一些项目及科研中遇到的小需求,一方面记录自己的学习历程,另一方面帮助大家学习。
ArcPy批量计算栅格数据平均值
GLDAS数据下载及处理(NC转TIF)
ArcGIS批量裁剪栅格数据
ArcPy批量栅格重采样
ArcPy批量裁剪栅格数据
IDL多进程批处理遥感数据
ArcPy批量拼接栅格数据
使用ArcGIS进行栅格数据平均值计算时,出现异常值的原因如下图所示:
那么问题来了:如果每个像元都有一个NoData出现过,那岂不是OutRas里面全部都是NoData了?
我脑海里的栅格数据平均值:对于N景影像,在(a,b)坐标处有 t 景影像存在有效像元,那么其平均值应该是多景影像在(a,b)坐标处DN值的累加 除以 t
文件组织架构:
输入:
一个含有若干栅格数据的文件夹 inws(本例为“.tif”格式)
代码实例:
pro Average_Batch
;计算输入文件夹内的 所有栅格数据的 平均值
;算整个文件夹的
compile_opt strictarr
COMPILE_OPT idl2
envi, /restore_base_save_files
envi_batch_init, log_file='batch.txt',/NO_STATUS_WINDOW
dir0='F:\LE-daily-LMB\2017' ; 输入路径
out_dir='F:\LMB\LE-year' ; 输出路径
files=file_search(dir0,'*.tif')
; 读取文件信息。先获取个行列数
ENVI_OPEN_FILE, files[0], r_fid=fid, /no_realize
ENVI_FILE_QUERY, fid, nl=nl, ns=ns,dims=dims,nb=nb
mapinfo=envi_get_map_info(fid=fid)
file=ENVI_GET_DATA(fid=fid,dims=dims,pos=0)
low_row=N_elements(file[0,*]);获取行数
low_col=N_elements(file[*,0]);获取列数
Sum = make_array(low_col,low_row,value=0.0);存有效像元的累加值
count = make_array(low_col,low_row,value=0.0);存有效像元的出现次数
Average = make_array(low_col,low_row,value=0.0);存平均值
; 遍历文件夹内的所有栅格数据
for i=0,n_elements(files)-1 do begin
ENVI_OPEN_FILE, files[i], r_fid=fid, /no_realize
ENVI_FILE_QUERY, fid, nl=nl, ns=ns,dims=dims,nb=nb
file=ENVI_GET_DATA(fid=fid,dims=dims,pos=0)
; 单景影像的逻辑
for a=0,low_col-1 do begin;获取列数
for b=0,low_row-1 do begin;获取行数,应该是先列后行
if file[a,b] GT 0 then begin ;GE 大于等于运算符,左边大于右边则为真;GT 大于运算符;LE:小于等于运算符;LT:小于运算符
Sum[a,b] = Sum[a,b] + file[a,b] ; 有效值累加,每个像元的
count[a,b] = count[a,b] + 1 ;累加次数计数器
endif
endfor
endfor
endfor
Average = Sum / count
outfile8 = out_dir + '\' + strmid(file_basename(files[0]),0,25) + '.Average.tif' ;16 25
ENVI_WRITE_ENVI_FILE , Average , r_fid=fid , map_info=mapinfo , out_name=outfile8
end
上例可实现对输入路径文件夹下的所有栅格数据的平均栅格计算。
ArcPy牛皮!毕业万岁!中期快乐!
批量计算平均栅格数据,接下来要继续探索下IDL语言,虽然它的语法有些…,同时,学习下python + GDAL,这一大杀器
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