Python遥感开发之批量拼接
Python遥感开发之批量拼接
- 1 遥感图像无交错的批量拼接
- 2 遥感图像有交错的批量拼接
前言:主要借助python实现遥感影像的批量拼接,遥感影像的批量拼接主要分为两种情况,一种是遥感图像无交错,另一种情况是遥感图像相互有交错。具体实现请参考以下代码,如有问题请及时反馈。
1 遥感图像无交错的批量拼接
此方法是各个遥感文件是没有相互交错的拼接,如下图所示。个人可以使用Arcgis进行查看。


实现思路:通过每个遥感数据的经纬度进行拼接下一个遥感数据文件。
import os
from osgeo import gdaldef get_data_list(file_path, out = ""):list1 = [] # 文件的完整路径if os.path.isdir(file_path):fileList = os.listdir(file_path)if out != "":for f in fileList:out_data = out + "\\" + fout_data = out_data.replace(".HDF", "_ndvi.tif")list1.append(out_data)else:for f in fileList:pre_data = file_path + '\\' + f # 文件的完整路径list1.append(pre_data)return list1def get_same_list(image, infile_list):infile_list02 = []for data in infile_list:if image in data:# print("----", data)infile_list02.append(data)return infile_list02def get_same_image_list(infile_list):image_list= []for file in infile_list:filename = file[-31:-23]if filename not in image_list:image_list.append(filename)return list(set(image_list))def pinjie(infile_list,outfile):ds = gdal.Open(infile_list[0])cols = ds.RasterXSizerows = ds.RasterYSizeingeo = ds.GetGeoTransform()proj = ds.GetProjection()minx = ingeo[0]maxy = ingeo[3]maxx = ingeo[0] + ingeo[1] * colsminy = ingeo[3] + ingeo[5] * rowsds = Nonefor file in infile_list[1:]:ds = gdal.Open(file)cols = ds.RasterXSizerows = ds.RasterYSizegeo = ds.GetGeoTransform()minx_ = geo[0]maxy_ = geo[3]maxx_ = geo[0] + geo[1] * colsminy_ = geo[3] + geo[5] * rowsminx = min(minx, minx_)maxy = max(maxy, maxy_)maxx = max(maxx, maxx_)miny = min(miny, miny_)geo = Noneds = Nonenewcols = int((maxx - minx) / abs(ingeo[1]))newrows = int((maxy - miny) / abs(ingeo[5]))driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")outds = driver.Create(outfile, newcols, newrows, 1, gdal.GDT_Int16)outgeo = (minx, ingeo[1], 0, maxy, 0, ingeo[5])outds.SetGeoTransform(outgeo)outds.SetProjection(proj)outband = outds.GetRasterBand(1)for file in infile_list:ds = gdal.Open(file)data = ds.ReadAsArray()geo = ds.GetGeoTransform()x = int(abs((geo[0] - minx) / ingeo[1]))y = int(abs((geo[3] - maxy) / ingeo[5]))outband.WriteArray(data, x, y)ds = Noneoutband.FlushCache()pass
if __name__ == '__main__':infile = r"C:\Users\Administrator\Desktop\01提取ndvi"outfile = r"C:\Users\Administrator\Desktop\02拼接"infile_list = get_data_list(infile)image_name_list = get_same_image_list(infile_list)print(image_name_list)for name in image_name_list:print(name)infile_list02 = get_same_list(name, infile_list)pinjie(infile_list02,outfile+"\\"+name+".tif")
2 遥感图像有交错的批量拼接
此方法是各个遥感文件是有相互交错的拼接,如下图所示,具体可以使用Arcgis进行查看。


实现思路:借助gdal中WarpOptions的方法实现,有点类似于镶嵌
import numpy as np
from osgeo import gdal, gdalconst
import osdef RasterMosaic(firstinputfilePath, inputfileList, outputfilePath):inputrasfile1 = gdal.Open(firstinputfilePath, gdal.GA_ReadOnly) # 第一幅影像inputProj1 = inputrasfile1.GetProjection()options = gdal.WarpOptions(srcSRS=inputProj1, dstSRS=inputProj1, format='GTiff')gdal.Warp(outputfilePath, inputfileList, options=options)def get_data_list(file_path, out=""):list1 = [] # 文件的完整路径if os.path.isdir(file_path):fileList = os.listdir(file_path)if out != "":for f in fileList:out_data = out + "\\" + fout_data = out_data.replace(".HDF", "_ndvi.tif")list1.append(out_data)else:for f in fileList:pre_data = file_path + '\\' + f # 文件的完整路径list1.append(pre_data)return list1def get_same_image_list(infile_list):image_list = []for file in infile_list:filename = file[-20:-12]if filename not in image_list:image_list.append(filename)return list(set(image_list))def get_infile(image,infile_list):for data in infile_list:if image in data:return datadef get_same_list(image, infile_list):infile_list02 = []for data in infile_list:if image in data:infile_list02.append(data)return infile_list02if __name__ == '__main__':inputfile_path = r"D:\风云数据\MERSI-II陆表反射比1KM段产品\b1\01原始"outfile = r"D:\风云数据\MERSI-II陆表反射比1KM段产品\b1\02拼接"infile_list = get_data_list(inputfile_path)image_list = get_same_image_list(infile_list)print(image_list)for image in image_list:firstinputfilePath = get_infile(image,infile_list)infile_list02 = get_same_list(image, infile_list)print(image)print(firstinputfilePath)print(infile_list02)RasterMosaic(firstinputfilePath, infile_list02, outfile+"\\"+image+"_b1.tif")print("-------")
相关文章:
Python遥感开发之批量拼接
Python遥感开发之批量拼接 1 遥感图像无交错的批量拼接2 遥感图像有交错的批量拼接 前言:主要借助python实现遥感影像的批量拼接,遥感影像的批量拼接主要分为两种情况,一种是遥感图像无交错,另一种情况是遥感图像相互有交错。具体…...
