gdal 几何校正 python

以下是使用GDAL库进行几何校正的Python代码示例：

from osgeo import gdal

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

# 创建输出影像
dst_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').CreateCopy('output.tif', src_ds)

# 设置投影信息
dst_ds.SetProjection(src_ds.GetProjection())

# 设置仿射变换参数
# 以下参数需要根据实际情况进行修改
dst_ds.SetGeoTransform((0, 0.01, 0, 0, 0, -0.01))

# 关闭数据集
src_ds = None
dst_ds = None

上述代码中，首先使用`gdal.Open()`函数打开原始影像，然后使用`gdal.GetDriverByName().CreateCopy()`函数创建输出影像。接着，使用`dst_ds.SetProjection()`函数设置输出影像的投影信息，使用`dst_ds.SetGeoTransform()`函数设置输出影像的仿射变换参数。最后，关闭数据集以释放资源。

需要注意的是，上述代码中的仿射变换参数需要根据实际情况进行修改，具体的计算方法可以参考GDAL官方文档。

相关问题

遥感影像辐射校正 python

遥感影像辐射校正是指将遥感影像中的数字值转换为地表反射率或辐射亮度温度等物理量的过程。在进行遥感影像分析时，辐射校正是非常重要的一步，因为它可以消除不同时间、不同地点、不同天气条件下的影响，使得不同时间、不同地点、不同天气条件下的遥感影像具有可比性。

Python是一种非常流行的编程语言，也可以用来进行遥感影像辐射校正。在Python中，有很多开源库可以用来进行遥感影像处理，如GDAL、Rasterio、OpenCV等。这些库提供了丰富的函数和工具，可以方便地进行遥感影像读取、处理和输出。

遥感影像辐射校正的具体步骤包括：大气校正、辐射定标和几何校正。其中大气校正是最为关键的一步，它可以消除大气对遥感影像的影响，使得遥感影像中的数字值与地表反射率之间建立起准确的关系。常用的大气校正方法包括DOS（Dark Object Subtraction）、ATCOR（Atmospheric Correction）和6S（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）等。

如果你想学习如何使用Python进行遥感影像辐射校正，可以参考一些开源项目和教程，如Py6S、PyATCOR、PyDOS等。这些项目提供了Python接口，可以方便地调用相应的大气校正算法进行遥感影像辐射校正。

用python对高分1号WFV数据进行辐射定标和几何校正的程序

使用 Python 对高分一号 WFV 数据进行辐射定标和几何校正，可以使用第三方库，如 Rasterio 和 GDAL 等。以下是一个大致的处理流程：

1. 安装 Rasterio 和 GDAL 库，可以使用 pip 安装。

!pip install rasterio
!pip install gdal

2. 打开高分一号 WFV 的数据文件，读取元数据信息，并且获取辐射定标系数和定标方法。

import rasterio as rio
from rasterio.enums import Resampling

# 打开高分一号 WFV 数据文件
with rio.open('path/to/wfv_data.tif') as src:
    # 读取元数据信息
    metadata = src.meta
    # 获取辐射定标系数和定标方法
    radiance = src.read(1)
    radiance_scale = metadata['radiance_scale_factor']
    radiance_offset = metadata['radiance_add_offset']
    reflectance_scale = metadata['reflectance_scale_factor']
    reflectance_offset = metadata['reflectance_add_offset']
    calibration_method = metadata['calibration_method']

3. 对数据进行辐射定标处理，得到反射率或者辐射亮度温度值。

import numpy as np

# 对数据进行辐射定标处理
if calibration_method == 'DN-TO-RADIANCE':
    radiance = radiance * radiance_scale + radiance_offset
elif calibration_method == 'DN-TO-REFLECTANCE':
    radiance = radiance * reflectance_scale + reflectance_offset
    # 计算太阳高度角和太阳方位角
    solar_zenith = metadata['solar_zenith']
    solar_azimuth = metadata['solar_azimuth']
    # 计算反射率
    reflectance = radiance / np.sin(np.radians(solar_zenith))

4. 对数据进行几何校正处理，保证数据的空间参照一致性。

import gdal

# 打开外业定位数据和数字高程模型
with gdal.Open('path/to/ground_control_points.shp') as gcp_ds:
    ground_control_points = gcp_ds.GetLayer()
with gdal.Open('path/to/digital_elevation_model.tif') as dem_ds:
    digital_elevation_model = dem_ds.GetRasterBand(1)

# 进行几何校正处理
transform, width, height = rio.warp.calculate_default_transform(
    src.crs, 'EPSG:4326', src.width, src.height, *src.bounds, resolution=0.02)
kwargs = src.meta.copy()
kwargs.update({
    'crs': 'EPSG:4326',
    'transform': transform,
    'width': width,
    'height': height
})
with rio.open('path/to/output.tif', 'w', **kwargs) as dst:
    for i in range(1, src.count + 1):
        rio.warp.reproject(
            source=rio.band(src, i),
            destination=rio.band(dst, i),
            src_transform=src.transform,
            src_crs=src.crs,
            dst_transform=transform,
            dst_crs='EPSG:4326',
            resampling=Resampling.bilinear)

以上是一个大致的处理流程，具体的细节和参数设置需要根据具体的数据和需求进行调整。