resampling python实现
时间: 2023-06-29 08:02:47 浏览: 131
下面是一个 Python 实现的重采样函数,它可以将一个向量或数组重采样为一个新的长度更长或更短的向量或数组。
```python
import numpy as np
def resample(x, new_length):
"""重采样函数
参数:
x:输入向量或数组
new_length:新的长度
返回值:
resampled_x:重采样后的向量或数组
"""
# 获取输入向量或数组的长度
length = len(x)
# 生成一个原始向量或数组的索引序列
t = np.arange(0, length)
# 生成一个新的索引序列,它是等距的
new_t = np.linspace(0, length - 1, new_length)
# 使用线性插值来计算新的向量或数组
resampled_x = np.interp(new_t, t, x)
return resampled_x
```
该函数使用 NumPy 库中的 `linspace` 和 `interp` 函数实现等距重采样。要使用该函数,请将要重采样的向量或数组和新的长度作为参数传递给函数。函数将返回重采样后的向量或数组。
相关问题
python实现landsat大气校正
Python实现Landsat大气校正可以利用遥感图像处理库,如GDAL和Rasterio等。以下是一个基本的Python代码示例,用于实现Landsat 8的大气校正:
1. 导入所需的库和模块:
```python
import numpy as np
import rasterio
from rasterio import plot
from rasterio.warp import calculate_default_transform, reproject, Resampling
```
2. 定义校正函数:
```python
def atmospheric_correction(input_path, output_path):
with rasterio.open(input_path) as src:
# 读取波段数据
red = src.read(4)
green = src.read(3)
blue = src.read(2)
nir = src.read(5)
# 获取元数据
transform, width, height = calculate_default_transform(src.crs, 'EPSG:4326', src.width, src.height, *src.bounds)
# 创建新的校正后图像
dst_profile = src.profile
dst_profile.update({'crs': 'EPSG:4326', 'transform': transform, 'width': width, 'height': height})
# 大气校正公式
A = np.array([[0.3561, 0.3972, 0.3904, 0.6966],
[-0.3344, -0.3544, -0.4556, 0.6966],
[0.2626, 0.2141, 0.0926, 0.6830]])
# 校正计算
red_corr = (red*A[0, 0] + green*A[0, 1] + blue*A[0, 2] + nir*A[0, 3])
green_corr = (red*A[1, 0] + green*A[1, 1] + blue*A[1, 2] + nir*A[1, 3])
blue_corr = (red*A[2, 0] + green*A[2, 1] + blue*A[2, 2] + nir*A[2, 3])
# 保存校正后图像
with rasterio.open(output_path, 'w', **dst_profile) as dst:
dst.write(red_corr, 1)
dst.write(green_corr, 2)
dst.write(blue_corr, 3)
```
3. 调用校正函数进行图像校正:
```python
input_path = 'input_image.tif'
output_path = 'output_image.tif'
atmospheric_correction(input_path, output_path)
```
在上述代码中,我们首先使用[`rasterio.open()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.open.html)打开输入图像,然后使用[`read()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.io.html#rasterio.io.DatasetReader.read)读取红、绿、蓝和近红外波段的数据。接下来,使用[`calculate_default_transform()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.warp.html#rasterio.warp.calculate_default_transform)函数计算出输出图像的投影和变换信息。
然后,我们创建一个新的输出图像,并将大气校正公式应用于每个波段。最后,使用[`rasterio.open()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.open.html)并结合[`write()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.io.html#rasterio.io.DatasetWriter.write)方法将校正后的波段写入输出图像。
以上就是利用Python实现Landsat大气校正的基本代码示例。需要注意的是,校正公式中的参数值可以根据具体情况进行调整。此外,还可以通过其他方法来进一步改进校正效果,如大气遥感模型、气溶胶光谱等。
pycharm安装resampling软件包
可以使用PyCharm的内置包管理器pip安装resampling软件包。可以按照以下步骤进行安装:
1. 打开PyCharm,打开要使用resampling软件包的项目。
2. 点击顶部菜单栏中的“File”(文件)选项,选择“Settings”(设置)。
3. 在弹出的对话框中,点击左侧的“Project: your_project_name”(项目名称)选项卡,然后点击右侧的“Python Interpreter”(Python解释器)。
4. 在Python解释器页面中,点击右上角的“+”符号,搜索并选择“resampling”软件包,然后点击“Install Package”(安装软件包)按钮。
5. 等待安装完成后,就可以在项目中导入并使用resampling软件包了。
注意:如果无法连接到pypi.org,可以在PyCharm的设置中更改pip源为国内镜像,例如阿里云的pip源。