Python中img_ds = gdal.Warp('C:\yingxiang\image\image.tif',img_ds,dstSRS = dsm_proj)

时间: 2024-05-25 11:18:46 浏览: 159
RAR

利用GDAL把TIF文件转换为bmp,png等格式图片并对图片进行压缩

这行代码使用了GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)库中的Warp函数,将一个原始影像(img_ds)进行投影变换,输出到指定路径下的目标影像文件中。其中,C:\yingxiang\image\image.tif是目标影像的路径,img_ds是原始影像的数据集,dstSRS是目标影像的投影信息。具体来说,dstSRS = dsm_proj中的dsm_proj是目标影像的投影信息,可以通过调用gdal库中的GetProjection()函数获取。
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import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角(单位:度) aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): ''' 进行基于DSM格网排序的遮蔽检测方法 :param DSM: 输入的数字高程模型 :param grid_size: 格网大小 :param threshold_angle: 实现遮蔽的最大角度 :return: 遮蔽检测结果。True表示不遮蔽,False表示遮蔽 ''' width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=10) print(result.shape)这段代码in method 'BandRasterIONumPy', argument 3 of type 'double'为什么会报这个错误

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