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...首先，来看一下本文所需实现的需求。如下图所示，现有一个文件夹，其中含有大量栅格遥感影像；这些遥感影像均为同一成像时间、不同空间范围的遥感影像。...此时，tif_file_name变量中存放的是指定文件夹下的全部栅格遥感影像的文件名称，而不是遥感影像文件自身；而接下来我们进行拼接、融合的函数，都需要保证函数参数中的遥感影像是一个栅格对象（Raster...，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
环境协变量代表地形、气候、永久冻土、水文和物候梯度，光谱协变量基于 1984-2020 年间收集的陆地卫星专题成像仪 (TM)、增强型专题成像仪增强版 (ETM+) 和陆地成像仪 (OLI) 数据。...估算值是通过两个随机梯度增强模型的组合得出的，这两个模型使用了环境协变量和光谱协变量。...环境协变量代表地形、气候、永久冻土、水文和物候梯度，光谱协变量基于 1984-2020 年间收集的陆地卫星专题成像仪 (TM)、增强型专题成像仪增强版 (ETM+) 和陆地成像仪 (OLI) 数据。...根据独立的空间阻断测试褶皱中的预测结果评估模型性能。为进一步了解误差，计算了观测和预测覆盖值的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、偏差和 R²。...数据采集、材料和方法 时间序列 PFT 模型的训练和预测使用了一套环境和光谱协变量。环境协变量代表整个研究区域的地形、气候、永久冻土、水文和物候梯度，对所有模型都是恒定的。
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...例如，打开第一个名为47RMN的文件夹，其中均为条带号为47RMN（即同一空间范围）、不同成像时间的遥感影像，如下图所示；其中，紫色框内的遥感影像文件名即可看出，这些图像是同一条带号、不同时间的遥感影像数据..., "\n") } 首先，需要通过library(raster)代码，导入本文所需的R语言raster包；关于这一包的配置，大家可以参考R语言raster包读取栅格遥感影像。...接下来，我们需要指定结果存放的路径，并将其放入变量result_path中。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。 首先明确一下我们的需求。...现有某一地区的多张栅格遥感影像，其虽然都大致对应着同样的地物范围，但不同栅格影像之间的空间范围、行数与列数、像元的位置等都不完全一致；例如，某一景栅格影像会比其他栅格影像多出一行，而另一景栅格影像可能又会比其他栅格影像少一列等等...我们希望可以以其中某一景栅格影像为标准，将全部的栅格影像的具体范围、行数、列数等加以统一。 本文所用到的具体代码如下。...这里需要注意，如果大家的各个栅格图像中，行数与列数最少的栅格不是同一个栅格，那么可以分别用行数最少、列数最少的这两个栅格分别作为模板，执行两次上述代码。 ...，逐一取出tif_file_list列表中的栅格文件，进行裁剪处理。
问题 笔者在处理地理栅格数据的时候，总是会发生偏差半个像素的问题。...比如说通过ArcMap打开一张.tif，查看其地理信息；同时用记事本打开.tfw，比较两者得地理信息： 同样的起点位置（左上角坐标），两者却相差半个像素的距离。...结论 经过比较和论证，笔者发现GDAL和ArcMap在处理TIF格式的地理栅格数据的时候，都遵循以下原则： GDAL/ArcMap读取的起点位置都是左上角像素左上角的位置。...例外 GDAL和ArcMap都没有区分处理的地理栅格数据是DEM（地形）还是DOM（影像），其实对于地形栅格数据，很多时候会把起点位置处理成左上角像素中心的位置。...比如说软件GlobalMapper中，打开TIF的时候会询问是将其作为DEM处理还是DOM处理。当作为DEM处理的时候，其余的原则一样，但是读取的起点就是左上角像素中心的位置了。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，依据渔网的矢量数据文件或通过手动划分小方格的方法，批量将大量栅格图像分割为多个矩形小栅格的方法。 首先明确一下我们的需求。...现有同一区域内的多张栅格遥感影像，我们希望对于每一景栅格遥感影像而言，都将其分割为多个小矩形；其中，分割后的每一个小矩形就是一个新的小的栅格文件。 知道了需求，我们便可以开始具体的实践操作。...，关于接下来用渔网中的格网去裁剪栅格图像，大家可以参考文章依据矢量要素批量分割栅格为多部分：ArcPy。 ...本文主要介绍第二种方法——基于ArcPy模块中的SplitRaster_management()函数，手动划定每一个小矩形的范围与大小，并直接裁剪每一景栅格遥感影像（也就是不再基于矢量文件来裁剪了）。...其中，我们前面也提到了，本文代码与上述文章代码不一致的地方在于，这里是在SplitRaster_management()函数中手动划定每一个小矩形的具体大小，而上述文章则是用一个已经得到的矢量要素文件去分割栅格
