如何用33个栅格数据获取一个平均栅格

要从33个栅格数据中获取平均值栅格，你可以按照以下步骤操作：

1. **数据预处理**：
- 确保所有栅格数据的尺寸、分辨率和坐标系统一致，以便于后续合并。
- 将33个栅格数据加载到相应的编程环境（如Python的Pandas或Rasterio，或是GIS软件如ArcGIS等）。

2. **计算平均值**：
- 创建一个新的空白栅格，大小和分辨率与原始栅格相同，用于存放结果。
- 使用循环遍历每个输入栅格的像素值，将每个像素点的值加到对应位置的新栅格上，并同时累加计数器，记录有多少栅格覆盖了这个像素。

   # 假设你有一个包含33个栅格的列表
   raster_data = [raster_1, raster_2, ..., raster_33]
   average_raster = np.zeros_like(raster_1)  # 初始化新栅格
   count_raster = np.zeros_like(average_raster)  # 初始化计数器

   for raster in raster_data:
       average_raster += raster.values
       count_raster += np.ones_like(raster.values)

3. **计算并保存平均值**：
- 最后，除以累计的栅格计数，得到每个像素的平均值，再将结果赋值给新的平均栅格。
- 如果需要，可以将结果转换回合适的格式（如GeoTIFF），然后保存到文件中。

average_values = average_raster / count_raster
# 转换并保存
average_raster_array = average_values.astype(raster_type)
average_raster.save("average_raster.tif")