问题描述

已有数据：1张大范围的遥感影像和1张裁剪为同一大小的shp数据
使用工具：ArcPy
实现目标：
1.shp数据按照属性分块输出
2.使用shp数据批量裁剪遥感影像，将影像裁剪为小块的tif图像
3.将tif转为jpg，并调整为同一大小

遇到的问题：

使用shp裁剪完的tif图像由原来的8位变为16位，直接打开是黑色的，转为jpg也是黑色，后续读取、处理图片都受影响。

查了如何将16位转为8位的代码，都没有解决问题，最终发现arcgis工具中有一个“复制栅格”可以实现将16位的栅格图像输出为8位栅格图像，查找官方文档，使用 arcpy.CopyRaster_management函数，在参数中设置输出的像素深度为 "8_BIT_UNSIGNED"即可实现这一功能。（在这里也遇到了一个坑，使用arcpy.CopyRaster_management函数时，显示arcgisscripting.ExecuteError: ERROR 999999: 执行函数时出错。尚未配置栅格存储。将相对路径改为完整路径即可）

完整过程：

import arcpy
import io
import pandas as pd
import numpy as np
import cv2
import re
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
from skimage import io
import os
import numpy as np
from PIL import Image
import glob
import tifffile as tif'''
数据分割
'''
# function for replace special characters
def validateTitle(title):rstr = r"[\/\\\:\*\?\"\<\>\|\,\.\ ]" new_title = re.sub(rstr, "_", title)  return new_titleenv.workspace = 'D:/test/split'
in_features = "D:/test/split/shp/clippart3.shp" #要分块的shp
rows = arcpy.SearchCursor(in_features, fields="labelnum") # 属性字段for row in rows:selected_field_value = row.getValue("labelnum")where_clause = '"labelnum" = \'%s\''%(str(selected_field_value))outfilename = validateTitle(str(selected_field_value))out_feature_class = "D:/test/split/single/%s.shp"%(outfilename)#输出路径arcpy.Select_analysis(in_features, out_feature_class, where_clause)print(str(selected_field_value)+' has done!!!')
'''
用shp批量裁剪tif
'''
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
arcpy.env.workspace = "D:/test/split/single"
arcpy.env.overwriterOutput = Trueoutfiles = "D:/test/split/singletif"#输出路径
infiles = "D:/test/split/tif/part3.tif"#要裁剪的tif
clipfiles = arcpy.ListFiles("*.shp")for filename in clipfiles:print("Processing:" + filename)clipputfiles = arcpy.env.workspace + "/" + filenameoutputfiles = outfiles + "/" + filename[:-4]outExtractByMask = ExtractByMask(infiles, clipputfiles)outExtractByMask.save(outputfiles + ".tif")
print "***OVER***"
print arcpy.GetMessages()'''
复制栅格，转为8位jpg
'''
arcpy.env.workspace = "D:/test/split/single"
path = "D:/test/split/singletif"#输入栅格路径
filelist = os.listdir(path)
for file in filelist:if file.endswith(".tif"):arcpy.CopyRaster_management("D:/test/split/singletif/"+file,"D:/test/split/singlejpg/"+file[:-4]+".jpg","DEFAULTS","0","","","","8_BIT_UNSIGNED")'''
缩放至同一大小
'''
def resize(old_path, new_path, size, resample):"""通过指定的resample方式调整old_path下所有的jpg图片为指定的size，并保存到new_path下"""if os.path.isdir(old_path):for child in os.listdir(old_path):if child.endswith(".jpg"):if child.find('.jpg') > 0:im = Image.open(old_path + child)im_resized = im.resize(size=size, resample=resample)if not os.path.exists(new_path):os.makedirs(new_path)print(child, 'resize successfully!')im_resized.save(new_path + child, im.format)child_path = old_path + child + '/'resize(child_path, new_path, size, resample)if __name__ == "__main__":old_path = 'D:/test/split/singlejpg/'#输入jpg路径new_path = 'D:/test/split/singlescale/'#输出缩放后的路径size = (256, 256)resample = Image.BILINEAR # 使用线性插值法重采样resize(old_path, new_path, size, resample)

提示：如果用shp数据裁剪栅格图像时，裁剪出的图像是矩形而不是shp文件的边界，将待裁剪的栅格图像nodata值设置为空值即可解决。

暂时就写这么多啦，做个简单的记录，有问题可以在评论区留言。

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