首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据

,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行,可以看到该行的最右角,会出现个三角形,点击查看即可 使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据 注意 下面的示例将向您展示如何使用...您是否注意到任何可能影响拉伸的极端值 的图像?...In [18]: ep.hist(array) plt.show() 如何掩码 ''es.stack()'' 可以处理栅格中的 ''nodata'' 值。...在处理之前,先将数据裁剪到研究区域会更有效 它在 Python 中。最快、最有效的选择是裁剪每个文件 单独地将裁剪后的栅格写入新文件,然后堆叠 将新文件放在一起。...''es.crop_all()'' 是一种快速裁剪图像中所有波段的有效方法。 该函数会将裁剪的栅格写入 目录并返回文件路径列表,然后可以与 ''es.stack()''。

10510
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

    实际工程中发现,Python做for循环非常缓慢,因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值(最小值同理)的位置。1....通过np.max和np.where通过np.max()找矩阵的最大值,再通过np.where获得最大值的位置,测试如下:a = np.random.randint(10, 100, size=9)a =...这个库为我们提供了用于处理数组和矩阵的功能。然后我们使用np.random.randint(10, 100, size=9)函数随机生成了一个包含9个10到100之间随机整数的一维数组。...然后,代码使用print(a)打印出了重塑后的二维数组a。这将显示形状为3行3列的矩阵,其中的元素为随机生成的整数。...通过np.argmaxnp.argmax可以直接返回最大值的索引,不过索引值是一维的,需要做一下处理得到其在二维矩阵中的位置。

    1.3K10

    R语言批量拼接遥感影像

    本文介绍基于R语言中的raster包,遍历文件夹,读取文件夹下的大量栅格遥感影像,并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合,使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。   ...其中,本文是用R语言来进行操作的;如果希望基于Python语言实现类似的批量拼接、镶嵌操作,大家可以参考Python中arcpy栅格创建与多景遥感影像批量拼接与ArcPy依据成像时间分别批量拼接不同时相的遥感影像这两篇文章...,且也不关心;因此就结合这一函数,将刚刚已经转为栅格对象(Raster* object)类型的图像所组成的列表tif_file_list作为参数,用do.call()函数来调用mosaic()函数,直到将...此外,由于mosaic()函数在运行时,除了两个栅格对象(Raster* object)类型的参数,还有其他的一些辅助参数,比如拼接时重叠区域该如何处理、处理时是否考虑NoData值的影响等;由于我们时通过...最后,这里末尾的一句代码,就是将结果图像通过writeRaster()函数加以保存;这句代码的解释大家同样参考R语言计算大量栅格图像平均值、标准差这篇文章即可。

    28510

    打开栅格数据的正确方式

    以一个简单例子说明如何打开栅格影像 下面的例子打开一副GeoTIFF影像,输出了影像的一些信息,然后遍历了所有波段,输出波段的一些信息 import gdal # 打开栅格数据集 ds = gdal.Open...('example.tif') # 获得栅格数据的一些重要信息 print(f'投影信息:{ds.GetProjection()}') print(f'栅格波段数:{ds.RasterCount}')...:3 栅格列数(宽度):4800 栅格行数(高度):4800 AREA_OR_POINT -> Area 数据类型:Int16 NoData值:-28672.0 统计值(最大值最小值):(-435.0,...):(21.0, 7267.0) 如何将Dataset转为Numpy的ndarray 当我们得到Band对象以后,如果按照GDAL的C/C++接口惯例,我们可以使用WriteRaster()方法进行数据写入...(f'数据的尺寸:{image.shape}') 在GDAL中使用Python的异常对象 import gdal import sys # 允许GDAL跑出Python异常 gdal.UseExceptions

    1.1K20

    ArcPy批量填充栅格图像NoData值

    本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值(NoData值)填充的方法。   ...在处理栅格图像文件时,我们经常会遇到图像中存在有无效值(即NoData值)的情况。...如下图所示,这里有一个矢量面要素图层和该矢量图层范围对应的一景栅格图像;可以看到,由于该栅格图像存在无效值NoData,因此栅格图像是没有完全遮盖矢量图层的。   ...在一些情况下,这些无效值可能会对我们的后续图像处理操作带来很多麻烦。那么,我们可以通过代码,对大量存在NoData值的栅格图像进行无效值填充。   首先,我们来明确一下本文的具体需求。...最后,我们在原有遥感影像文件名后添加"_Fill.tif"后缀,作为填充后遥感影像文件的新文件名。   在 IDLE (Python GUI) 中运行代码。

    41620

    ArcPy批量切割不同文件夹中栅格数据:逐一等分为若干小块

    本文介绍基于Python中的ArcPy模块,基于一个大文件夹,遍历其中每一个子文件夹中所有的遥感影像栅格文件,并将原本的每一景遥感影像文件四等分切割,或裁剪为其他指定个数的小块的方法。   ...其中,每一个子文件夹中,都含有大量的栅格遥感影像文件(我们这里就以.tif格式的栅格图像文件为例来介绍);例如,随意打开上图中任意一个子文件夹,都是如下图所示的情况。   ...这里大家想将原本的图像分为几部分都可以,即可以将原来的一景图像分为N * M个部分。   了解了需求,我们就可以开始代码的撰写。...是输出文件的前缀,这里使用原始文件名去掉.tif后缀,并在末尾添加下划线;接下来的参数用于设置拆分方式、输出格式、插值方法等。...最后一个参数0表示将原本遥感影像中的0值作为切割后小图像的NoData值。

