利用 Python 处理遥感影像数据:计算年度平均影像

在地球科学、气象学以及环境监测等领域,遥感影像数据是一种重要的信息源,它们可以提供地表的地形、植被覆盖、气候变化等丰富信息。然而,随着观测技术的进步,我们通常会获得大量的遥感影像数据,如何高效地处理和分析这些数据成为了一项挑战。本文将介绍如何利用 Python 中的 GDAL 库处理遥感影像数据,并通过计算年度平均影像来提取更有意义的信息。

1. 环境准备

在开始之前,确保你已经安装了 Python 和 GDAL 库。如果还没有安装,你可以通过 pip 进行安装:

pip install gdal

2. 处理单个 TIFF 文件

我们首先定义了一个函数 process_tiff_folder,它用于处理一个包含多个 TIFF 文件的文件夹。在这个函数中,我们遍历文件夹中的每个 TIFF 文件,读取其数据并提取地理信息。然后,我们将每个像素的经纬度与高程值一起保存在一个二维数组中,以便后续处理使用。

3. 计算年度平均影像

接下来,我们定义了一个名为 calculate_yearly_mean 的函数,它用于计算给定文件夹中所有影像文件的年度平均影像。在这个函数中,我们首先读取输入文件夹中的所有影像文件,并创建一个字典来存储每年的影像数据。然后,我们遍历每个影像文件,累加每年的像素值和像素计数。最后,我们计算每年的平均影像,并将结果保存为新的 TIFF 文件。

4. 示例代码

下面是一个示例代码,演示了如何使用上述函数处理遥感影像数据:

# 输入文件夹和输出文件夹
input_folder = "path/to/input/folder"
output_folder = "path/to/output/folder"# 获取栅格数据
cols = process_tiff_folder(input_folder, output_folder)# 计算年度平均影像
calculate_yearly_mean(input_folder, output_folder)

5. 完整代码

import os
import numpy as np
from osgeo import gdaldef process_tiff_folder(folder_path, output_folder):for root, dirs, files in os.walk(folder_path):for file in files:if file.endswith(".tif"):tif_path = os.path.join(root, file)folder_name = os.path.basename(root)  # 获取文件夹名称dataset = gdal.Open(tif_path)  # 打开tif# 获取行数列数和地理信息geo_information = dataset.GetGeoTransform()col = dataset.RasterXSizerow = dataset.RasterYSizedem = dataset.GetRasterBand(1).ReadAsArray()# 获取行列数,对应其经纬度,j对于x坐标cols = []for y in range(row):rows = []for x in range(col):# 有效高程if dem[y][x] != dataset.GetRasterBand(1).GetNoDataValue():# 输出经纬度lon = geo_information[0] + x * geo_information[1] + y * geo_information[2]lat = geo_information[3] + x * geo_information[4] + y * geo_information[5]child = [lon, lat, dem[y][x], y, x]rows.append(child)cols.append(rows)return colsdef calculate_yearly_mean(input_folder, output_folder):# 获取输入文件夹中的所有影像文件路径input_files = [os.path.join(input_folder, f) for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.tif')]# 创建输出文件夹if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)# 初始化年度影像字典yearly_images = {}# 遍历所有输入影像文件for file_path in input_files:# 从文件名中提取年份和月份year = int(file_path.split('_')[1])month = int(file_path.split('_')[2].split('.')[0])# 读取影像数据dataset = gdal.Open(file_path)image = dataset.GetRasterBand(1).ReadAsArray()# 处理无效值invalid_value = dataset.GetRasterBand(1).GetNoDataValue()image[image == invalid_value] = np.nan# 初始化年份数据字典if year not in yearly_images:yearly_images[year] = {'sum': np.zeros(image.shape), 'count': np.zeros(image.shape)}# 累加每年的像素值和计数yearly_images[year]['sum'] += np.where(np.isnan(image), 0, image)yearly_images[year]['count'] += np.where(np.isnan(image), 0, 1)# 遍历年度影像字典,计算每年的平均影像并保存for year, data in yearly_images.items():# 计算每年的平均影像yearly_mean = np.divide(data['sum'], data['count'], out=np.zeros_like(data['sum']), where=data['count'] != 0)# 获取输入影像的地理转换信息dataset = gdal.Open(input_files[0])geotransform = dataset.GetGeoTransform()projection = dataset.GetProjection()# 创建输出影像driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')output_path = os.path.join(output_folder, f'{year}_mean.tif')output_dataset = driver.Create(output_path, yearly_mean.shape[1], yearly_mean.shape[0], 1, gdal.GDT_Float32)output_dataset.SetGeoTransform(geotransform)output_dataset.SetProjection(projection)output_dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(yearly_mean)# 关闭输出数据集output_dataset = Noneprint("年度平均影像计算完成!")# 输入文件夹和输出文件夹
input_folder = r"D:\lky\person\month"
output_folder = r"D:\lky\person\month_year"# 获取栅格数据
cols = process_tiff_folder(input_folder, output_folder)# 计算年度平均影像
calculate_yearly_mean(input_folder, output_folder)