【bat】批处理脚本大全
目录 1.概述 2.变量 3.运算符 3.2.重定向运算符 3.3.多命名运算符 3.4.管道运算符 4.命令 4.1.基本命令 4.2.参数传递 4.3.查看脚本内容 4.4.注释 4.5.日期和时间 4.6.启动脚本 4.7.调用其他bat 4.8.任务管理 4.8.1.任务列表查看 4.8.2.任务终止 4.9.文件夹 …...
java设计模式学习之【单例模式】
文章目录 引言单例模式简介定义与用途实现方式:饿汉式懒汉式 UML 使用场景优势与劣势单例模式在spring中的应用饿汉式实现懒汉式实现数据库连接示例代码地址 引言 单例模式是一种常用的设计模式,用于确保在一个程序中一个类只有一个实例,并且…...
UWB高精度定位系统项目源码
在现代社会中,精准定位技术对于各行各业都至关重要。为了满足对高精度定位的需求,超宽带(Ultra-Wideband, UWB)技术应运而生。UWB高精度定位系统以其出色的定位精度和多样化的应用领域而备受关注。本文将深入探讨UWB高精度定位系统…...
WPF Live Charts2 自学笔记
文章目录 前言实现效果微软平台的历史问题 WPF 项目搭建Nuget添加额外框架添加项目初始化livecharts配置其它LiveCharts2 案例简单案例Demo示例ViewViewModel GPU渲染 Github地址仓库 前言 LiveChart 是C# 上面很受欢迎的统计图 UI控件。最近在学WPFhalcon开发,想想…...
大小堆的实现(C语言)
目录 前言 一种完全二叉树:堆 堆的概念 堆的性质 建堆的时间复杂度 建堆的空间复杂度: 小堆的实现 必要补充 堆的初始化 堆的销毁 向上调整算法 堆的插入 向下调整算法 堆的删除 获取堆顶元素 获取堆中元素个数 堆的判空 最终代码 He…...
Linux系统之centos7编译安装Python 3.8
前言 CentOS (Community Enterprise Operating System) 是一种基于 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 进行源代码再编译并免费提供给用户的 Linux 操作系统。 CentOS 7 采用了最新的技术和软件包,并提供了强大的功能和稳定性。它适用于各种服务器和工作站应用场景&a…...
Lambda表达式与方法引用
作者简介:大家好,我是smart哥,前中兴通讯、美团架构师,现某互联网公司CTO 联系qq:184480602,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬 引子 先来看一个案例 …...
二维数组处理(一)
输入整型二维数组a(5行5列),完成如下要求: 输出二维数组a。 将a的第2行和第4行元素对调后,形成新的二维数组a并按行输出,每个元素之间隔一个空格。(行号从0开始计算)。 用对角线(指二维数组左…...
基于JNI实现调用C++ SDK
基于JNI实现调用C SDK 背景分析解决实践 背景 上篇文章总结了几种Java项目调用C/C SDK项目方法,在逐一实践、踩坑后,最终还是敲定采用 JNI 方式进行实现。在文章开始的过程,会先大概讲讲笔者遇到的情况,因为封装方式需要根据实际…...
计算机组成原理笔记——存储器(静态RAM和动态RAM的区别,动态RAM的刷新, ROM……)
■ 随机存取存储器 ■ 1.随机存取存储器:按存储信息的原理不同分为:静态RAM和动态RAM 2.静态RAM(SRAM):用触发器工作原理存储信息,但电源掉电时,存储信息会丢失具有易失性。 3.存储器的基本单元…...
企业计算机服务器locked1勒索病毒数据恢复,locked1勒索病毒解密流程
随着计算机技术的不断发展,越来越多的企业走向数字化办公时代,计算机技术为企业的生产运营提供了有利条件,但也为企业带来了网络安全威胁。在本月,云天数据恢复中心陆续接到很多企业的求助,企业的速达办公软件遭到了lo…...