    13910

    依据矢量要素批量分割栅格为多部分:ArcPy

    本文介绍基于Python中ArcPy模块,基于具有多个面要素的要素类,批量分割大量栅格图像的方法。   首先明确一下我们的需求。现在需要基于一个面要素类,对一个栅格遥感影像加以分割;如下图所示。...是保存有我们待分割的栅格图像的路径,result_file_path是分割后各个结果图像的保存路径,shp_file_name是分割栅格图像所用矢量面要素的文件路径与名称。   ...,逐一取出tif_file_list列表中的栅格文件,进行分割处理。   ...接下来,第四个参数"POLYGON_FEATURES"表示我们将通过矢量要素来确定图像分割的范围,第五个参数"TIFF"表明我们结果图像的格式为.tif文件,第六个参数"BILINEAR"表明我们将用双线性插值法来实现切割后图像的重采样...随后,依然是两个"#",表示我们对这些参数暂时不配置;最后一个参数"0",表明在大的栅格图像中所有值为0的像元,在分割后都将作为无效值(NoData值)的像元。

    32640

    R语言raster包读取栅格遥感影像

    此时,我们可以在RStudio中右上方的“Environment”中看到我们刚刚新建的两个变量,以及其对应的值。   接下来,我们可以直接通过plot()函数,对刚刚读取到的栅格图像数据加以绘制。...plot(tif_file)   运行代码后,可以在RStudio中右下方的“Plots”看到绘制完毕的图像。可以说,这一绘制栅格图像的方式,相较于Python、C++等语言都更为方便。   ...前面我们提到了na.rm = TRUE参数,这一参数表示是否消除数据集中无效值NA的影响;如果我们不将其设置为TRUE,那么就表示不消除数据集中的无效值;而如果我们的栅格图像中出现无效值(NoData值...可以看到,此时我们已经将指定路径下的.tif格式的栅格图像全部提取出来了。   ...values与max values则还展示了每一个图层的最小值与最大值。

    48020

    Python忽略NoData求取多时相遥感影像平均值

    本文介绍基于Python中whitebox模块,对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。   ...在Python ArcPy求取长时间序列栅格影像逐像元平均值中,我们介绍了基于Python中Arcpy模块实现多时相遥感影像数据的平均值求取方法。...但是这一方法具有一个问题,即对于任意一个像元,只要该像元在任意一个时相的图像中是无效值(即为NoData),那么该像元在最终求出的平均值结果图中像素值也将会是无效值NoData。...上述代码的整体思路其实和Python ArcPy求取长时间序列栅格影像逐像元平均值这篇文章是非常类似的。...因此,大家在使用本文的代码对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略Nodata值的多时序平均值求取时,一定注意输入图层要仅含有一个波段;否则结果就会出现条带状的错误。

    23820

    依据矢量要素批量分割栅格为多部分:ArcPy

    本文介绍基于Python中ArcPy模块,基于具有多个面要素的要素类,批量分割大量栅格图像的方法。   首先明确一下我们的需求。现在需要基于一个面要素类,对一个栅格遥感影像加以分割;如下图所示。...是保存有我们待分割的栅格图像的路径,result_file_path是分割后各个结果图像的保存路径,shp_file_name是分割栅格图像所用矢量面要素的文件路径与名称。   ...,逐一取出tif_file_list列表中的栅格文件,进行分割处理。   ...接下来,第四个参数"POLYGON_FEATURES"表示我们将通过矢量要素来确定图像分割的范围,第五个参数"TIFF"表明我们结果图像的格式为.tif文件,第六个参数"BILINEAR"表明我们将用双线性插值法来实现切割后图像的重采样...随后,依然是两个"#",表示我们对这些参数暂时不配置;最后一个参数"0",表明在大的栅格图像中所有值为0的像元,在分割后都将作为无效值(NoData值)的像元。

    44530

    R语言遍历不同文件夹并计算各文件夹内栅格图像平均值

    本文介绍基于R语言中的raster包,遍历读取多个文件夹下的多张栅格遥感影像,分别批量对每一个文件夹中的多个栅格图像计算平均值,并将所得各个结果栅格分别加以保存的方法。   ...其中,本文是用R语言来进行操作的;如果希望基于Python语言实现类似的平均值求取操作,大家可以参考Python ArcPy求取长时间序列栅格影像逐像元平均值与Python忽略NoData求取多时相遥感影像平均值这两篇文章...;接下来,就是读取全部遥感影像,并计算其平均值;这里具体的代码解释大家可以参考文章R语言计算大量栅格图像平均值、标准差。...此外需要注意的是,由于我这里每一景遥感影像原本没有专门设置NoData值,而是用-10000作为其NoData值,因此需要通过NAvalue(tif_file_all) 值为...最后,将结果图像通过writeRaster()函数加以保存即可,这句代码的解释大家同样参考R语言计算大量栅格图像平均值、标准差这篇文章即可。

