import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角(单位:度) aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程
时间: 2024-02-29 13:57:08 浏览: 21
1. 引入必要的 Python 库(numpy, osgeo, xml.dom, sys, os)
2. 设置 PROJ_LIB 环境变量,用于指定投影库的路径
3. 使用 gdal.UseExceptions() 引入异常处理
4. 使用 gdal.AllRegister() 注册所有的驱动
5. 编写 atmospheric_correction 函数,用于进行大气校正
6. 在 atmospheric_correction 函数中读取遥感影像,获取影像的第一个波段并转换为浮点型数组
7. 进行大气校正,计算出校正后的影像
8. 创建输出校正结果的影像,使用 gdal.GetDriverByName('GTiff') 获取 GTiff 驱动
9. 写入校正结果,将校正结果写入输出影像
10. 关闭数据集,释放资源
11. 使用 minidom.parse() 解析 XML 文件,并获取输入路径和输出路径
12. 调用 atmospheric_correction 函数进行大气校正
13. 程序结束,输出大气校正完成的提示信息
相关问题
import os import sys from pathlib import Path import numpy as np import torch import cv2
这是一段Python代码,用于导入一些常用的库和模块。让我为你逐个介绍一下:
1. `import os`:这个模块提供了许多与操作系统交互的函数,例如文件和目录操作。
2. `import sys`:这个模块提供了对Python解释器的访问和控制,可以用来处理命令行参数等。
3. `from pathlib import Path`:`pathlib`模块提供了一种面向对象的方式来处理文件系统路径。`Path`类是`pathlib`模块中的一个重要类,可以用来创建、操作和查询文件路径。
4. `import numpy as np`:`numpy`是一个用于科学计算的Python库,提供了高性能的多维数组对象和相关的计算函数。
5. `import torch`:`torch`是一个用于机器学习和深度学习的Python库,提供了张量(tensor)数据结构和相关的计算函数。
6. `import cv2`:`cv2`是OpenCV库的Python接口,OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库,提供了许多图像处理和计算机视觉算法的实现。
from .face_struct import * import cv2 import numpy as np import base64 import os
这段代码是导入了一些需要用到的库和自定义的人脸结构体。其中:
- `cv2` 是 OpenCV 库,用于图像处理;
- `numpy` 是 Python 数值计算的基础库,用于数组运算等;
- `base64` 是用于将二进制数据编码成 ASCII 字符的库;
- `os` 是 Python 的标准库,用于操作文件和目录。
具体的实现需要看后续代码。