教程：使用Python裁剪TIF影像为多个自定义大小的小块(分割栅格)
教程：使用Python裁剪TIF影像为多个自定义大小的小块(分割栅格)
随着遥感技术的不断发展，影像数据的处理和分析在地理信息系统（GIS）和遥感领域显得尤为重要。在实际项目中，处理大规模的TIF影像数据往往需要对影像进行裁剪，以便后续分析和处理。本文将通过一段Python代码，详细讲解如何使用滑动窗口方法裁剪TIF影像。
一、引言
在遥感图像处理中，TIF格式的影像数据非常常见。这些影像数据通常包含多个波段，并且其大小可能非常庞大，直接使用和处理会消耗大量计算资源。为了更有效地处理这些数据，我们可以使用裁剪技术将大尺寸的影像分割成更小的块。
本文将展示一段Python脚本，利用滑动窗口裁剪方法将大幅TIF影像分割成多个自定义大小的小块，便于后续的分析与处理。
影像为2023年4月获取的北京平谷区的一景多光谱影像。在这篇文章中，我们的任务是将上述影像裁剪成多个540x540大小的TIF影像，以便后续使用和分析。
二、Python脚本的功能概述
该脚本的主要功能是：
- 读取TIF影像：通过GDAL库读取影像及其地理信息。
- 滑动窗口裁剪：将影像按照指定的窗口大小和重叠率进行裁剪。
- 保存裁剪后的影像：将裁剪后的影像保存为新的TIF文件，同时保留其地理坐标和投影信息。
三、关键代码解析
接下来，我们将详细解析代码的关键部分，帮助您更好地理解每个功能模块的实现。
3.1 导入必要的库
import os
import sys
try:import gdal
except:from osgeo import gdal
import numpy as np
from PIL import Image
os和sys：用于文件路径操作和系统级操作。gdal：用于读取和处理地理空间数据。numpy：用于数值计算和数组操作。PIL：用于处理图像。
3.2 保存TIF文件的函数
首先，我们定义了一个函数writeTiff，用于将裁剪后的影像保存为新的TIF文件。
def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path):datatype = gdal.GDT_Float32im_data = np.array([im_data])_, im_bands, im_height, im_width = im_data.shapedriver = gdal.GetDriverByName("GTiff")dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype)if (dataset != None):dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)dataset.SetProjection(im_proj)for i in range(im_bands):dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[0,i])del dataset
im_data：裁剪后的影像数据。im_geotrans：地理坐标信息。im_proj：投影信息。path：保存路径。
3.3 坐标转换函数
在裁剪影像时，我们需要保持地理坐标信息。CoordTransf函数用于将像素坐标转换为地理坐标。
def CoordTransf(Xpixel, Ypixel, GeoTransform):XGeo = GeoTransform[0] + GeoTransform[1] * Xpixel + Ypixel * GeoTransform[2]YGeo = GeoTransform[3] + GeoTransform[4] * Xpixel + Ypixel * GeoTransform[5]return XGeo, YGeo
Xpixel和Ypixel：像素坐标。GeoTransform：仿射变换参数。
3.4 滑动窗口裁剪TIF影像
核心函数TifCrop用于将影像按指定尺寸和重叠率进行裁剪。
在这个函数中，我们首先读取影像的尺寸、波段数和地理信息。接着，我们根据裁剪尺寸和重叠率计算行和列的分块数目。随后，使用滑动窗口进行裁剪，并保存裁剪后的影像。
3.5 裁剪与保存影像
完整代码及无偿获取请查看公众号：Python与遥感
