【ArcGIS遇上Python】ArcGIS Python实现长时间序列遥感影像批量处理--以裁剪为例

任务分析:在采用遥感方法研究植被物候变化时,需要下载长时间序列(本文用到的是30年)GIMMS 3G NDVI数据。原始数据是全球的,预处理过程包括几何校正、裁剪、投影变换、Hants时间序列谐波分析等等。在这过程中,由于是长时间序列数据,需要重复操作,当然ArcGIS软件提供了批量(Batch)操作功能,但是,需要我们手动添加,比较费时费事,此时我们首先想到的是用Python进行。

Extract by Mask:

Batch:

既然Python很了不起,那么我们就得利用它为我们服务。

一、完整程序代码:

import arcpy
arcpy.CheckOutExtension("spatial")
arcpy.gp.overwriteOutput=1
arcpy.env.workspace = "F:\\Modis_16\\1Moasic"
rasters = arcpy.ListRasters("*", "tif")
mask= "F:\\Vegetation Change\\Data\\Bound\\bound_Buffer_Polygon.shp"
for raster in rasters:print(raster)out= "F:\\Vegetation Change\\Data\\GIMMS Data\\new\\"+"ma_"+raster[0:8]arcpy.gp.ExtractByMask_sa(raster, mask, out)print("ma_"+raster[0:8]+"  has done")
print("All done")

二、注意事项:

    1.arcpy.gp.overwriteOutput=1即覆盖之前的文件;

    2.输入的是.tif文件,输出的是Grid文件;

    3.raster[0:8]表示从第0个开始取8个字符串;

    4.bound_Buffer_Plygon.shp后缀名不可或缺。

三、运行情况:

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