用python进行按掩膜提取的批量操作

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上一阶段完成了nc转tiff，这一阶段就要开始准备裁剪了，我在ArcGIS上用模型构建器创建了操作模型，但对运行起来的速度不是很满意，又来寻求python的帮助啦
数据：大量的tif数据
参考文献：
《python|gdal实现按掩膜提取影像/裁剪影像》
《python gdal使用shp裁剪遥感影像》

1. 参考文献中的重点

观察了所有的参考文献，我发现按掩膜提取最重要的是这条语句：

gdal.Warp(outputImage, dataset, cutlineDSName=shp, cropToCutline=True) # 按掩膜提取

所以咱们的参数就跟着这个warp函数进行设置就好了

2. 修改

修改后的代码为：

#按掩膜提取

import numpy as np
import netCDF4 as nc
from osgeo import gdal,osr,ogr
import os
import glob

shp = r"D:\DATA\TIFF\mask\poly.shp" # 圈选范围的路径
Input_folder=r"D:\DATA\nc\REA\2016\2016" #要裁剪的tif文件所在的文件夹
data_list = glob.glob(Input_folder + '/*.tif') #读取文件
for i in range(len(data_list)):   
    data = data_list[i]
    inputImage=data    # 遥感影像的路径
    dataset = gdal.Open(inputImage) # 打开遥感影像
    num=i+1 #为了方便写入文件的名字
    outputImage =r"D:\DATA\nc\REA\mask\2016-"+str(num)+".tif" # 按照圈选范围提取出的影像所存放的路径
    gdal.Warp(outputImage, dataset, cutlineDSName=shp, cropToCutline=True) # 按掩膜提取
    
print(data + '-----转tif成功')

365张影像不到1分钟就处理完成了，速度真的是很快
我看到也有很多用ArcPy做的，也很不错

下一次，就是要用python进行重采样了