0读取遥感数据

# 读遥感数据
import gdal
import numpy as npclass Grid:# 读取图像文件def read_img(self, filename):data = gdal.Open(filename)  # 打开文件im_width = data.RasterXSize  # 读取图像行数im_height = data.RasterYSize  # 读取图像列数im_geotrans = data.GetGeoTransform()# 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_proj = data.GetProjection()  # 地图投影信息im_data = data.ReadAsArray(0, 0, im_width, im_height)  # 此处读取整张图像# ReadAsArray(<xoff>, <yoff>, <xsize>, <ysize>)# 读出从(xoff,yoff)开始，大小为(xsize,ysize)的矩阵。del data  # 释放内存，如果不释放，在arcgis，envi中打开该图像时会显示文件被占用return im_proj, im_geotrans, im_data

1写遥感数据

    def write_img(self, filename, im_proj, im_geotrans, im_data):# filename-创建的新影像# im_geotrans,im_proj该影像的参数，im_data，被写的影像# 写文件，以写成tiff为例# gdal数据类型包括# gdal.GDT_Byte,# gdal .GDT_UInt16, gdal.GDT_Int16, gdal.GDT_UInt32, gdal.GDT_Int32,# gdal.GDT_Float32, gdal.GDT_Float64# 判断栅格数据的类型if 'int8' in im_data.dtype.name:datatype = gdal.GDT_Byteelif 'int16' in im_data.dtype.name:datatype = gdal.GDT_UInt16else:datatype = gdal.GDT_Float32if len(im_data.shape) == 3:  # len(im_data.shape)表示矩阵的维数im_bands, im_height, im_width = im_data.shape  # （维数，行数，列数）else:im_bands, (im_height, im_width) = 1, im_data.shape  # 一维矩阵#         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data = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)data.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数data.SetProjection(im_proj)  # 写入投影if im_bands == 1:data.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data)  # 写入数组数据else:for i in range(im_bands):data.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i])del data

2计算NDVI

实现了读写影像数据，便可以实现NDVI的计算

a = Grid()
prj, geotrans, data = a.read_img(r'')  # 读取数据
print(prj, geotrans, data, data.shape, sep='\n')
# 计算NDVI值，并输出影像
data = data.astype(np.float)  # 强制类型转换为float
ndvi = (data[3] - data[2]) / (data[3] + data[2])  # (nir-r)/(nir+r)
a.write_img('', prj, geotrans, ndvi)

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