对上面的代码进行修改，获取卫星影像边界范围

要获取卫星影像的边界范围，可以使用GDAL库的`GetGeoTransform()`方法获取影像的地理变换参数，并根据这些参数计算影像的范围。以下是修改后的示例代码：

from osgeo import gdal

# 读取卫星影像
src_ds = gdal.Open('image.tif')

# 获取影像的地理变换参数
transform = src_ds.GetGeoTransform()
x_origin = transform[0]
y_origin = transform[3]
pixel_width = transform[1]
pixel_height = transform[5]
cols = src_ds.RasterXSize
rows = src_ds.RasterYSize

# 计算影像的范围
x_min = x_origin
y_max = y_origin
x_max = x_origin + cols * pixel_width
y_min = y_origin + rows * pixel_height

# 输出影像的范围
print((x_min, y_min, x_max, y_max))

这段代码将会读取名为`image.tif`的卫星影像，获取影像的地理变换参数，根据这些参数计算影像的范围，并输出影像的范围。

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使用Python获取卫星影像有效值区域边界轮廓矢量范围

获取卫星影像有效值区域边界轮廓矢量范围可以使用Python的遥感图像处理库，例如GDAL和OpenCV。以下是使用GDAL库的示例代码：

from osgeo import gdal, ogr

# 读取卫星影像
src_ds = gdal.Open('image.tif')

# 获取有效值区域的掩膜
mask_band = src_ds.GetMaskBand()
mask_arr = mask_band.ReadAsArray()

# 使用OpenCV库获取掩膜的边界轮廓
import cv2
_, contours, _ = cv2.findContours(mask_arr, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 创建矢量图层
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')
dst_ds = driver.CreateDataSource('contours.shp')
dst_layer = dst_ds.CreateLayer('contours', geom_type=ogr.wkbPolygon)

# 将边界轮廓转换为矢量要素，并添加到矢量图层中
for contour in contours:
    # 将边界轮廓转换为矢量要素
    ring = ogr.Geometry(ogr.wkbLinearRing)
    for point in contour.squeeze():
        ring.AddPoint(*point)
    polygon = ogr.Geometry(ogr.wkbPolygon)
    polygon.AddGeometry(ring)

    # 创建矢量要素，并设置几何形状
    feature = ogr.Feature(dst_layer.GetLayerDefn())
    feature.SetGeometry(polygon)

    # 将要素添加到图层中
    dst_layer.CreateFeature(feature)

# 获取矢量图层的范围
extent = dst_layer.GetExtent()
print(extent)

这段代码将会读取名为`image.tif`的卫星影像，获取有效值区域的掩膜，使用OpenCV库获取掩膜的边界轮廓，并将边界轮廓转换为矢量要素，最后输出矢量图层的范围。注意，这里输出的范围是矢量图层的范围，不是原始卫星影像的范围。如果需要获取原始卫星影像的范围，可以使用GDAL库的`GetGeoTransform()`方法获取影像的地理变换参数，并根据这些参数计算影像的范围。

批量获取卫星影像实际范围4个角点坐标

对于批量获取卫星影像的实际范围的四个角点坐标，你可以使用卫星影像的元数据信息来获取。元数据通常包含有关卫星影像的地理参考信息，包括坐标系统、投影信息和图像边界。

以下是获取卫星影像实际范围四个角点坐标的一般步骤：

1. 获取卫星影像的元数据：可以通过卫星影像提供商的网站、API或其他数据源获取卫星影像的元数据。元数据通常以XML或JSON格式提供。

2. 解析元数据：使用适当的库或工具解析获取到的元数据。例如，Python中的`xml.etree.ElementTree`库或`json`模块可以用于解析XML或JSON格式的元数据。

3. 提取地理参考信息：从元数据中提取地理参考信息，包括坐标系统、投影信息和图像边界。

4. 转换坐标系统（可选）：如果需要将坐标系统转换为其他系统，可以使用相应的库或工具进行坐标转换。例如，Python中的`pyproj`库可以用于坐标系统转换。

5. 计算四个角点坐标：根据图像边界信息计算四个角点的坐标。通常，图像边界由左上角、右上角、右下角和左下角四个点组成。

请注意，具体的步骤和工具可能因使用的卫星影像和数据源而有所不同。你可能需要根据你使用的数据源和工具来适当调整上述步骤。

希望这个回答对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。