Python中像 片大小和DSM大小不一致，如何对DSM进行切割，使其与像片大小范围一 致，同时建立一个与DSM格网大小相同的矩阵，以便存储DSM中各个格网点 的可见性。

针对这个问题，可以采取以下步骤来对DSM进行切割，并建立一个与DSM格网大小相同的矩阵：

1. 获取像片的大小范围，包括行数和列数。

2. 获取DSM的大小范围，包括行数和列数。

3. 计算出DSM中每个像素点的大小，即每个格网的大小。

4. 计算出需要切割的DSM的行数和列数，使得切割后的DSM的大小范围与像片大小范围相同。

5. 对DSM进行切割，将其切割为与像片大小范围相同的大小。

6. 建立一个与DSM格网大小相同的矩阵，用于存储DSM中各个格网点的可见性。

7. 遍历切割后的DSM中的每个像素点，计算出该像素点所在的格网坐标。

8. 将该像素点的可见性存储到对应的格网点中。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 获取像片的大小范围
image_rows = 100
image_cols = 100

# 获取DSM的大小范围
dsm_rows = 200
dsm_cols = 200

# 计算出DSM中每个像素点的大小
dsm_pixel_size = 0.1

# 计算出需要切割的DSM的行数和列数
cut_rows = int(dsm_rows * dsm_pixel_size / image_rows)
cut_cols = int(dsm_cols * dsm_pixel_size / image_cols)

# 对DSM进行切割
dsm_cut = dsm[::cut_rows, ::cut_cols]

# 建立一个与DSM格网大小相同的矩阵
visibility_matrix = np.zeros_like(dsm_cut)

# 遍历切割后的DSM中的每个像素点
for row in range(dsm_cut.shape[0]):
    for col in range(dsm_cut.shape[1]):
        # 计算出该像素点所在的格网坐标
        grid_row = row // image_rows
        grid_col = col // image_cols
        # 将该像素点的可见性存储到对应的格网点中
        visibility_matrix[grid_row, grid_col] += is_visible(dsm_cut[row, col])

其中，`is_visible`是一个用于计算某个点是否可见的函数，需要根据具体场景进行实现。