帮我写批量处理多波段栅格数据值提取到矢量点并转为excal的代码

时间: 2023-06-09 18:06:18 浏览: 54
好的,以下是一个Python脚本可以完成您的要求: ```python import gdal import ogr import numpy as np # 打开多波段栅格数据 ds = gdal.Open("input_filename.tif") # 获取栅格数据的行列数和波段数 cols = ds.RasterXSize rows = ds.RasterYSize bands = ds.RasterCount # 遍历波段,在每个波段中提取值,并将其转换为点并添加到shp文件中 for band in range(bands): band_num = band + 1 band_data = ds.GetRasterBand(band_num).ReadAsArray() # 获取栅格的地理参照信息 transform = ds.GetGeoTransform() x_start = transform[0] y_start = transform[3] pixel_width = transform[1] pixel_height = transform[5] # 创建一个shp文件来存储提取的点 shp_driver = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile") shp_ds = shp_driver.CreateDataSource("output_filename.shp") shp_layer = shp_ds.CreateLayer("point_layer", geom_type=ogr.wkbPoint) shp_layer.CreateField(ogr.FieldDefn("value", ogr.OFTReal)) # 遍历栅格数据中的每个像素,将其转换为点并添加到shp文件中 for i in range(rows): for j in range(cols): x = x_start + pixel_width * j y = y_start + pixel_height * i value = band_data[i][j] point = ogr.Geometry(ogr.wkbPoint) point.AddPoint(x, y) feature = ogr.Feature(shp_layer.GetLayerDefn()) feature.SetGeometry(point) feature.SetField("value", value) shp_layer.CreateFeature(feature) feature = None print("Band " + str(band_num) + " processed and added to shapefile") # 将shp文件中的点和值导出为excal文件 excal_driver = ogr.GetDriverByName("XLSX") excal_ds = excal_driver.CreateDataSource("output_filename.xlsx") excal_layer = excal_ds.CreateLayer("data", geom_type=ogr.wkbNone) excal_layer.CreateField(ogr.FieldDefn("x", ogr.OFTReal)) excal_layer.CreateField(ogr.FieldDefn("y", ogr.OFTReal)) excal_layer.CreateField(ogr.FieldDefn("value", ogr.OFTReal)) for feature in shp_layer: excal_feature = ogr.Feature(excal_layer.GetLayerDefn()) excal_feature.SetField("x", feature.GetGeometryRef().GetX()) excal_feature.SetField("y", feature.GetGeometryRef().GetY()) excal_feature.SetField("value", feature.GetField("value")) excal_layer.CreateFeature(excal_feature) excal_feature = None excal_ds = None print("All bands processed and data exported to excal file") ``` 您需要将`input_filename.tif`替换为您的多波段栅格数据文件名,将`output_filename`替换为您想要的输出文件名。请注意,此代码假定多波段栅格数据是以与GDAL兼容的格式存储的。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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