帮我写一个python代码实现批量将多年的MOD13Q1的tif格式栅格数据进行季度最大值合成
时间: 2023-03-28 15:00:15 浏览: 68
可以的,以下是实现该功能的 Python 代码:
```python
import os
import glob
import numpy as np
import gdal
def batch_max_composite(input_dir, output_dir):
# 获取输入目录下所有tif文件
tif_files = glob.glob(os.path.join(input_dir, '*.tif'))
# 遍历每个季度
for season in range(1, 5):
# 获取该季度所有文件
season_files = [f for f in tif_files if f.endswith('_Q{}.tif'.format(season))]
# 如果该季度没有数据,则跳过
if not season_files:
continue
# 读取第一个文件,获取行列数和地理参考信息
dataset = gdal.Open(season_files[])
rows, cols = dataset.RasterYSize, dataset.RasterXSize
geotransform = dataset.GetGeoTransform()
projection = dataset.GetProjection()
# 创建一个数组,用于存储每个像元的最大值
max_array = np.zeros((rows, cols))
# 遍历每个文件,将每个像元的最大值存储到数组中
for tif_file in season_files:
dataset = gdal.Open(tif_file)
band = dataset.GetRasterBand(1)
data = band.ReadAsArray()
max_array = np.maximum(max_array, data)
# 创建输出文件
output_file = os.path.join(output_dir, 'MOD13Q1_{}_max.tif'.format(season))
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
output_dataset = driver.Create(output_file, cols, rows, 1, gdal.GDT_Float32)
output_dataset.SetGeoTransform(geotransform)
output_dataset.SetProjection(projection)
# 将数组中的最大值写入输出文件
output_band = output_dataset.GetRasterBand(1)
output_band.WriteArray(max_array)
output_band.FlushCache()
output_band.SetNoDataValue(-9999)
output_band.ComputeStatistics(False)
output_dataset = None
# 示例调用
batch_max_composite('/path/to/input/dir', '/path/to/output/dir')
```
该代码实现了批量将多年的 MOD13Q1 的 tif 格式栅格数据进行季度最大值合成的功能。具体实现过程如下:
1. 遍历输入目录下所有 tif 文件,按照季度进行分组。
2. 对于每个季度,读取该季度所有文件,获取行列数和地理参考信息。
3. 创建一个数组,用于存储每个像元的最大值。
4. 遍历该季度的每个文件,将每个像元的最大值存储到数组中。
5. 创建输出文件,将数组中的最大值写入输出文件。
注意,该代码使用了 GDAL 库来读写栅格数据,需要先安装该库。另外,输出文件的命名方式为 `MOD13Q1_Q{季度}_max.tif`,输出目录需要事先创建好。