【Python&RS】基于Python批量镶嵌拼接遥感影像/栅格数据_python 实现栅格数据集——镶嵌至新栅格-程序员宅基地

技术标签： python 图像处理批处理 GDAL Python&Remote Sensing 开发语言

我之前分享过【Python&RS】基于GDAL镶嵌拼接遥感影像，但是没有加入批量处理的代码。最近正好有这个需求，所以就对原来的代码进行了优化加入了批量拼接的代码。现在只需输入一个文件夹即可将其中的影像全部镶嵌起来。

一、导入GDAL库

from osgeo import gdal

二、查看影像信息

为了凑字数的，可以查看影像的投影、宽度、高度、波段数等信息。不过需要注意的是在ENVI中没有投影坐标系，只有地理坐标系是做不了镶嵌拼接的。

这个代码我还不太清楚能不能不要投影坐标系进行拼接，你们可以自己试试。但最好还是用包含投影坐标系的影像进行拼接。所以在拼接之前就可以用这段代码先看一看。

def Get_data(filepath):
    ds = gdal.Open(filepath)  # 打开数据集dataset
    ds_width = ds.RasterXSize  # 获取数据宽度
    ds_height = ds.RasterYSize  # 获取数据高度
    ds_bands = ds.RasterCount  # 获取波段数
    ds_geo = ds.GetGeoTransform()  # 获取仿射地理变换参数
    ds_prj = ds.GetProjection()  # 获取投影信息
    print("影像的宽度为：" + str(ds_width))
    print("影像的高度为：" + str(ds_height))
    print("仿射地理变换参数为：" + str(ds_geo))
    print("投影坐标系为：" + str(ds_prj))
    # data = ds.ReadAsArray(0, 0, ds_width, ds_height)  # 以数组的形式读取整个数据集

三、镶嵌模块

代码中的srcSRS,dstSRS分别是输入投影和输出投影，这里用一样的就行了。因为我们做的是镶嵌操作，肯定是不用动原始坐标系的。其他的参数都在代码中表明了，这里就不介绍了，如果大家有什么问题，可以留言交流。

def Mosaic_GDAL(path_image):
    """
    :param path_image: 需要镶嵌影像的路径
    :return: None
    """
    path = path_image
    path_lists = os.listdir(path)
    for i in range(0, len(path_lists)):
        print("正在处理第%s幅影像......" % i)
        if i == 0:
            continue
        elif i == 1:
            img1 = gdal.Open(path+path_lists[0], gdal.GA_ReadOnly)
            img2 = gdal.Open(path+path_lists[1], gdal.GA_ReadOnly)
            input_proj = img2.GetProjection()
            options = gdal.WarpOptions(srcSRS=input_proj, dstSRS=input_proj, format='GTiff',
                                       resampleAlg=gdal.GRA_NearestNeighbour, callback=Show_Progress)
            # 输入投影，输出投影，输出格式，重采样方法
            gdal.Warp(path+"%s.tif" % (i+1), [img1, img2], options=options)  # 输出路径，需要镶嵌的数据，参数配置
            img1 = None
            img2 = None
            del img1, img2
        else:
            img1 = gdal.Open(path+"%s.tif" % i, gdal.GA_ReadOnly)
            img2 = gdal.Open(path + path_lists[i], gdal.GA_ReadOnly)
            input_proj = img2.GetProjection()
            options = gdal.WarpOptions(srcSRS=input_proj, dstSRS=input_proj, format='GTiff',
                                       resampleAlg=gdal.GRA_NearestNeighbour, callback=Show_Progress)
            # 输入投影，输出投影，输出格式，重采样方法
            gdal.Warp(path + "%s.tif" % (i + 1), [img1, img2], options=options)  # 输出路径，需要镶嵌的数据，参数配置
            img1 = None
            img2 = None
            del img1, img2

使用时直接修改Mosaic_GDAL函数的入参就行了，选择数据存放的路径会自动拼接，命名也会自己设置无需额外修改。

如果大家在学习Python或者RS时有什么问题，可以随时留言交流！如果大家对批量处理有兴趣同样可以留言给博主，博主会分享相关代码以供学习！

本文链接：https://blog.csdn.net/m0_56729804/article/details/133941251

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