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…...
【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统
要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...
反向工程与模型迁移:打造未来商品详情API的可持续创新体系
在电商行业蓬勃发展的当下,商品详情API作为连接电商平台与开发者、商家及用户的关键纽带,其重要性日益凸显。传统商品详情API主要聚焦于商品基本信息(如名称、价格、库存等)的获取与展示,已难以满足市场对个性化、智能…...
土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等
🔍 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术,可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势,还能有效评价重大生态工程…...
Axios请求超时重发机制
Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...
汇编常见指令
汇编常见指令 一、数据传送指令 指令功能示例说明MOV数据传送MOV EAX, 10将立即数 10 送入 EAXMOV [EBX], EAX将 EAX 值存入 EBX 指向的内存LEA加载有效地址LEA EAX, [EBX4]将 EBX4 的地址存入 EAX(不访问内存)XCHG交换数据XCHG EAX, EBX交换 EAX 和 EB…...
CMake控制VS2022项目文件分组
我们可以通过 CMake 控制源文件的组织结构,使它们在 VS 解决方案资源管理器中以“组”(Filter)的形式进行分类展示。 🎯 目标 通过 CMake 脚本将 .cpp、.h 等源文件分组显示在 Visual Studio 2022 的解决方案资源管理器中。 ✅ 支持的方法汇总(共4种) 方法描述是否推荐…...
稳定币的深度剖析与展望
一、引言 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,加密货币作为一种新兴的金融现象,正以前所未有的速度改变着我们对传统货币和金融体系的认知。然而,加密货币市场的高度波动性却成为了其广泛应用和普及的一大障碍。在这样的背景下,稳定…...
视频行为标注工具BehaviLabel(源码+使用介绍+Windows.Exe版本)
前言: 最近在做行为检测相关的模型,用的是时空图卷积网络(STGCN),但原有kinetic-400数据集数据质量较低,需要进行细粒度的标注,同时粗略搜了下已有开源工具基本都集中于图像分割这块,…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
并发编程 - go版
1.并发编程基础概念 进程和线程 A. 进程是程序在操作系统中的一次执行过程,系统进行资源分配和调度的一个独立单位。B. 线程是进程的一个执行实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位。C.一个进程可以创建和撤销多个线程;同一个进程中…...
