python tiff影像批量转png

可以使用Python的`Pillow`库来进行批量转换，具体的代码如下所示：

from PIL import Image
import os

input_folder = 'input_folder'  # 输入文件夹路径
output_folder = 'output_folder'  # 输出文件夹路径

if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith('.tif') or filename.endswith('.tiff'):  # 仅对tif或tiff格式的文件进行转换
        with Image.open(os.path.join(input_folder, filename)) as im:
            im.save(os.path.join(output_folder, os.path.splitext(filename)[0] + '.png'))

这个脚本会将输入文件夹中所有的tif或tiff格式的文件转换为png格式，并保存到输出文件夹中。需要注意的是，这个脚本假设所有的tif或tiff文件都是单通道的，如果有多通道的文件需要进行相应的修改。

相关问题

GEE批量下载运月MOD13Q1 NDVI数据代码

以下是一个 Python 脚本，可以帮助你批量下载运月MOD13Q1 NDVI数据：

import ee

ee.Initialize()

# 设置要下载的区域
region = ee.Geometry.Polygon(
        [[[72.5, 34.5], [72.5, 44.5], [102.5, 44.5], [102.5, 34.5]]])

# 设置时间范围
start_date = '2010-01-01'
end_date = '2020-12-31'

# 设置输出的文件名
output_name = 'MOD13Q1_NDVI'

# 设置输出的文件格式
output_format = 'GeoTIFF'

# 设置MODIS产品的ID
collection_id = 'MODIS/006/MOD13Q1'

# 获取MODIS产品的数据集
collection = ee.ImageCollection(collection_id).filterDate(start_date, end_date).filterBounds(region)

# 批量下载数据
# 设置每个影像的分辨率
scale = 250
# 获取影像列表
image_list = collection.toList(collection.size())
# 遍历影像列表
for i in range(image_list.size().getInfo()):
    # 获取当前影像
    image = ee.Image(image_list.get(i))
    # 获取当前影像的日期
    date = ee.Date(image.get('system:time_start')).format('YYYY-MM-DD').getInfo()
    # 设置输出的文件名
    output_file_name = output_name + '_' + date
    # 设置输出的路径
    output_file_path = '/path/to/output/folder/' + output_file_name + '.' + output_format
    # 下载影像
    task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=image, description=output_file_name, fileNamePrefix=output_file_name, folder='GEE', scale=scale, region=region.getInfo()['coordinates'], fileFormat=output_format)
    task.start()
    print('Downloading', output_file_name)

在运行脚本之前，需要进行以下几个设置：

1. 将 `region` 变量设置为你想要下载数据的区域，这里的例子是一个矩形范围。

2. 将 `start_date` 和 `end_date` 变量设置为你想要下载数据的时间范围。

3. 将 `output_name` 变量设置为你想要输出的文件名前缀。

4. 将 `output_format` 变量设置为你想要输出的文件格式，支持的格式包括 'GeoTIFF', 'TFRecord', 'Zipped GeoTIFF', 'PNG', 'JPEG', 'GIF', 'BMP', 'Kea', 'ENVI', 'HDF5', 'Numpy', 'Idrisi'。

5. 将 `collection_id` 变量设置为 MODIS 产品的 ID，这里是 MOD13Q1 NDVI 数据的 ID。

6. 将 `output_file_path` 变量设置为你想要保存下载数据的路径。

7. 运行脚本。

注意：在运行脚本之前，需要先安装 Google Earth Engine Python API。