Session 与 JWT 的对决:谁是身份验证的王者? (下)
🤍 前端开发工程师(主业)、技术博主(副业)、已过CET6 🍨 阿珊和她的猫_CSDN个人主页 🕠 牛客高级专题作者、在牛客打造高质量专栏《前端面试必备》 🍚 蓝桥云课签约作者、已在蓝桥云…...
论文笔记:Confidential Assets
Confidential Assets 描述了一种称为“保密交易”的方案,该方案模糊了所有UTXO的金额,同时保持了不创建或销毁硬币的公共可验证性。进一步将此方案扩展到“保密资产”,一种单一的基于区块链的分类帐可以跟踪多种资产类型的方案。将保密交易扩…...
Docker下搭建MySQL主从复制
目录 主从复制简介 主从复制搭建 主从复制简介 主从复制,是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境,称为从数据库;主数 据库一般是准实时的业务数据库。 主从复制的作用 做数据的热备。作为后备数据库,主数据库服务器故…...
VBA数据库解决方案第七讲:如何利用Recordset对象打开数据库的数据记录集
《VBA数据库解决方案》教程(版权10090845)是我推出的第二套教程,目前已经是第二版修订了。这套教程定位于中级,是学完字典后的另一个专题讲解。数据库是数据处理的利器,教程中详细介绍了利用ADO连接ACCDB和EXCEL的方法…...
内部培训平台的系统 PlayEdu搭建私有化内部培训平台
PlayEdu是由白书科技团队多年经营的线上教育系统,专为企业提供的全新企业培训方案 我们的目标是为更多的企业机构搭建私有化内部培训平台,以满足不断增长的培训需求 通过PlayEdu,企业可以有效地组织和管理培训资源,提供高质量的…...
Elasticsearch 相似度评分模型介绍
前言 Elasticsearch 是基于 Lucene 的世界范围内最流行的全文检索框架,其文档相似度算法包含 TF/IDF 和 BM25,从 ES 5.0开始 BM25 算法已经成为 ES 默认的相似度评分模块。 TF-IDF 与 BM25 的区别 TF-IDF 和 BM25 都是计算文本相似性的常用算法。TF-ID…...
视频生成的发展史及其原理解析:从Gen2、Emu Video到PixelDance、SVD、Pika 1.0
前言 考虑到文生视频开始爆发,比如11月份就是文生视频最火爆的一个月 11月3日,Runway的Gen-2发布里程碑式更新,支持4K超逼真的清晰度作品(runway是Stable Diffusion最早版本的开发商,Stability AI则开发的SD后续版本)11月16日&a…...
SQL Server 2016(基本概念和命令)
1、文件类型。 【1】主数据文件:数据库的启动信息。扩展名为".mdf"。 【2】次要(辅助)数据文件:主数据之外的数据都是次要数据文件。扩展名为".ndf"。 【3】事务日志文件:包含恢复数据库的所有事务…...
SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析
这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...
Cinnamon修改面板小工具图标
Cinnamon开始菜单-CSDN博客 设置模块都是做好的,比GNOME简单得多! 在 applet.js 里增加 const Settings imports.ui.settings;this.settings new Settings.AppletSettings(this, HTYMenusonichy, instance_id); this.settings.bind(menu-icon, menu…...
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析 题目: 表:sales ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | sale_id | int | | product_id | int | | sale_date | date | | quantity | int | | price | decimal | -…...
k8s业务程序联调工具-KtConnect
概述 原理 工具作用是建立了一个从本地到集群的单向VPN,根据VPN原理,打通两个内网必然需要借助一个公共中继节点,ktconnect工具巧妙的利用k8s原生的portforward能力,简化了建立连接的过程,apiserver间接起到了中继节…...
Mobile ALOHA全身模仿学习
一、题目 Mobile ALOHA:通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习(Imitation Learning)缺点:聚焦与桌面操作,缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点:(1)在ALOHA…...
九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库?
pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 举个例子: 报错 ModuleNotFoundError: No module named torch 那么我需要安装 torch pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user pip install 库名&#x…...
Yolov8 目标检测蒸馏学习记录
yolov8系列模型蒸馏基本流程,代码下载:这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中,**知识蒸馏(Knowledge Distillation)**被广泛应用,作为提升模型…...
VM虚拟机网络配置(ubuntu24桥接模式):配置静态IP
编辑-虚拟网络编辑器-更改设置 选择桥接模式,然后找到相应的网卡(可以查看自己本机的网络连接) windows连接的网络点击查看属性 编辑虚拟机设置更改网络配置,选择刚才配置的桥接模式 静态ip设置: 我用的ubuntu24桌…...
力扣热题100 k个一组反转链表题解
题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...
HubSpot推出与ChatGPT的深度集成引发兴奋与担忧
上周三,HubSpot宣布已构建与ChatGPT的深度集成,这一消息在HubSpot用户和营销技术观察者中引发了极大的兴奋,但同时也存在一些关于数据安全的担忧。 许多网络声音声称,这对SaaS应用程序和人工智能而言是一场范式转变。 但向任何技…...
