Scikit-image从tif读取卫星图像，并删除具有nodata值的所有行/列

Scikit-image是一个基于Python的图像处理库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。它可以用于读取、处理和分析卫星图像。

对于从tif文件中读取卫星图像，并删除具有nodata值的所有行/列，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

import numpy as np
from skimage import io

1. 使用io.imread()函数读取tif文件：

image = io.imread('path/to/image.tif')

1. 获取图像的行数和列数：

rows, cols = image.shape[:2]

1. 定义nodata值（如果已知）：

nodata_value = 0  # 假设nodata值为0

1. 创建一个布尔掩码，标记具有nodata值的像素：

mask = image == nodata_value

1. 检查每一行和每一列是否都包含nodata值，并删除包含nodata值的行/列：

valid_rows = np.all(~mask, axis=1)
valid_cols = np.all(~mask, axis=0)

image = image[valid_rows, :]
image = image[:, valid_cols]

1. 可选：保存处理后的图像到新的tif文件：

io.imsave('path/to/processed_image.tif', image)

这样，你就可以使用Scikit-image从tif文件中读取卫星图像，并删除具有nodata值的所有行/列了。

关于Scikit-image的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的图像处理服务-图像处理（Scikit-image）文档：https://cloud.tencent.com/document/product/867/17752