本程序是实现的单层栅格数据的演示，若改为多层（波段，band）栅格数据，数据的读取（存储变量设置）数据的输出该如何改进。

要处理多层栅格数据，需要使用多维数组来存储和处理数据。在Python中，可以使用NumPy库来创建和操作多维数组。

对于数据的读取，可以使用GDAL库（Geospatial Data Abstraction Library），它可以读取和处理各种栅格数据格式。使用GDAL库可以读取多层栅格数据，并将其存储为多维数组。

对于数据的输出，可以使用GDAL库中提供的函数将多维数组转换为栅格数据格式，并保存到文件中。

下面是一个示例代码，演示如何读取和处理多层栅格数据：

import numpy as np
from osgeo import gdal

# 读取多层栅格数据
filename = 'multiband.tif'
dataset = gdal.Open(filename)
if dataset is None:
    print('无法打开文件: {}'.format(filename))
    exit()

# 获取数据的基本信息
rows = dataset.RasterYSize
cols = dataset.RasterXSize
bands = dataset.RasterCount

# 读取数据并存储为多维数组
data = np.zeros((bands, rows, cols), dtype=np.float32)
for i in range(bands):
    band = dataset.GetRasterBand(i+1)
    data[i,:,:] = band.ReadAsArray()

# 处理数据，例如将所有波段的像素值相加
result = np.sum(data, axis=0)

# 将结果保存为栅格数据
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_dataset = driver.Create('output.tif', cols, rows, 1, gdal.GDT_Float32)
out_dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(result)
out_dataset = None

# 关闭数据集
dataset = None

在上面的代码中，我们使用了GDAL库中的`gdal.Open()`函数打开多层栅格数据文件，并使用`dataset.RasterYSize`和`dataset.RasterXSize`获取数据的行数和列数，使用`dataset.RasterCount`获取数据的波段数。

然后，我们使用循环读取每个波段的数据，并将数据存储为多维数组`data`。在处理数据时，我们可以使用NumPy库中的函数对多维数组进行操作，例如将所有波段的像素值相加。

最后，我们使用GDAL库中的函数将结果保存为栅格数据格式，并将其写入文件中。