6. 结论

通过本文介绍的方法,我们可以轻松地处理遥感影像数据,并从中提取出更有意义的信息,如年度平均影像。这些信息对于地球科学研究、自然资源管理以及环境监测等领域具有重要意义,帮助我们更好地理解和应对地球上的变化。

通过利用 Python 编程和相关库,我们可以实现对遥感影像数据的高效处理和分析,为科学研究和实际应用提供强大的工具支持。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/755684.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

美团大规模KV存储挑战与架构实践

KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量,并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上,我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》,本文为演讲内容的整理…

探讨NLP对行业大量数据信息抽取的技术实现

在本文中,为了实现高效的信息抽取,我们采用了一个自主研发的多模态AI的大模型NLP平台。 这个平台的使用过程分为以下几个步骤: 数据收集:我们收集了与项目相关的100条数据样本,这些样本涵盖了各种商品描述&#xff0c…

MongoDB使用笔记

目录 MongoDB介绍1.MongoDB是什么?2.MongoDB 的存储结构3.MongoDB 存储引擎3.1 WiredTiger 基于 LSM Tree 还是 B Tree? 4.MongoDB 聚合4.1 MongoDB 聚合有什么用?4.2 MongoDB 提供了哪几种执行聚合的方法? 5.MongoDB 事务6.Mongo…

Go web 基础相关知识

Go web Web工作方式 浏览器本身是一个客户端,当你输入URL的时候,首先浏览器会去请求DNS服务器,通过DNS获取相应的域名对应的IP,然后通过IP地址找到IP对应的服务器后,要求建立TCP连接,等浏览器发送完HTTP …

软考 网工 每日学习打卡 2024/3/18

学习内容 第8章 网络安全 本章主要讲解网络安全方面的基础知识和应用技术。针对考试应该掌握诸如数据加密、报文认 证、数字签名等基本理论,在此基础上深入理解网络安全协议的工作原理,并能够针对具体的 网络系统设计和实现简单的安全解决方案。 本章共有…

【Apache ShenYu源码】看看贡献者如何实现支持提醒通知设计

相信大家碰到源码时经常无从下手🙃,不知道从哪开始阅读,面对大量代码晕头转向,索性就读不下去了,又浪费了一次提升自己的机会😭。 我认为有一种方法,可以解决大家的困扰!那就是通过阅…

科研学习|论文解读——指导关键词组提取的局部词向量

原文标题 Local word vectors guiding keyphrase extraction 摘要 自动关键词组提取是一项基本的文本信息处理任务,涉及到从文件中选择具有代表性的短语来概括其内容。这项工作提出了一种新的无监督的关键词组提取方法,其主要创新点是使用局部词嵌入(特别是GloVe向量),即从所…

MacOS---设置Java环境变量

介绍 在MacOS系统配置Java环境变量。 操作步骤 第一步:打开.bash_profile文件 vim ~/.bash_profile第二步:添加或修改配置 如果是第一次配置需要添加配置如果是已经配置过想更换其他版本需要修改配置 在文件末尾添加或修改下面的配置 export JAVA…

SQL的INSERT IGNORE用法

INSERT IGNORE 和 ON DUPLICATE KEY UPDATE 在处理插入操作中遇到唯一键冲突时有着不同的行为: INSERT IGNORE:当使用 INSERT IGNORE 时,如果插入的数据中存在与现有记录的主键或唯一键相同的值,则 MySQL 会忽略该条记录的插入&am…

