使用Python获取卫星影像有效值区域边界轮廓矢量范围

获取卫星影像有效值区域边界轮廓矢量范围可以使用Python的遥感图像处理库，例如GDAL和OpenCV。以下是使用GDAL库的示例代码：

from osgeo import gdal, ogr

# 读取卫星影像
src_ds = gdal.Open('image.tif')

# 获取有效值区域的掩膜
mask_band = src_ds.GetMaskBand()
mask_arr = mask_band.ReadAsArray()

# 使用OpenCV库获取掩膜的边界轮廓
import cv2
_, contours, _ = cv2.findContours(mask_arr, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 创建矢量图层
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')
dst_ds = driver.CreateDataSource('contours.shp')
dst_layer = dst_ds.CreateLayer('contours', geom_type=ogr.wkbPolygon)

# 将边界轮廓转换为矢量要素，并添加到矢量图层中
for contour in contours:
    # 将边界轮廓转换为矢量要素
    ring = ogr.Geometry(ogr.wkbLinearRing)
    for point in contour.squeeze():
        ring.AddPoint(*point)
    polygon = ogr.Geometry(ogr.wkbPolygon)
    polygon.AddGeometry(ring)

    # 创建矢量要素，并设置几何形状
    feature = ogr.Feature(dst_layer.GetLayerDefn())
    feature.SetGeometry(polygon)

    # 将要素添加到图层中
    dst_layer.CreateFeature(feature)

# 获取矢量图层的范围
extent = dst_layer.GetExtent()
print(extent)

这段代码将会读取名为`image.tif`的卫星影像，获取有效值区域的掩膜，使用OpenCV库获取掩膜的边界轮廓，并将边界轮廓转换为矢量要素，最后输出矢量图层的范围。注意，这里输出的范围是矢量图层的范围，不是原始卫星影像的范围。如果需要获取原始卫星影像的范围，可以使用GDAL库的`GetGeoTransform()`方法获取影像的地理变换参数，并根据这些参数计算影像的范围。