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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。