python将tif遥感影像行列数由4096改变为1024而像素大小不变地理位置不变

要实现将tif遥感影像的行列数由4096改变为1024而像素大小不变地理位置不变，可以使用Python中的GDAL库来完成。

首先，需要安装GDAL库。可以使用pip install命令或者Anaconda Navigator等工具进行安装。

接下来，可以使用如下代码实现对遥感影像的处理：

import gdal

# 打开tif影像
src_ds = gdal.Open('input.tif')

# 获取影像的基本信息
cols = src_ds.RasterXSize
rows = src_ds.RasterYSize
bands = src_ds.RasterCount
geo_transform = src_ds.GetGeoTransform()
projection = src_ds.GetProjection()

# 计算新的像素大小
new_pixel_size = geo_transform[1] * cols / 1024

# 计算新的地理范围
new_geo_transform = (geo_transform[0], new_pixel_size, geo_transform[2], geo_transform[3], geo_transform[4], -new_pixel_size)
new_cols = 1024
new_rows = int(rows * new_pixel_size / geo_transform[1])

# 创建输出影像
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
dst_ds = driver.Create('output.tif', new_cols, new_rows, bands, src_ds.GetRasterBand(1).DataType)

# 设置新的地理信息
dst_ds.SetGeoTransform(new_geo_transform)
dst_ds.SetProjection(projection)

# 进行重采样
gdal.ReprojectImage(src_ds, dst_ds, src_ds.GetProjection(), dst_ds.GetProjection(), gdal.GRA_NearestNeighbour)

# 关闭影像
src_ds = None
dst_ds = None

上述代码中，首先使用gdal.Open()方法打开tif遥感影像，然后获取影像的基本信息，包括行列数、波段数、地理变换和投影信息等。接着，计算新的像素大小和地理范围，并创建输出影像。最后，使用gdal.ReprojectImage()方法进行重采样，并设置新的地理信息。重采样使用的插值方法为最近邻插值。

需要注意的是，遥感影像的处理需要充分了解影像的数据格式和地理信息，以及使用合适的库和方法来完成处理。