from nirpy.fileio import read_nir为什么报错

这可能是因为您没有安装`nirpy`模块或者没有正确导入`read_nir`函数。请确保已经正确安装`nirpy`模块，并且在代码中正确导入函数。例如：

import nirpy

data = nirpy.read_nir('path/to/nir/data')

如果您已经安装了`nirpy`模块，但仍然出现错误，请尝试卸载和重新安装`nirpy`模块。

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import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

这是一个Python脚本，用于将指定文件夹中的所有大小为1280x960的TIFF文件裁剪为指定大小并保存到另一个文件夹中。

以下是对代码的详细解释：

import os
import numpy as np
from osgeo import gdal

# 定义输入文件夹路径、输出文件夹路径和裁剪后的目标宽度和高度
input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi'
output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai"
target_width = 1230
target_height = 910

# 遍历文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith(".tif"): # 如果文件是TIFF文件
        tif_path = os.path.join(input_folder, filename) # 构造完整的文件路径
        tif_dataset = gdal.Open(tif_path) # 读取TIFF文件

        # 如果TIFF文件存在且大小为1280x960
        if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960:
            data = tif_dataset.ReadAsArray() # 读取TIFF文件中的像素数据

            # 计算裁剪后的左上角坐标
            x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2
            y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2

            # 对像素数据进行裁剪
            new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width]

            # 构造输出文件路径，并创建输出文件
            output_path = os.path.join(output_folder, filename)
            driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
            new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType)

            # 设置输出文件的地理参考和投影信息
            geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform()
            new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5])
            new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform)
            new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection())

            # 将裁剪后的像素数据写入输出文件
            for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1):
                new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1])

            new_dataset = None # 关闭输出文件以保存和释放资源
            print(f"Saved {filename} to {output_path}")
        else:
            print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.")

        tif_dataset = None # 关闭输入文件以释放资源

首先，我们导入了需要使用的模块，包括`os`、`numpy`和`gdal`。其中，`os`模块用于操作文件和文件夹，`numpy`模块用于处理像素数据，`gdal`模块用于读取和写入TIFF文件。

然后，我们定义了输入文件夹路径、输出文件夹路径和裁剪后的目标宽度和高度。这些变量用于在脚本中重复使用。

接下来，我们使用`os.listdir()`函数遍历输入文件夹中的所有文件，并使用`filename.endswith(".tif")`判断文件是否是TIFF文件。如果是TIFF文件，我们构造完整的文件路径并使用`gdal.Open()`函数读取TIFF文件。

然后，我们检查TIFF文件的大小是否为1280x960。如果是，我们使用`gdal.Dataset.ReadAsArray()`函数读取TIFF文件中的像素数据，并计算裁剪后的左上角坐标。我们使用`numpy`模块对像素数据进行裁剪，并构造输出文件路径。然后，我们使用`gdal.GetDriverByName()`函数创建输出文件，并将裁剪后的像素数据写入输出文件。最后，我们关闭输入文件和输出文件以释放资源，并输出保存的文件路径。

如果文件不是TIFF文件或大小不是1280x960，则输出相应的错误信息。

希望这份解释能够帮助您理解这段代码的功能和实现方法。

import arcpy red = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2020b33062\arcpy\data\band4.tif' nir = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2020b33062\arcpy\output\band5.tif' output = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2020b33062\arcpy\output\ndvi.tif' red_band = arcpy.Raster(red) nir_band = arcpy.Raster(nir) ndvi =arcpy.sa.Float (nir_band - red_band) /arcpy.sa.Float (nir_band + red_band) ndvi.save(output)错误代码在哪

这段代码中的错误在于最后一行，应该将 `ndvi` 保存为 `output` 路径指定的文件，而不是将 `ndvi` 另存为 `output`。修改后的正确代码如下：

import arcpy 

red = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2020b33062\arcpy\data\band4.tif'
nir = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2020b33062\arcpy\output\band5.tif'
output = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2020b33062\arcpy\output\ndvi.tif'

red_band = arcpy.Raster(red)
nir_band = arcpy.Raster(nir)
ndvi = arcpy.sa.Float(nir_band - red_band) / arcpy.sa.Float(nir_band + red_band)

ndvi.save(output)