python——遥感影像分块

python 遥感影像分块

在深度学习或其他一些应用中，往往需要对较大的遥感影像进行分块输出，并且保留原始的地理信息，以备后续使用。

本篇文章的目的即对遥感影像进行分块输出，按照网格顺序进行重新命名，其中边缘部分可能存在不足裁剪大小的情况，通过向前填补方式进行填充，故分块结果可能导致边缘部分存在一定重复率。

具体代码如下：

#!usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
date：2022/9/2
author：甲戌_Tr
email: liu_xxxi@163.com
"""import sys,os
from osgeo import gdal
import numpy as np
from pathlib import Path as Pathclass TifCrop:def __init__(self,infile,crop_size,save_path,repete_rate=0):'''遥感影像分块函数:param infile: 输入tif文件:param crop_size: 分块大小，单值或元祖，int型。eg:200表示以 200*200个像元大小的方形进行分块，(100,200)表示以 100*200个像元大小的矩形进行分块:param repete_size:重复率, float, 其中值的范围为[0,1)之间, 默认值为0'''self.infile = infileself.crop_size = crop_sizeself.save_path = save_pathself.repete_rate = repete_rate# crop_size 参数判断if not isinstance(crop_size, int):if not isinstance(crop_size, tuple):raise Exception('crop_size 输入参数错误')else:if not (isinstance(crop_size[0], int) and isinstance(crop_size[1], int)):raise Exception('crop_size 输入参数错误')# repete_rate 参数判断if repete_rate >= 1 or repete_rate < 0:raise Exception('repete_rate 输出参数错误')def crop_tif(self):if isinstance(self.crop_size,tuple):crop_size_r = self.crop_size[0]crop_size_c = self.crop_size[1]else:crop_size_r = self.crop_sizecrop_size_c = self.crop_sizerepete_size_r = int(crop_size_r * (1 - self.repete_rate))repete_size_c = int(crop_size_c * (1 - self.repete_rate))ds = gdal.Open(self.infile)data = ds.ReadAsArray()geotrans = ds.GetGeoTransform()self.projection = ds.GetProjection()# 将单波段影像添加一个维度if len(data.shape) == 2:data = np.array([data])channel, rows, cols = data.shape# 向上取整col_num = int(np.ceil(cols / repete_size_c))row_num = int(np.ceil(rows / repete_size_r))# 循环读取# 边缘部分按照向前扩充原则进行提取# 当重复率较高或分块尺寸较小时，遇到边缘部分可能存在分割相同的情况，故用以下参数进行判断避免该情况发生start_point = (-1,-1)for i in range(col_num):for j in range(row_num):row_s = repete_size_r * jrow_e = repete_size_r * j + crop_size_r# 是否超出边界判断if row_e > rows:row_s = rows - crop_size_rrow_e = rowscol_s = repete_size_c * icol_e = repete_size_c * i + crop_size_c# 是否超出边界判断if col_e > cols:col_s = cols - crop_size_ccol_e = colsdata_crop = data[:,row_s:row_e,col_s:col_e]# 判断输出内容是否与之前存在重复情况，非完全重叠部分再进行分块输出if (row_s,col_s) != start_point:start_point = (row_s,col_s)# 地理信息存放new_geotrans = (geotrans[0] + geotrans[1] * col_s, geotrans[1], geotrans[2], geotrans[3] + geotrans[5] * row_s,geotrans[4],geotrans[5])# 输出文件名称out_file = self.save_path + os.sep + Path(self.infile).stem + '_' + str(j) + '_' + str(i) + Path(self.infile).suffixself.tif_write(data_crop,new_geotrans,out_file)def tif_write(self,data,trans,ofile):'''tif写入:param data: 分块后数组:param trans: 更新后的geotransform，包括六参数:param ofile: 输出全路径:return: None'''# 数据类型获取if 'int8' in data.dtype.name:datatype = gdal.GDT_Byteelif 'int16' in data.dtype.name:datatype = gdal.GDT_UInt16else:datatype = gdal.GDT_Float32# 输出tif文件按照单波段或多波段划分bands,height,width = data.shape# 创建文件driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")dataset = driver.Create(ofile, int(width), int(height), int(bands), datatype)if (dataset != None):dataset.SetGeoTransform(trans)  # 写入仿射变换参数dataset.SetProjection(self.projection)  # 写入投影for i in range(bands):dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(data[i])del datasetif __name__ == '__main__':file = r'F:\input.tif'cropsize = 300savepath = r'F:\outpath'TifCrop(file,cropsize,savepath).crop_tif()

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