Python遥感开发之波段的合并和拆分

前言：主要使用GDAL完成多个波段（tif）合并成一个tif，以及一个多波段的tif拆分成单个的tif。
参考了下列博客
《 Python遥感图像处理应用篇(二十)：Python+GDAL 批量提取多波段图像为单波段图像_多波段转单波段_空中旋转篮球的博客-CSDN博客》
《 Python遥感图像处理应用篇(二十五)：Python+GDAL 波段组合_python在遥感中的应用_空中旋转篮球的博客-CSDN博客》

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1 波段的合并

需求：如图所示，需要把图中的5个tif合并成1个tif

代码实现：

from osgeo import gdal
import os

if __name__ == '__main__':
    inputpath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\in"  # 输入路径
    outputpath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\out"  # 输出路径
    outputname = 'pet2022.tif'
    file_dir = r'C:\Users\Administrator\Desktop\in\pet_2002_01.tif'
    file_list = os.listdir(inputpath)
    bands_num = len(file_list)  # 波段个数
    # 以下是具体计算代码
    gdal.UseExceptions()
    ds = gdal.Open(file_dir)
    band = ds.GetRasterBand(1)
    gtiff_driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
    output_image = os.path.join(outputpath, outputname)
    out_ds = gtiff_driver.Create(output_image, band.XSize, band.YSize, bands_num, gdal.GDT_Float32,options=["TILED=YES", "COMPRESS=LZW"])  # 注意输出数据类型
    out_ds.SetProjection(ds.GetProjection())
    out_ds.SetGeoTransform(ds.GetGeoTransform())
    j = 1  # 波段索引
    for readPath in subfile_list:
        print("第",j)
        # 获取输入输出文件完整路径
        file_dir = os.path.join(inputpath, readPath)
        # 以下是具体计算代码
        gdal.UseExceptions()
        ds = gdal.Open(file_dir)
        band = ds.GetRasterBand(1)
        image_array = band.ReadAsArray()
        nrows, ncols = image_array.shape
        # 将数组的各通道写入tif图片
        out_ds.GetRasterBand(j).WriteArray(image_array)  # 将每个波段的数据写入内存，此时没有写入硬盘
        j += 1
        if j > bands_num:
            break
    out_ds.FlushCache()  # 最终将数据写入硬盘
    out_ds.BuildOverviews(overviewlist=[1, 2, 4, 8, 16])
    out_ds = None  # 注意必须关闭tif文件

2 波段的拆分

如图1所示，一个tif里面有5个波段，需要拆分成单个波段，代码如下所示：

from osgeo import gdal

# 将遥感影像归一化处理 写成函数
def GetEnvolopePoint(inputpath, output_filepath):
    gdal.UseExceptions()
    ds = gdal.Open(inputpath)
    band01 = ds.GetRasterBand(1)
    im_width, im_height = band01.XSize, band01.YSize
    print(inputpath, "影像大小为：", im_width, im_height)
    dim_z = ds.RasterCount  # 图像通道数
    for i in range(1, dim_z + 1):
        band = ds.GetRasterBand(i)
        band_array = band.ReadAsArray()
        print("Image Shape:", band_array.shape)
        print("开始提取第{}波段".format(i))

        # 获取输出文件完整路径
        output_image = input_image_filepath.split("\\")[-1]
        print("output_image:", output_image)
        output_image = output_filepath + "\\"+output_image
        output_image = output_image.replace(".tif", "_b" + str(i) + ".tif")
        print(output_image)
        gtiff_driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
        out_ds = gtiff_driver.Create(output_image, im_width, im_height, 1, gdal.GDT_Float32)  # 注意输出数据类型和输入一致
        out_ds.SetProjection(ds.GetProjection())
        out_ds.SetGeoTransform(ds.GetGeoTransform())

        out_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(band_array)  # 将每个波段的数据写入内存，此时没有写入硬盘
        out_ds.FlushCache()  # 最终将数据写入硬盘
        out_ds = None  # 注意必须关闭tif文件

if __name__ == '__main__':
    # 输入路径 文件夹
    input_image_filepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\in1\pet2022.tif"
    # 输出路径 文件夹
    output_folder = r"C:\Users\Administrator\Desktop\out1"
    GetEnvolopePoint(input_image_filepath, output_folder)