    41430

    Python中gdal读取多波段HDF栅格影像并绘制直方图

    本文详细介绍基于Python语言gdal等模块实现多波段HDF栅格图像文件(即.hdf文件)的读取、处理与像元值可视化等操作。...此外,基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal实现多幅栅格影像批量绘制直方图,读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估...本文期望实现的需求为:现有一存放.tif格式的全球LAI产品栅格数据的路径,需将这一路径下的全部LAI产品栅格数据依据另一路径下存放的全球MODIS植被覆盖类型产品栅格数据进行像元分类,并绘制全球每一种植被类型对应的...在这里,由于有前述两篇推文作为铺垫,本文对代码的讲解就着重于多波段HDF栅格图像文件的读取部分;其它内容由于前面两篇推文已经详细介绍,这里就不再赘述~   首先将本文所需代码展示如下: # -*- coding...plt.savefig(pic_save_path+"DRT_"+str(veg_type+1)+".png", dpi=300) plt.clf() plt.cla()   我们直接讲解多波段HDF栅格图像文件读取部分的代码

    1.2K20

    栅格数据金字塔层级的地理变换信息

    但是栅格数据集的金字塔层级影像是如何处理这个问题的呢? 2. 详论 2.1 连续还是离散 从《GDAL读取的坐标起点在像素左上角还是像素中心?》...这篇文章继续引申一个问题:栅格数据究竟是连续的还是离散的?从GIS的角度来看,栅格数据就是真实世界地理实体的表达,肯定应该是连续的。...其实我觉得不妨这样理解,一个离散的像素网格确实对应了真实地理实体的一段长度,不过一个像素网格已经是最小的表达实体了,那么就只能使用像素网格中心的位置的值来表达代表整个像素网格的值。...然而,如果你需要可视化这个栅格数据,通常需要将栅格值传递到GUI画布的Image对象值中,将栅格像素对齐GUI像素,每个像素的值应该是其像素中心的地理坐标的像素值,这时最好以像素中心作为起点进行计算。...在进行可视化的时候,使用像素中心作为起点进行空间坐标的计算,重采样出合适的像素值。但是首先,任何金字塔层级影像的四至范围是不能有变化的。

    5200

    栅格数据创建与保存

    思路与方法 使用Python进行栅格数据处理,很多时候,我们会将GDAL的Dataset对象转化为NumPy的ndarray对象,这样我们可以使用很多通用的Python库对数据进行处理,然后再借助GDAL...不同于普通的二进制文件,空间栅格数据的写需要注意两点: 数据的投影信息(确定了平面坐标系) 数据的地理坐标信息(确定了图像在给定坐标系下的位置) 在GDAL中,我们首先需要创建Dataset对象,然后给...Driver或者说GDALDriver(Python版本的API中对象名称好像都去掉了前缀GDAL,而C/C++版本的API很多对象前面都是有GDAL前缀的,如GDALDataset对象在Python中对应的是...具体实现如下: # 打开栅格数据集 ds = gdal.Open('example.tif') # example.tif有三个波段,分别是蓝,红,近红外 # 获取数据集的一些信息 x_size =...' # 这里我们使用out1_file作为原型图像作为参考来保存out2_file array2raster(out2_file, idx_ndvi, prototype=gdal.Open(out1_

    1.6K11

    Python自动计算大量遥感数据的NDVI

    本文介绍基于Python中的gdal模块,批量基于大量多波段遥感影像文件,计算其每1景图像各自的NDVI数值,并将多景结果依次保存为栅格文件的方法。   ...在之前的文章中,我们多次介绍过在不同软件或平台中计算NDVI的方法,大家可以参考文章ArcMap自动计算单一波段或多波段栅图像NDVI的方法,或者文章Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格代数与...随后,对于每个以.tif结尾的文件,首先使用gdal.Open()打开文件——其中的os.path.join()用于构建完整的文件路径;接下来获取影像数据集的宽度和高度,并使用gdal.GetDriverByName...紧接着,从数据集中获取红光和近红外波段的数据。...使用获取的红光和近红外波段数据计算NDVI,并将NDVI数据保存在data_ndvi数组中。   最后,将NDVI数据写入输出影像文件。

    16210

    大栅格数据如何更快运算

    背景介绍 这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算,在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索,也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法,和读者分享。...src_ds = gdal.Open(TIF_PATH) x_size = src_ds.RasterXSize y_size = src_ds.RasterYSize # 修改分块大小,将图像分为更多的网格...但硬盘的写入速度和读取速度经常爆100%,这个时候就知道了mmap_array数组需要和内存进行快速的读取和写入,由于mmap_array数组默认是保存到python脚本的同级目录之下,所以为了突破硬盘的限制...可以,使用多线程。 Python的多线程技术可以使用内置的 threading 模块来实现。...使用多线程,但如何才不能爆内存了?可以通过调整分块的大小,分块越小,内存占用越小,能带动的的线程数量越多。 但是分块的大小不是越小越好,会有一个阈值。

    37020
    领券