利用 Python 处理遥感影像数据：计算年度平均影像
在地球科学、气象学以及环境监测等领域，遥感影像数据是一种重要的信息源，它们可以提供地表的地形、植被覆盖、气候变化等丰富信息。然而，随着观测技术的进步，我们通常会获得大量的遥感影像数据，如何高效地处理和分析这些数据成为了一项挑战。本文将介绍如何利用 Python 中的 GDAL 库处理遥感影像数据，并通过计算年度平均影像来提取更有意义的信息。
1. 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了 Python 和 GDAL 库。如果还没有安装，你可以通过 pip 进行安装：
pip install gdal
2. 处理单个 TIFF 文件
我们首先定义了一个函数 process_tiff_folder，它用于处理一个包含多个 TIFF 文件的文件夹。在这个函数中，我们遍历文件夹中的每个 TIFF 文件，读取其数据并提取地理信息。然后，我们将每个像素的经纬度与高程值一起保存在一个二维数组中，以便后续处理使用。
3. 计算年度平均影像
接下来，我们定义了一个名为 calculate_yearly_mean 的函数，它用于计算给定文件夹中所有影像文件的年度平均影像。在这个函数中，我们首先读取输入文件夹中的所有影像文件，并创建一个字典来存储每年的影像数据。然后，我们遍历每个影像文件，累加每年的像素值和像素计数。最后，我们计算每年的平均影像，并将结果保存为新的 TIFF 文件。
4. 示例代码
下面是一个示例代码，演示了如何使用上述函数处理遥感影像数据：
# 输入文件夹和输出文件夹
input_folder = "path/to/input/folder"
output_folder = "path/to/output/folder"# 获取栅格数据
cols = process_tiff_folder(input_folder, output_folder)# 计算年度平均影像
calculate_yearly_mean(input_folder, output_folder)
5. 完整代码
import os
import numpy as np
from osgeo import gdaldef process_tiff_folder(folder_path, output_folder):for root, dirs, files in os.walk(folder_path):for file in files:if file.endswith(".tif"):tif_path = os.path.join(root, file)folder_name = os.path.basename(root) # 获取文件夹名称dataset = gdal.Open(tif_path) # 打开tif# 获取行数列数和地理信息geo_information = dataset.GetGeoTransform()col = dataset.RasterXSizerow