ArcGIS批量裁剪栅格数据（ArcPy方法）

遥感数据处理系列

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。本系列文章的开发环境为：ArcGIS 10.2.2 + Python 2.7、ENVI 5.3 + IDL 8.5

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前言

长时序数据怎么处理？一大堆的遥感数据如何批量裁剪？又如何处理为相同范围的栅格数据？那么，一个NB的批处理脚本派上了用场！祭出ArcPy
在文章ArcGIS批量裁剪栅格数据中总结了使用ArcGIS进行栅格数据裁剪的三种方式，但其中适用于批量数据处理最方便的还是使用 Python + ArcPy 的方式进行。本文总结了批处理的两种场景。

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一、栅格数据裁剪

1. 原理简介

栅格数据裁剪主要使用ArcPy的ExtractByMask函数。

函数使用：

ExtractByMask(in_raster, in_mask_data)

常用参数简介：

	in_raster：待裁剪的栅格数据
	in_mask_data：用于定义裁剪范围的输入掩膜数据
		    掩膜数据为栅格
		        -> 将在输出栅格中为掩膜数据中的 NoData 像元指定 NoData 值。
		        
            掩膜为要素数据 （常用）
                -> 输入栅格中像元的中心位于要素周长范围内，则会在输出中包含这些像元，
                -> 其中心落在要素周长之外的像元将会收到 NoData。

注意：掩膜操作时常用shp数据进行按掩膜提取（裁剪），如果为栅格数据格式亦可以通过ArcGIS的 Conversion Tools -> From Raster 具转为shp。

2. 代码

文件组织架构：

inws MYD09.2011.001.tif MYD09.2011.002.tif ... outws 空白文件夹

输入：

1. 一个含有若干栅格数据的文件夹（本例为“.tif”格式）
2. 待提取空间范围的参考文件（本例为“.shp”格式）

输出： 在输出路径文件夹下生成若干指定空间范围的tif格式数据

代码实例：

# -*- coding: UTF-8 -*-
import arcpy
import glob
import os

'''
批量裁剪：
    对输入文件夹下的数据，根据shp文件，进行批量裁剪，结果存放于输出文件夹
    
    需要修改：
        inws：输入路径（必选）
        outws：输出路径（必选）
        mask：参考范围的shp文件（必选）
        nameT：建议进行规范化，文件名的易读性（可选）
'''

arcpy.CheckOutExtension('Spatial')
 
# 输入路径  应该注意，中文路径，会导致读不出文件
inws = r"F:\MODIS09-17\500m\b1\2009"
 
# 输出路径
outws = r"F:\MODIS09-17\500m-clp\b1\2009"
 
# 指定shp范围边界文件，即目标区域的边界
mask = r"G:\shp\AidesLake_full.shp"

# 利用glob包，将inws下的所有tif文件读存放到rasters中
rasters = glob.glob(os.path.join(inws, "*.tif"))
 
# 循环rasters中的所有影像，进行按掩模提取操作
for ras in rasters:
    # nameT：输出文件名
    nameT = os.path.basename(ras) + "_clp.tif"

    outname = os.path.join(outws, nameT)  # 合并输出文件名+输出路径
    out_extract = arcpy.sa.ExtractByMask(ras, mask)  # 执行按掩模提取操作
    out_extract.save(outname)  # 保存数据
    print os.path.basename(ras) + " ---- 裁剪完成"
print "         ---- 全部裁剪完成 ----         "

上例可实现对输入路径文件夹下的所有栅格数据的按掩膜提取，但多年的数据都需要裁剪怎么办？
修改逻辑为进入二级目录、三级目录…然后调用核心函数即可。

二、多文件夹场景

栅格按掩膜提取倒不算费时，却是费事、费心思？想挂机处理？Perfect，继续来！

1. 二级目录

输入路径文件组织架构：

2009 2010 2011 MYD09.2011.001.tif MYD09.2011.002.tif ... inws 包含文件夹

inws  -> 2008、2009、2010...（若干年份文件夹里存放了若干tif文件）
outws -> 2008、2009、2010...（新建若干个空的年份文件夹，与输入路径文件组织架构相同）

代码如下：

# -*- coding: UTF-8 -*-
import arcpy
import glob
import os

'''
批量裁剪（二级目录）：
    对输入文件夹下的数据，根据shp文件，进行批量裁剪，结果存放于输出文件夹

    需要修改：
        inws：输入路径（必选）
        outws：输出路径（必选）
        mask：参考范围的shp文件（必选）
        nameT：建议进行规范化，文件名的易读性（可选）
'''

arcpy.CheckOutExtension('Spatial')

# 输入路径  应该注意，中文路径，会导致读不出文件
inws = r"F:\Data_CLDAS\TMP"

# 输出路径
outws = r"F:\TopLeft\CLDAS\TMP"

# 指定shp范围边界文件，即目标区域的边界
mask = r"F:\shp\Mekong_TopLeft.shp"

# 以下逻辑为：
#   获得子目录全路径，并进入子目录
#   执行文件夹批量掩膜操作
path_list = os.listdir(inws)  # 如果是存了三年的数据，那里面有三个文件夹，每个文件夹直接放了每年的数据
target_path_list = os.listdir(outws)  # 输出路径，也是里面有三个年份的文件夹

for i in range(len(path_list)):
    path = inws + "\\" + path_list[i]  # 文件夹列表   # 那这里就得到了年份的路径
    target_path = outws + "\\" + target_path_list[i]  # 进入年份的路径，是处理后的数据存放的地方

