（初学笔记1）python读多波段遥感影像并存到三维数组中

新手的python学习笔记1

自己合成的23波段的影像，研究半天怎么弄到三维数组里面去，也是在网上找了很多篇大佬的代码，拼拼补补。啊啊啊啊啊我好笨:(

代码部分：

import numpy as np
#import matplotlib as mpl
#import matplotlib.pyplot as plt
import gdal
#import cv2
import os#读文件
def image_read(imagepath, bandnum):image = gdal.Open(imagepath)             # 打开该图像if image == None:print(imagepath + "该影像不能打开!")returnlie = image.RasterXSize                # 栅格矩阵的列数hang = image.RasterYSize               # 栅格矩阵的行数im_bands = image.RasterCount           # 波段数im_proj = image.GetProjection()        # 获取投影信息im_geotrans = image.GetGeoTransform()  # 仿射矩阵print('该tif:{}个行，{}个列，{}层波段, 取出第{}层波段.'.format(hang, lie, im_bands, bandnum))band = image.GetRasterBand(bandnum)          # Get the information of band num.band_array = band.ReadAsArray(0,0,lie,hang)  # Getting data from zeroth rows and 0 columns# band_df = pd.DataFrame(band_array)del image  # 减少冗余return band_array #, im_proj, im_geotrans#读到三维数组中
def read_in_array(image_path, nband):aa = image_read(image_path, 1)bb = image_read(image_path, 2)aa = np.array([aa,bb])for n in range(3,nband+1):bb = image_read(image_path, n)cc = np.append(aa,bb)                    #先拼接成一个行向量dim = aa.shape                           #获取原矩阵的维数print('原矩阵维数：',dim)aa = cc.reshape(dim[0]+1,dim[1],dim[2])  #再通过原矩阵的维数重新组合print('维数：',aa.shape)return aa#文件目录
dir_path = r"E:\filter\little\NDVI"                #路径名
image_name = "NDVI_test_2011"                      #文件名
image_path = os.path.join(dir_path, image_name)
out_array = read_in_array(image_path, 23)          #波段是1-23

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