Python-gdal读取卫星数据，并提取三个波段写入新的tif

#导入gdal包

from osgeo import gdal

#读取遥感影像数据

path=r'E:\oil.tif'

ds=gdal.Open(path)

num=ds.RasterCount #获取影像波段数

#栅格矩阵的列数

im_width = ds.RasterXSize

#栅格矩阵的行数

im_height = ds.RasterYSize

#获取仿射矩阵，左上角像素的大地坐标和像素分辨率。

#共有六个参数，分表代表左上角x坐标；东西方向上图像的分辨率；如果北边朝上，地图的旋转角度，0表示图像的行与x轴平行；左上角y坐标；

#如果北边朝上，地图的旋转角度，0表示图像的列与y轴平行；南北方向上地图的分辨率。

im_geotrans = ds.GetGeoTransform()

#地图投影信息

im_proj = ds.GetProjection()

#读取某一像素点的值

#读取波段为数组，其参数为波段的索引号，波段索引号从1开始，本文读取影像的前三个波段

band=ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray()

band2=ds.GetRasterBand(2).ReadAsArray()

band3=ds.GetRasterBand(3).ReadAsArray()

#创建与读取影像相同属性的三波段影像

tif_driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')

out_ds = tif_driver.Create(outpath, im_width,im_height, 3, band.DataType)

out_ds.SetProjection(im_proj)

out_ds.SetGeoTransform(im_geotrans)

#将影像写入新的文件

#写入第一个

out_band = out_ds.GetRasterBand(1)

out_band.WriteArray(band)

#写入第二个

out_band = out_ds.GetRasterBand(2)

out_band.WriteArray(band2)

#写入第三个

out_band = out_ds.GetRasterBand(3)

out_band.WriteArray(band3)

#计算各个波段统计值

out_ds.FlushCache()

for i in range(1,4):

out_ds.GetRasterBand(i).ComputeStatistics(False)

del out_ds

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