envi对遥感图像进行裁剪

你可以使用Python中的库来对遥感图像进行裁剪，其中一个常用的库是GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）。以下是一个示例代码，演示如何使用GDAL来裁剪遥感图像：

from osgeo import gdal

def crop_image(input_image, output_image, xmin, ymin, xmax, ymax):
    # 打开输入图像
    dataset = gdal.Open(input_image)

    # 获取输入图像的投影和地理转换信息
    projection = dataset.GetProjection()
    geotransform = dataset.GetGeoTransform()

    # 计算裁剪窗口在图像上的像素坐标
    x_offset = int((xmin - geotransform[0]) / geotransform[1])
    y_offset = int((ymin - geotransform[3]) / geotransform[5])
    width = int((xmax - xmin) / geotransform[1])
    height = int((ymax - ymin) / geotransform[5])

    # 创建输出图像
    driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
    output_dataset = driver.Create(output_image, width, height, dataset.RasterCount, dataset.GetRasterBand(1).DataType)

    # 设置输出图像的投影和地理转换信息
    output_dataset.SetProjection(projection)
    output_dataset.SetGeoTransform((xmin, geotransform[1], 0, ymin, 0, geotransform[5]))

    # 逐波段写入输出图像数据
    for i in range(1, dataset.RasterCount + 1):
        band = dataset.GetRasterBand(i).ReadAsArray(x_offset, y_offset, width, height)
        output_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(band)

    # 关闭数据集
    dataset = None
    output_dataset = None

# 调用crop_image函数进行裁剪
input_image = 'input_image.tif'
output_image = 'output_image.tif'
xmin = 100.0
ymin = 200.0
xmax = 300.0
ymax = 400.0
crop_image(input_image, output_image, xmin, ymin, xmax, ymax)

在上述代码中，`input_image`是输入图像的路径，`output_image`是输出图像的路径，`xmin`、`ymin`、`xmax`和`ymax`是裁剪窗口的坐标范围。通过调用`crop_image`函数，你可以将输入图像裁剪为指定范围的输出图像。请确保已经安装了GDAL库，并将输入图像替换为你自己的遥感图像路径。