Python遥感影像叠加分析：基于一景数据提取另一数据

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小编点评

本文介绍了一种基于Python中GDAL模块的方法，用于叠加提取两景栅格影像中相同区域的不同植被类型的像元数值。文章首先描述了需求，即一景表示6种不同植被类型的.tif格式栅格数据和另一景表示植被参数的.tif格式栅格数据。接着，文章详细说明了实现方法，包括使用gdal.Open()和ReadAsArray()函数读取栅格数据，创建列表存放不同植被类型的植被参数数值，以及遍历两个栅格数据并提取对应植被参数数值的过程。最后，文章提醒注意实际应用中可能需要根据需求对代码进行修改。 1. **需求描述**： - 一景为6种不同植被类型的.tif格式栅格数据。 - 另一景为与前述数据同区域、表示植被参数的.tif格式栅格数据。 2. **实现方法**： - 使用gdal.Open()函数打开植被类型栅格数据文件，使用ReadAsArray()函数读取数据并转为数组。 - 使用gdal.Open()函数打开植被参数栅格数据文件，使用ReadAsArray()函数读取数据并转为数组。 - 创建6个空列表，用于存放6种不同植被类型对应的植被参数数值。 - 遍历两个栅格数据，根据像元数值将植被参数数值存入相应列表。 3. **注意事项**： - 要注意区分有效值（如植被类型）和无效值（如0）。 - 根据实际应用需求，可能需要对代码进行适当修改。总的来说，文章展示了一种利用GDAL模块对栅格数据进行处理的实用方法，能够有效地从两组栅格数据中提取和叠加特定植被类型的参数数值。

正文

本文介绍基于Python中GDAL模块，实现基于一景栅格影像，对另一景栅格影像的像元数值加以叠加提取的方法。

本文期望实现的需求为：现有一景表示6种不同植被类型的.tif格式栅格数据，以及另一景与前述栅格数据同区域的、表示植被参数的.tif格式栅格数据；我们希望基于前者中的植被类型数据，分别提取6种不同植被类型的植被参数数值。这里需要注意，两景栅格影像的行数、列数也都是一致的。

了解了具体需求后，我们即可开始代码的实践；本文用到的具体代码如下所示。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec  1 16:56:26 2022

@author: fkxxgis
"""

from osgeo import gdal

vt_file_path = "E:/LC_M/data/LC.tif"
lcc_file_path = "E:/LC_M/data/LC_Clip.tif"

vt_raster = gdal.Open(vt_file_path)
vt_array = vt_raster.ReadAsArray()
lcc_raster = gdal.Open(lcc_file_path)
lcc_array = lcc_raster.ReadAsArray()

raster_row, raster_col = vt_array.shape
li_1, li_2, li_3, li_4, li_5, li_6 = [ [] for i in range(6)]

for i in range(raster_row):
    for j in range(raster_col):
        if vt_array[i][j] == 1 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_1.append(lcc_array[i][j])
        elif vt_array[i][j] == 2 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_2.append(lcc_array[i][j])
        elif vt_array[i][j] == 3 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_3.append(lcc_array[i][j])
        elif vt_array[i][j] == 4 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_4.append(lcc_array[i][j])
        elif vt_array[i][j] == 5 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_5.append(lcc_array[i][j])
        elif vt_array[i][j] == 6 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_6.append(lcc_array[i][j])

其中，vt_file_path为表示植被类型的栅格数据，lcc_file_path为表示植被参数的栅格数据。

代码的整体思路其实也非常简单，首先通过gdal.Open()函数与.ReadAsArray()函数，分别读取两个栅格数据，并将两个栅格数据中的像元数值信息转换为数组格式；随后，因为表示不同植被类型的.tif格式栅格数据共有6种不同的像元数值，因此我们通过[] for i in range(6)这句代码，批量创建6个空的列表，用于存放6种不同植被类型分别对应的植被参数数值；接下来，同时遍历两个栅格数据，并基于表示不同植被类型的.tif格式栅格数据的像元数值，将表示植被参数的.tif格式栅格数据的像元数值依次提取、放入不同的列表中。

这里有一点需要注意，因为在表示植被参数的.tif格式栅格数据中0为无效值，因此在提取时，加了一个是否为0的判断；这一点大家在实际应用时结合自己的需求加以修改即可。

通过上述代码，我们即可将6种不同植被类型分别对应的植被参数数值提取出来，并存放于不同的列表中；随后即可基于不同列表中的数据加以各项空间分析。