本文介绍基于gdal模块，在命令行中通过GDAL命令的方式（不是Python或者C++代码，就是gdal模块自身提供的命令行工具），对栅格遥感影像数据加以投影，即将原本的地理坐标系转为投影坐标系的方法...我们现在有一个.tif格式的栅格遥感影像文件，其空间坐标系为GCS_WGS_1984，也就是WGS84，是一个地理坐标系；在ArcMap软件中将其打开，可以看到其空间坐标系及空间分辨率的单位（经纬度），...随后，在弹出的命令行中，我们首先cd进入存储有原文件（也就是待投影的栅格遥感影像文件）的路径下，然后输入如下的代码。...其中，需要注意，我们也可以不cd进入存储有原文件（也就是待投影的栅格遥感影像文件）的路径，但那样就必须在上述代码的前2个参数中，将栅格遥感影像文件的名称用完整的绝对路径来表示；否则就会如上图紫色框上方的那个报错一样...随后，按照Windows环境变量的设置方法提到的方法，在系统变量中，新建一个名叫PROJ_LIB的变量，并将proj这个文件夹的路径作为其值。如下图所示。
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。...这个面要素类中有3个部分，我们希望将背景的这个遥感影像也依据这3个要素的划分方式，进行切割，从而得到3个小区域对应的栅格数据。...同时，我们有很多张同一空间范围的栅格遥感影像，都希望通过这一方式对其加以分割，即需要批量进行上述操作。 ...，逐一取出tif_file_list列表中的栅格文件，进行分割处理。 ...其中，前两个参数就分别是我们待处理数据和结果数据的保存路径，第三个参数是每一个大的栅格图像（也就是待分割的图像）在被分为多个小图像后，每一个小图像的命名前缀。
., 2020） 沟壑，作为地表过程中的物质和能量运移的通道，是最活跃的地貌单元，广泛分布于黄土高原地区。...正负地形划分：按照一定的阈值，将地形划分为正地形和负地形，正地形是指地表的凸起、隆起和山丘等形态；负地形是指地表的凹形、凹陷和洼地等形态。...Raster Calculator 提取地形差值栅格中的负地形，结果为二值化图像：地形差值高于阈值的部分为正地形（0），低于阈值的部分为负地形（1）。...正负地形可以作为后续识别沟底和沟坡范围的依据。...，提取到了沟坡和沟底的分布范围。
在这里，我们默认所得拼接结果图层为一个（也就是file_path文件夹中全部的待处理遥感影像最终全拼接在一起）；如果大家需要使得拼接结果图层是多幅（也就是file_path文件夹中待处理遥感影像依据区域...、时间等分为很多不同的部分，每一部分拼接在一起），可以参考Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜，利用其中的循环方式实现需求。 ...在这里，我们选择用file_path路径下的第一个栅格数据（下称“第一栅格”）作为新栅格图层中各项属性（例如像素边长、像素数据格式等）的依据。...再利用arcpy.GetRasterProperties_management()函数获取第一栅格的数据格式；最后利用中间变量describe获取第一栅格的空间参考信息。 ...我之前就是由于选用了32 bit float格式的栅格数据进行拼接，导致全球范围的MODIS一个植被产品数据拼接花了将近一天的时间。
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。...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。...(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
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。...Google云盘中，通过手动下载到本地，其根目录结构如下： 图1 根目录结构 下载该10年间的数据后，打开RStdio并导入将趋势检验中将使用的R包。...NDVI均值图层 图3 R语言运行界面 图4 p值 图5 sen斜率 图6 Z统计量 R语言计算完slope和Z值后，根据这两个结果就可以进行NDVI趋势制图了。...文件研究区范围外的值非空，所以在这里先裁剪了一下 裁剪所用矢量和栅格数据坐标系需要一致，否则范围容易出错 统一使用了WGS84地理坐标系作为空间参考 使用Model builder构建地理处理流...Slope和Z值计算结果相乘，最后得到趋势变化划分 -2严重退化 -1轻微退化 0稳定不变 1轻微改善 2明显改善 图11 栅格计算器相乘 图12 arcgis计算NDVI趋势图
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。 ...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。...如果大家想让更多的NoData值区域得到填充，就可以将FocalStatistics()函数中设定的参考区域的范围更大一些；当然，这样也会稍微降低填充值的精度，大家结合实际需要来操作即可。
（Grand Canyon）中的一小块： 1) 使用TIF格式的DEM 因为不太清楚别的网上资料里面地形文件是jpg格式的，要知道jpg格式只能8位且没有地理信息,所以在这里我直接使用的是GTiff...很奇怪我这里用osgDB读取TIF文件失败了，所以直接采用了GDAL读取。...2) 描述HeightField 使用GDAL打开高程文件(DEM)，能够获取地形的起点位置和间距，将其填充到HeightField中，这样OSG就确定了高程点的XY位置。...在使用GDAL读取高程文件(DEM)存储的高程值到内存中之后，依次填充到HeightField，就确定了地形的Z位置。最后绘制到节点，地形图也就绘制出来了。...其实我最初的设想是采用一个DOM（正射影像图）来实现，通过其地理位置确定纹理坐标，最终无视范围大小，实现一个DEM（高程）与DOM（影像）的自动叠加。