    # 利用glob包，将inws下的所有tif文件读存放到rasters中
    rasters = glob.glob(os.path.join(path, "*.tif"))

    # 循环rasters中的所有影像，进行按掩模提取操作
    for ras in rasters:
        nameT = os.path.basename(ras).split(".")[0] + ".tif"	
        outname = os.path.join(target_path, nameT)  # 合并输出文件名+输出路径
        
        out_extract = arcpy.sa.ExtractByMask(ras, mask)  # 执行按掩模提取操作
        out_extract.save(outname)  # 保存数据
        
        print os.path.basename(ras) + " OK!"
    print path_list[i] + " --- OK!"

print("   ---   All project is OK!   ---   ")

注意：这里懒了一步，就是要保持输入路径和输出路径的文件组织架构相同，如：输入路径包括三个文件夹，那输出路径也新建三个。为保持头脑清醒，每次都检查下输出是否正确，故每次都新建若干文件夹。

2. 三级目录

输入路径文件组织架构：

2008 2009 GLDAS.2009001.Qle.tif GLDAS.2009002.Qle.tif ... inws TMP PRS RHU 2008 2009 ... OtherFolder 包含文件夹 包含文件夹

输出路径文件组织架构：

2008 2009 空白文件夹 outws TMP PRS RHU 2008 2009 ... OtherFolder 包含文件夹 包含文件夹

-> inws  
    -> TMP、PRS、RHU...（二级目录）
        -> 2008、2009、2010...（若干年份文件夹里存放了若干tif文件）
-> outws
    -> TMP、PRS、RHU...（三级目录）
        -> 2008、2009、2010...（若干空白的年份文件夹）

代码如下：

# -*- coding: UTF-8 -*-
import arcpy
import glob
import os

'''
批量裁剪（三级目录）：
    对输入文件夹下的数据，根据shp文件，进行批量裁剪，结果存放于输出文件夹

    需要修改：
        inws：输入路径（必选）
        outws：输出路径（必选）
        mask：参考范围的shp文件（必选）
        nameT：建议进行规范化，文件名的易读性（可选）
'''

arcpy.CheckOutExtension('Spatial')

# 输入路径  应该注意，中文路径，会导致读不出文件
inws = r"F:\MODIS09-17\500m"

# 输出路径
outws = r"F:\MODIS09-17\500m-clp"

# 指定shp范围边界文件，即目标区域的边界
mask = r"F:\TopLeft\shp\Mekong_TopLeft.shp"

# 以下逻辑为：
#   获得子目录全路径，并进入子目录
#   执行文件夹批量掩膜操作
path_list = os.listdir(inws)  # 如果这里是存了三个参数，那每个参数文件夹又存放了年份文件夹，年份文件夹存放每年的数据
target_path_list = os.listdir(outws)  # 输出路径，也对应个三个参数文件夹*若干年份文件夹

# 进入二级目录
for i in range(len(path_list)):
    path = inws + "\\" + path_list[i]  # 得到年份文件夹路径
    target_path = outws + "\\" + target_path_list[i]  # 进入了年份的路径，是处理后的数据存放的地方

    # 进入三级目录
    # 输入路径inws -> 二级目录多年 -> 三级目录待处理文件存放的文件夹
    path_list_3 = os.listdir(path)  # 输入路径，第三级目录
    path_list_3.sort()  # python list字符按数字大小排序可用 "key=int" --https://blog.csdn.net/zmlovelx/article/details/94554406

    for ii in range(len(path_list_3)):  # 第三级目录里的内容
        path_3 = path + "\\" + path_list_3[ii]  # 第三级目录的完整路径，如：./\TIFF-8day\2008\1
        target_path_3 = target_path + "\\" + path_list_3[ii]

        # 数据处理核心部分
        # 利用glob包，将inws下的所有tif文件读存放到rasters中
        rasters = glob.glob(os.path.join(path_3, "*.tif"))
        # 循环rasters中的所有影像，进行按掩模提取操作
        for ras in rasters:
            nameT = os.path.basename(ras) + ".tif"
            outname = os.path.join(target_path_3, nameT)  # 合并输出文件名+输出路径
            
            out_extract = arcpy.sa.ExtractByMask(ras, mask)  # 执行按掩模提取操作
            out_extract.save(outname)  # 保存数据
            
            print os.path.basename(ras) + " OK!"
        print path_list[i] + " --- OK!"

print("   ---   All project is OK!   ---   ")

总结

ArcPy牛皮！毕业万岁！中期快乐！
一两个栅格数据的处理，那怎么都好说，数十参数的数十年数据处理，那可就是python真香喽~（这个裁剪的脚本真好用）

后记

写博客的初衷是分享我的一些经验，同时也方便自己在其他电脑上进行数据处理。帮了很多人，但评论区小伙伴也有遇到问题的，那么：知识付费，我的时间和经验正好可以解决你的问题。