栅格掩膜栅格 python

栅格掩膜是一种用于限制或分割栅格数据的方法，通过将特定的值或范围设置为"掩膜"值，可以将这些值排除在计算或分析的过程中。在ArcMap中，可以使用Python脚本来创建栅格掩膜。使用ArcPy提供的ProjectRaster_management函数可以将栅格数据进行投影变换。该函数中的参数包括输入栅格数据、输出栅格数据、目标坐标系等。另外，如果需要对栅格数据进行重分类，可以使用RemapRange函数来定义重分类规则，并将结果保存为掩膜。下面是一个示例代码：

import arcpy
from arcpy.sa import *

# 定义输入栅格数据和字段
in_raster = 'd:/try/quality.tif'
reclassField = 'value'

# 定义重分类规则
remap = RemapRange([[0,0, 1], [0,2, "NODATA"]])

# 进行重分类
out_raster = Reclassify(in_raster, reclassField, remap)

# 保存为掩膜
out_path = "d:/try/Mask.tif"
out_raster.save(out_path)

相关问题

arcgis制作栅格掩膜

### 如何在 ArcGIS 中创建和应用栅格掩膜

#### 创建栅格掩膜

为了创建栅格掩膜，在ArcMap环境中可以采用多种方法来定义哪些区域应该被保留作为有效数据区，而其余部分则视为NoData。一种常见的方式是基于已有的矢量边界文件（如面要素类），将其转换成栅格格式从而形成掩膜层[^1]。

对于具体操作而言：

- **准备材料**：确保拥有一个能够代表目标研究范围边界的矢量图层。

- **执行转换**：使用`Feature to Raster`工具将上述矢量边界转化为栅格形式。在此过程中需指定输出单元大小及属性字段用于赋值给新生成的栅格像元；通常情况下可以选择任意非零常数值表示该处存在有效的地理实体覆盖[^4]。

import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.FeatureToRaster_conversion("boundary.shp", "FID", "mask_grid", cell_size=30)

此段Python脚本展示了如何调用`Feature To Raster`功能完成由Shapefile至栅格对象间的转变过程，并设定了固定的分辨率参数以适应后续的空间分析需求。

#### 应用栅格掩膜

当拥有了合适的栅格掩膜之后，下一步就是将其应用于实际的数据集中以便于聚焦特定的研究区域内开展进一步工作。这一步骤可通过`Extract by Mask`工具轻松达成，它允许用户选取感兴趣的对象并通过设定好的掩膜裁剪掉不必要的背景干扰项[^3]。

下面给出一段简单的代码实例说明怎样运用Python API接口实现这一目的：

in_raster = "population_density.tif"  # 输入待处理影像路径
in_mask_data = "mask_grid"            # 掩膜栅格名称或路径
out_extract_by_mask = arcpy.sa.ExtractByMask(in_raster, in_mask_data)
out_extract_by_mask.save("masked_population_density.tif")  # 输出结果保存位置

这段程序片段实现了从原始人口密度图像中抽取出符合预定义掩膜条件的部分，并最终得到一张经过筛选后的专题地图产品。

qgis栅格掩膜提取

### 如何在 QGIS 中执行栅格掩膜提取操作

#### 准备工作
确保已经安装并启动了QGIS软件。准备用于掩膜提取的两个主要文件：一个是作为背景的栅格图层，另一个是定义提取边界的矢量图层。

#### 执行栅格掩膜提取的具体方法
选择菜单栏上的`栅格`选项，在下拉列表中依次选择`提取`->`按掩膜图层裁剪栅格`[^1]。此时会弹出对话框要求指定输入文件以及用来做为遮罩的矢量图层。对于输入文件，浏览并加载待处理的栅格数据；对于掩膜图层，则应选取之前准备好边界形状文件。设置好参数之后点击确认按钮即可开始处理过程。

为了提高效率和方便管理大批量的数据集，还可以利用QGIS内置的支持Python脚本的功能来进行自动化批处理作业[^3]。下面给出一段简单的PyQGIS代码片段用于示范如何编写这样的程序：

import os
from qgis.core import QgsProcessingFeedback, QgsRasterLayer

feedback = QgsProcessingFeedback()

input_folder = '/path/to/input/rasters'
mask_layer_path = '/path/to/mask.shp'
output_folder = '/path/to/output'

for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith('.tif'):
        input_raster_path = os.path.join(input_folder, filename)
        output_raster_path = os.path.join(output_folder, 'masked_' + filename)

        processing.run("gdal:cliprasterbymasklayer", {
            'INPUT': input_raster_path,
            'MASK': mask_layer_path,
            'OUTPUT': output_raster_path
        }, feedback=feedback)

这段代码实现了遍历指定目录下的所有.tif格式影像文件，并逐一按照给定的矢量边界对其进行裁切保存到另一输出路径的操作。