最近要做个遥感相关的小系统，需要波段组合功能，网上找了可以使用ArcGIS安装时自带的arcpy包，但是Python3.7不能使用现有ArcGIS10.2版本，也不想再装其他版本，所以只能自己想了个办法解决。不过有点笨啊。

思路是：

1.读取需要组合遥感影像波段(此处用OLI)

2.创建数组，把读取的波段按序放进去

3.写入文件，写成tif多波段数据

上代码：

from osgeo import gdal

import os

import numpy as np

class GRID:

#读图像文件

def read_img(self,filename):

dataset=gdal.Open(filename) #打开文件

im_width = dataset.RasterXSize #栅格矩阵的列数

im_height = dataset.RasterYSize #栅格矩阵的行数

im_geotrans = dataset.GetGeoTransform() #仿射矩阵

im_proj = dataset.GetProjection() #地图投影信息

im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height) #将数据写成数组，对应栅格矩阵

del dataset #关闭对象，文件dataset

return im_proj,im_geotrans,im_data,im_width,im_height

#写文件，以写成tif为例

def write_img(self,filename,im_proj,im_geotrans,im_data):

#判断栅格数据的数据类型

if 'int8' in im_data.dtype.name:

datatype = gdal.GDT_Byte

elif 'int16' in im_data.dtype.name:

datatype = gdal.GDT_UInt16

else:

datatype = gdal.GDT_Float32

#判读数组维数

if len(im_data.shape) == 3:

im_bands, im_height, im_width = im_data.shape

else:

im_bands, (im_height, im_width) = 1,im_data.shape

#创建文件

driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") #数据类型必须有，因为要计算需要多大内存空间

dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)

dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) #写入仿射变换参数

dataset.SetProjection(im_proj) #写入投影

if im_bands == 1:

dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data) #写入数组数据

else:

for i in range(im_bands):

dataset.GetRasterBand(i+1).WriteArray(im_data[i])

del dataset

if __name__ == "__main__":

os.chdir(r'E:\Python\temp\data') #切换路径到待处理图像所在文件夹

run = GRID()

#第一步

proj,geotrans,data1,row1,column1 = run.read_img('Band_5_Clip.tif') #读数据

proj,geotrans,data2,row2,column2= run.read_img('Band_4_Clip.tif') # 读数据

proj,geotrans,data3,row3,column3 = run.read_img('Band_3_Clip.tif') # 读数据

#第二步

data = np.array((data1, data2, data3),dtype = data1.dtype) #按序将3个波段像元值放入

#第三步

run.write_img('com543.tif', proj, geotrans, data) # 写为3波段数据

OK！！和ArcGIS处理的对比一下，发现差别不大(上：ArcMap   下：Python)。

方法较笨，如果各位大神有更好的方法，我们可以私下交流交流。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。