1.使用数据

将上一篇文章中得到的计算结果作为转换数据。链接如下：

Python遥感图像处理应用篇(十五)：GDAL 读取多光谱数据做归一化处理_空中旋转篮球的博客-CSDN博客

2.实现代码

基本思路，先读取csv数据，现读取每一列数据为一维数组，然后根据原始影像数据的大小（row，col）将一维数组塑形，即使用reshape函数变换为（row，col）形状对的二维数组。

使用gdal将二维数组转换为tif图像。

完整代码如下：

from osgeo import gdal
import numpy as np
import pandas as pd
import os#以下代码将csv重新还原为影像
gdal.UseExceptions()
inputPathFile='O:/yourfullpath/*.tif'
ds = gdal.Open(inputPathFile)
band = ds.GetRasterBand(1)
band01 = band.ReadAsArray()
print(band01.shape)nrows, ncols = band01.shape
print(nrows, ncols)
scv_path=r"O:\yourfullpath\*_normolized.csv"
df=pd.read_csv(scv_path)
print(df.shape)
ro

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Python遥感图像处理应用篇(十六)：GDAL 将归一化处理csv数据转化为遥感影像

1.使用数据

2.实现代码

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