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。
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
文章目录
- 遥感数据处理系列
- 前言
- 一、栅格数据平均值
-
- 1. 原理简介
- 2. 代码
- 总结
前言
在使用ArcGIS的开发包函数进行栅格数据平均值计算时发现,在结果影像出现了好多的异常值?经过查看发现是因为ArcGIS算法的问题,所以,用IDL写了下自己的栅格平均值计算逻辑。
一、栅格数据平均值
1. 原理简介
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
2. 代码
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-LMB2017' ; 输入路径 out_dir='F:LMBLE-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。
总结
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
需要了解更多数据库技术:IDL批量计算栅格数据平均值,都可以关注数据库技术分享栏目—计算机技术网(www.ctvol.com)!
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