基于Spring Boot框架的学生作业管理系统

摘 要 快速发展的社会中,人们的生活水平都在提高,生活节奏也在逐渐加快。为了节省时间和提高工作效率,越来越多的人选择利用互联网进行线上打理各种事务,然后线上管理系统也就相继涌现。与此同时,人们开始接受方便的生…

LWC 学习资源

Lightning Web Components 開発者ガイドlibraryblogs Lightning Web Component (LWC)のご紹介 LWCからデータベースにアクセスする方法 - QiitaLightning Web Component 間の通信の基礎 - Qiita Sodech Developer Blog LWCとApexを連携させてREST コールアウトを実行する Taig…

从零开始学习在VUE3中使用canvas(二):fillStyle(填充样式)

一、fillStyle概念 在canvas中我们可以用fillStyle定义接下来的图像的样式&#xff0c;默认为黑色#000。 我们可以使用纯色、渐变、和纹理&#xff08;例如图片&#xff09;进行填充&#xff0c;来达到自己想要的效果。 二、代码 <template><div class"canva…

nginx 报Too many open files

nginx 异常报 Too many open files 上周时&#xff0c;nginx已经报 Too many open files 当时把 配置文件调整最大连接65535了&#xff0c;reload 重新加载nginx后不报错了。 cat /proc/14921/limits |grep "Max open file" * soft nofile 65535 * hard nof…

Softing TDX——设计模板

| 高质量的设计模板——减少开发诊断仪所需的工作量 现今&#xff0c;用户对诊断仪的界面和操作理念提出了更高的要求。一个直观的用户界面既能减少用户熟悉诊断仪的时间&#xff0c;又能减少在日常工作中进行诊断任务的时间。然而&#xff0c;创建一个精巧又独立于平台的诊断…

【黑马程序员】Python高阶

文章目录 闭包定义nonlocal关键字作用优缺点优点缺点 装饰器装饰器闭包写法 设计模式单例模式工厂模式优点代码示例 多线程基本概念threading模块 网络编程服务端开发socketsocket服务端编程 客户端开发 正则表达式正则的三个基础方法matchsearchfindAll 元字符匹配单字符匹配数…

代码随想录算法训练营第二十五天|● 216.组合总和III ● 17.电话号码的字母组合(JS写法)

216 组合总和Ⅲ 题目链接/文章讲解&#xff1a;https://programmercarl.com/0216.%E7%BB%84%E5%90%88%E6%80%BB%E5%92%8CIII.html 视频讲解&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV1wg411873x 方法一&#xff1a;自己写的 自己写的&#xff0c;本题和77很像&#xf…

Redis数据结构对象之集合对象和有序集合对象

集合对象 集合对象的编码可以是intset或者hashtable. 概述 intset编码的集合对象使用整数集合作为底层实现&#xff0c;集合对象包含的所有元素都被保存在整数集合里面。 另一方面&#xff0c;hashtable编码的集合对象使用字典作为底层实现&#xff0c;字典的每个键都是一个…

PyTorch学习笔记之基础函数篇(十五)

文章目录 数值比较运算8.1 torch.equal()函数8.2 torch.ge()函数8.3 torch.gt()函数8.4 torch.le()函数8.5 torch.lt()函数8.6 torch.ne()函数8.7 torch.sort()函数8.8 torch.topk()函数 数值比较运算 8.1 torch.equal()函数 torch.equal(tensor1, tensor2) -> bool这个函…

JavaScript函数声明调用

普通函数 function f1(a, b) {return "普通函数f1&#xff1a;" a * b }console.log(f1(3, 7));var $ function f2() {return 普通函数f2 } console.log($())箭头函数 // 多个参数的箭头函数 const f3 (param1, param2) > {return "箭头函数f3&#xff…

web部署 四 限制

案例: 1/设置其下载速度限制:1000000010m&#xff0c;10000001m&#xff0c;2分别查看下载速率是否发生变化。 2/限制连接数&#xff0c;同时下载5个文件。查看第6个是否能正常访问。使用命令符:netstat-n&#xff0c;查看活动链接&#xff0c; 正常情况下我们的下载速度 我们…