given bands to loadfor band in bands:# considering the landsat images end with *_SR_B#.TIF, we will use it to locate the correct filefile = next(path.glob(f'*{band}.tif'))print(f'Opening file {file}')ds.update({band: rasterio.open(file)})image.update({band: ds[band].read(1, out_shape=out_shape)})return image, dsdef create_rgb(img, b_r, b_g, b_b, alpha=1.):rgb = np.stack([img[b_r], img[b_g], img[b_b]], axis=-1)rgb = rgb/rgb.max() * alpha# clip values outside the boundariesrgb[rgb>1] = 1rgb[rgb<0] = 0return rgb# load the image
img, image_ds = load_landsat_image('D:/Images/Input/Landsat/LC08_L2SP_231062_20201026_20201106_02_T1/', ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'QA_PIXEL'], width=1000)# create the RGB for the image
rgb = create_rgb(img, 'B4', 'B3', 'B2', alpha=2.)plt.imsave('d:/temp/rgb.pdf', rgb)