项目需求

项目中需要使用影像做差值计算后根据其DN值进行密度分割渲染

项目构想

1、主要根据CreateColorRamp()添加条带
2、根据SetRasterColorTable()渲染
需要注意的是渲染值必须是int型或者byte，所以如果你的DN值是小数等，建议对数据进行拉伸处理，再进行渲染。

代码实现

ReadTheRaster.py

    def writeRasterInformation(self, data, Savepath, nband):# driver = self.dataset.GetDriver()driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')  # 自己指定生成类型writeable = driver.Create(Savepath, self.cols, self.rows, self.bands, gdal.GDT_Byte)  # TODO  新建数据集writeable.SetGeoTransform(self.geotrans)  # 写入仿射变换参数writeable.SetProjection(self.proj)  # 写入投影for i in range(nband):writeable.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(data[i], 0, 0)writeable.GetRasterBand(i + 1).SetNoDataValue(0)  # todo 给各波段设置nodata值writeable.GetRasterBand(i + 1).FlushCache()  # todo 波段统计量#  获取拉伸后数据最大值最小值  进行等分5分mindata = writeable.GetRasterBand(i + 1).GetStatistics(0, 1)[0]maxdata = writeable.GetRasterBand(i + 1).GetStatistics(0, 1)[1]###渲染部分代码itemdata = int((maxdata - mindata) / 5)  # 等分五份取整colortabledata = [(0, 255, 255), (72, 255, 72), (255, 255, 72), (255, 190, 72), (255, 72, 72), (255, 29, 29)]ct = gdal.ColorTable()for j in range(4):ct.CreateColorRamp(int(mindata + j * itemdata), colortabledata[j], int(mindata + (j + 1) * itemdata),colortabledata[j])band = writeable.GetRasterBand(i + 1)band.SetRasterColorTable(ct)ct.CreateColorRamp(int(mindata + 4 * itemdata), colortabledata[4], int(maxdata), colortabledata[5])band = writeable.GetRasterBand(i + 1)band.SetRasterColorTable(ct)###渲染代码returnData=[mindata,maxdata,colortabledata]print(writeable.GetRasterBand(i + 1).GetStatistics(0, 1))  # todo 计算波段统计量  输出为min\max \Mean\stddevreturn returnData

调用


#TODO  RASTERFUNCTION
def computoffset(ds,db): # TODO 计算偏移量从而得出行列号data1=ds.computedoffset()data2=db.computedoffset()xoffset = int((data1[0] - data2[0]) / data1[1])yoffset = int((data1[3] - data2[3]) / data1[5])data = [xoffset, yoffset]return data
def getcludedata(n,ds,db):   # TODO 重新切片切成大小相同的# data = db.getRasterInformation(n)[38:25697, 97:10678]  #TODO 调整为多少行多少列  先化为相同行相同列 即二维数组切片data = db.getRasterInformation(n)[computoffset(ds,db)[1]:ds.computeRows()+computoffset(ds,db)[1], computoffset(ds,db)[0]:db.computeCols()]  # TODO 调整为多少行多少列  先化为相同行相同列 即二维数组切片return data
def getcludedata2(n,ds,db):data = ds.getRasterInformation(n)[0:ds.computeRows(),0:db.computeCols()-computoffset(ds,db)[0]]return data
def getIntersection(n,ds,db,strainRate):data1=getcludedata2(n,ds,db)data2=getcludedata(n,ds,db)data2[data1==0]=0 # todo 将data1中为0位置的元素对应把data2中的元素也置为0data1[data2==0]=0 # todo 将data2中为0位置的元素对应把data1中的元素也置为0result=abs(data2-data1)return  strainRate*result   ###线性拉伸ds = ReadTheRaster.ReadRaster(TheFirstfilepath) #TODO 文件路径
db = ReadTheRaster.ReadRaster(TheSecondefilepath)
status = ds.writeRasterInformation([getIntersection(1, ds, db,20)],outputfilepath, 1)

效果展示

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