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。...例如，我们可以通过mean()函数与sd()函数，计算栅格图像全部像元数值的平均值和标准差；这里我们用到了na.rm = TRUE参数，具体含义稍后会提到。...接下来，我们通过stack()函数，将全部栅格图像的数据放入同一个变量中；随后，我们可以打印一下这个变量，查看其中的内容。...如果大家的栅格图像行数与列数不完全一致，可以参考文章ArcPy栅格裁剪：对齐多个栅格图像的范围、统一行数与列数，对各个栅格图像加以统一。...可以看到，这一变量中保存了12个图层（虽然栅格图像只有7景，但是其中有几景是具有多个波段的）；其中，除了最基本的栅格图像维度、空间范围、空间参考信息等内容，names还展示了12个图层各自的名称，min
使用arcmap对数据进行剪裁,Arcgis中的裁剪分为很多种，有矢量裁剪矢量，矢量裁剪栅格，栅格裁剪栅格。本文主要操作，掩膜裁剪（矢量裁剪栅格）和clip 裁剪。...4.至此，以步骤1.2裁剪出的广州市区划作为掩膜，裁剪大背景广东省10级影影像tif，最后得到了广州市的tif。...---- 实验内容二：按坐标范围裁剪（clip法） 资源准备： 1.广东省10级影像 tif格式——————互联网下载 重要提示： Clip法，主要形成裁剪面的最小外接矩形！...2.使用这个工具有几点需要注意的地方，一是输出范围，这里就选择我们的面矢量数据；二是记得勾选使用输入要素裁剪几何选项；三是坐标范围获取；在我们的影像上移动光标，在arcgis面板右下角有XY范围记录即可...---- 实验内容三：自定义范围裁剪 关键步骤： 一：新建shp格式自定义范围裁剪面（可不规则、可矩形、可正方形等） 1.打开ArcGIS中，在你选择的影像所在的文件夹直接右击
本文介绍基于R语言中的geodetector包，依据多张栅格图像数据，实现地理探测器（Geodetector）操作的详细方法。 ...2 栅格数据读取与预处理 接下来，我们首先依据R语言raster包读取栅格遥感影像中提到的方法，读取栅格数据。...读取栅格数据完毕后，我们通过如下代码，基于getValues()函数，从原本的RasterStack格式的数据中，将栅格数据的像元数值提取出来；随后，基于View()函数显示出这一变量。...当然，从外观上看，其和Matrix格式的变量tif_matrix其实长得是一样的。 ...在这里需要注意，如果大家只需要分析一个自变量与因变量的影响关系，用下方第一句代码所示的格式即可；如果需要分析多个自变量与因变量的影响关系，则需要用下方第二句代码所示的格式，将多个自变量的名称通过c()函数
使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据 温馨提示 本文镜像 ：气象分析3.9 由于可视化代码过长隐藏，可点击以下链接运行Fork查看 使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据若没有成功加载可视化图...堆叠多波段影像 一些遥感数据集与每个波段一起存储在单独的文件中。然而 通常，您希望在分析中同时使用所有波段。例如 您需要将所有条带放在同一个文件或“堆栈”中才能绘制颜色 RGB图像。...EarthPy 有一个 ''stack（）'' 函数，可让您 获取一组“.tif”文件，这些文件都位于相同的空间范围、CRS 和分辨率中 并将它们一起导出为一个堆叠的“.tif”文件，或者在 Python...Stack 函数还返回两个对象，一个数组和一个 RasterIO 配置文件。做 肯定会在变量中同时捕获。.../RainStormChina/2016/StormPeak2016.tif'] 创建范围对象 要获取栅格范围，plotting_extent请使用 来自 ''es.stack（）'' 和 Rasterio
前期推文Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜详细介绍了基于Python语言gdal等模块实现遥感影像栅格数据的读取，以及基于质量评估（QA）波段实现栅格像元筛选与掩膜的全部操作...首先，需要下载好对应的MODIS数据，大家可以依据基于LAADS DAAC的MODIS遥感影像批量下载中的方法进行下载。本文就以一景MODIS的LAI产品——MCD15A3H产品为例进行操作。 ...例如，下图所示即为用户手册中关于这一产品一景影像中波段分布情况与每一个波段具体信息的介绍表格；其中包括了波段含义、数据类型、填充值范围、有效值范围与缩放系数等关键参数，这些对于后期我们用gdal读取.hdf...下图所示即为用户手册中关于这一产品一景影像中质量控制QC波段具体信息介绍的表格，其中包含了当前一景影像中FPAR与LAI产品的每一个像元所对应的算法、传感器、云覆盖等信息。...在这里需要注意的是，之前的两篇推文：Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜以及Python中gdal读取多波段HDF栅格影像并绘制直方图中，已经对本次所要用到的大部分需求与代码加以实现并进行了详细讲解
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