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。
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:
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。
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。
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: