python 读 tiff高光谱

要使用Python读取tiff高光谱图像，可以使用GDAL库来实现。首先需要导入GDAL库，并使用gdal.Open()函数打开tiff文件。代码中的path_image变量用于指定tiff文件的路径。然后，使用GetRasterBand()函数获取图像的各个波段，并使用ReadAsArray()函数将波段数据读取为数组。接着，可以将读取的波段数据存储到三维数组中，以便进一步处理和分析。具体的代码如下所示：
import gdal
import numpy as np

# 使用GDAL读取tif文件
gdal.UseExceptions()
ds = gdal.Open(path_image)

# 获取图像的波段数量和尺寸
nrows = ds.RasterYSize
ncols = ds.RasterXSize
bandnum = ds.RasterCount

# 创建一个三维数组来存储波段数据
features = np.zeros((nrows, ncols, bandnum), dtype='float32')

# 逐个读取波段数据并存储到数组中
for i in range(1, bandnum + 1):
band = ds.GetRasterBand(i)
band_data = band.ReadAsArray()
features[:, :, i-1 = band_data

# 打印数组的尺寸
print(features.shape)

上述代码将读取tiff文件中的高光谱波段数据，并将其存储在名为features的三维数组中。数组的大小为(nrows, ncols, bandnum)，其中nrows和ncols表示图像的行数和列数，bandnum表示波段的数量。通过这种方式，我们可以方便地对高光谱图像进行处理和分析。123
引用[.reference_title]

1 利用python GDAL库读写geotiff格式的遥感影像方法[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
2 3 python读取高光谱数据为数组[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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