利用 Python 处理遥感影像数据：计算年度平均影像

在地球科学、气象学以及环境监测等领域，遥感影像数据是一种重要的信息源，它们可以提供地表的地形、植被覆盖、气候变化等丰富信息。然而，随着观测技术的进步，我们通常会获得大量的遥感影像数据，如何高效地处理和分析这些数据成为了一项挑战。本文将介绍如何利用 Python 中的 GDAL 库处理遥感影像数据，并通过计算年度平均影像来提取更有意义的信息。

1. 环境准备

在开始之前，确保你已经安装了 Python 和 GDAL 库。如果还没有安装，你可以通过 pip 进行安装：

代码语言：javascript

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pip install gdal

2. 处理单个 TIFF 文件

我们首先定义了一个函数 process_tiff_folder，它用于处理一个包含多个 TIFF 文件的文件夹。在这个函数中，我们遍历文件夹中的每个 TIFF 文件，读取其数据并提取地理信息。然后，我们将每个像素的经纬度与高程值一起保存在一个二维数组中，以便后续处理使用。

3. 计算年度平均影像

接下来，我们定义了一个名为 calculate_yearly_mean 的函数，它用于计算给定文件夹中所有影像文件的年度平均影像。在这个函数中，我们首先读取输入文件夹中的所有影像文件，并创建一个字典来存储每年的影像数据。然后，我们遍历每个影像文件，累加每年的像素值和像素计数。最后，我们计算每年的平均影像，并将结果保存为新的 TIFF 文件。

4. 示例代码

下面是一个示例代码，演示了如何使用上述函数处理遥感影像数据：

代码语言：javascript

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# 输入文件夹和输出文件夹
input_folder = "path/to/input/folder"
output_folder = "path/to/output/folder"
获取栅格数据
cols = process_tiff_folder(input_folder, output_folder)
计算年度平均影像
calculate_yearly_mean(input_folder, output_folder)

5. 完整代码

代码语言：javascript

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import os

import numpy as np

from osgeo import gdal
def process_tiff_folder(folder_path, output_folder):

for root, dirs, files in os.walk(folder_path):

for file in files:

if file.endswith(".tif"):

tif_path = os.path.join(root, file)

folder_name = os.path.basename(root)  # 获取文件夹名称

dataset = gdal.Open(tif_path)  # 打开tif
            # 获取行数列数和地理信息
            geo_information = dataset.GetGeoTransform()
            col = dataset.RasterXSize
            row </code></pre></div></div>