gdal.ReadAsArray 的输出是什么

`gdal.ReadAsArray` 的输出是一个 NumPy 数组，其中包含栅格数据集的像素值。输出数组的维度取决于栅格数据集的尺寸和波段数量。

如果栅格数据集是单波段的，输出数组将是一个二维数组，其中每个元素表示一个像素的值。

如果栅格数据集是多波段的，输出数组将是一个三维数组，其中第一维表示波段数，第二维和第三维表示栅格数据集的行和列。

你可以使用 `shape` 属性获取输出数组的形状，使用索引来访问特定的像素值。例如，`array[0, 0]` 表示第一个波段中的第一个像素值。

相关问题

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

1. 引入必要的 Python 库(numpy, osgeo, xml.dom, sys, os)

2. 设置 PROJ_LIB 环境变量，用于指定投影库的路径

3. 使用 gdal.UseExceptions() 引入异常处理

4. 使用 gdal.AllRegister() 注册所有的驱动

5. 编写 atmospheric_correction 函数，用于进行大气校正

6. 在 atmospheric_correction 函数中读取遥感影像，获取影像的第一个波段并转换为浮点型数组

7. 进行大气校正，计算出校正后的影像

8. 创建输出校正结果的影像，使用 gdal.GetDriverByName('GTiff') 获取 GTiff 驱动

9. 写入校正结果，将校正结果写入输出影像

10. 关闭数据集，释放资源

11. 使用 minidom.parse() 解析 XML 文件，并获取输入路径和输出路径

12. 调用 atmospheric_correction 函数进行大气校正

13. 程序结束，输出大气校正完成的提示信息

rom osgeo import gdal import copy import numpy as np from PIL import Image from tqdm import tqdm # read image def readTif(fileName): dataset = gdal.Open(fileName) if dataset == None: print(fileName + "文件无法打开") width = dataset.RasterXSize # 栅格矩阵的列数 height = dataset.RasterYSize # 栅格矩阵的行数 data = dataset.ReadAsArray(0, 0, width, height) return data, dataset # 保存tif文件函数 def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path): if 'int8' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_Byte elif 'int16' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_UInt16 else: datatype = gdal.GDT_Float32 if len(im_data.shape) == 3: im_bands, im_height, im_width = im_data.shape elif len(im_data.shape) == 2: im_data = np.array([im_data]) im_bands, im_height, im_width = im_data.shape # 创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype) if (dataset != None): dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) # 写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj) # 写入投影 for i in range(im_bands): dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i]) del dataset

你可以使用 Lua 的 io 库来读取和写入文件。以下是一个简单的 Lua 脚本，可以将 lvmvm 文件转换为 txt 文件：

-- 打开 lvmvm 文件
local f = io.open("input.lvmvm", "rb")

-- 读取文件内容
local content = f:read("*all")

-- 关闭文件
f:close()

-- 将 lvmvm 文件内容写入 txt 文件
local f = io.open("output.txt", "w")
f:write(content)
f:close()

请将 "input.lvmvm" 替换为你要转换的 lvmvm 文件的路径，将 "output.txt" 替换为你要输出的 txt 文件的路径。