Python计算多幅图像栅格值的平均值
更新时间:2021年6月19日 00:00 点击:1626
本文实例为大家分享了Python求多幅图像栅格值的平均值,供大家参考,具体内容如下
本程序所采用的方法并不是最优方法,ARCGIS已经提供了相关的函数供调用。本程序仅供参考。
程序说明:
文件夹E://work//EVI_Data_tif中存放的是某地区2000-2010年的EVI图像,其中每个年份共13幅。目的是将每年的13幅图像的每个栅格相加求均值,生成相应年份的tif。例如,将2000年的13幅图像相加求均值生成2000.tif,里面的每个栅格的值就是13幅图像对应栅格值相加得到的均值。结果存放于E:\work\result。源文件组织方式为:以2000年为例,文件名依次为 20006.tif,20007.tif,20008.tif,……,200018.tif。
import os import os.path import gdal import sys from gdalconst import * from osgeo import gdal import osr import numpy as np #coding=utf-8 def WriteGTiffFile(filename, nRows, nCols, data,geotrans,proj, noDataValue, gdalType):#向磁盘写入结果文件 format = "GTiff" driver = gdal.GetDriverByName(format) ds = driver.Create(filename, nCols, nRows, 1, gdalType) ds.SetGeoTransform(geotrans) ds.SetProjection(proj) ds.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(noDataValue) ds.GetRasterBand(1).WriteArray(data) ds = None def File():#遍历文件,读取数据,算出均值 rows,cols,geotransform,projection,noDataValue = Readxy('E://work//EVI_Data_tif//20006.tif') #获取源文件的行,列,投影等信息,所有的源文件这些信息都是一致的 print 'rows and cols is ',rows,cols filesum = [[0.0]*cols]*rows #栅格值和,二维数组 average= [[0.0]*cols]*rows# 存放平均值,二维数组 filesum=np.array(filesum)#转换类型为np.array average = np.array(average) print 'the type of filesum',type(filesum) count=0 rootdir = 'E:\work\EVI_Data_tif' for dirpath,filename,filenames in os.walk(rootdir):#遍历源文件 for filename in filenames: if os.path.splitext(filename)[1] == '.tif':#判断是否为tif格式 filepath = os.path.join(dirpath,filename) purename = filename.replace('.tif','') #获得除去扩展名的文件名,比如201013.tif,purename为201013 if purename[:4] == '2010': #判断年份 filedata = [[0.0]*cols]*rows filedata = np.array(filedata) filedata = Read(filepath) #将2010年的13幅图像数据存入filedata中 count+=1 np.add(filesum,filedata,filesum) #求13幅图像相应栅格值的和 #print str(count)+'this is filedata',filedata print 'count is ',count for i in range(0,rows): for j in range(0,cols): if(filesum[i,j]==noDataValue*count): #处理图像中的noData average[i,j]=-9999 else: average[i,j]=filesum[i,j]*1.0/count #求平均 WriteGTiffFile("E:\\work\\result\\2010.tif", rows, cols, average,geotransform,projection, -9999, GDT_Float32) #写入结果文件 def Readxy(RasterFile): #读取每个图像的信息 ds = gdal.Open(RasterFile,GA_ReadOnly) if ds is None: print 'Cannot open ',RasterFile sys.exit(1) cols = ds.RasterXSize rows = ds.RasterYSize band = ds.GetRasterBand(1) data = band.ReadAsArray(0,0,cols,rows) noDataValue = band.GetNoDataValue() projection=ds.GetProjection() geotransform = ds.GetGeoTransform() return rows,cols,geotransform,projection,noDataValue def Read(RasterFile):#读取每个图像的信息 ds = gdal.Open(RasterFile,GA_ReadOnly) if ds is None: print 'Cannot open ',RasterFile sys.exit(1) cols = ds.RasterXSize rows = ds.RasterYSize band = ds.GetRasterBand(1) data = band.ReadAsArray(0,0,cols,rows) return data if __name__ == "__main__": print"ok1" File() print"ok2"
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持猪先飞。
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