matlab怎么将栅格写入tif文件

时间: 2024-03-10 14:50:39 浏览: 166
要将MATLAB中的栅格数据写入TIFF文件,可以使用MATLAB内置的函数'imwrite',该函数可以将数值矩阵写入图像文件。以下是一个示例代码,假设我们有一个名为'grid'的数值矩阵,需要将其写入名为'output.tif'的TIFF文件中: ``` imwrite(grid, 'output.tif', 'tif'); ``` 其中,'grid'是要写入的栅格数据,'output.tif'是输出的TIFF文件名,'tif'是输出的文件格式。此外,'imwrite'函数还有其他可选参数,例如图像压缩格式、颜色映射等,可根据需要进行设置。
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matlab如何提取tif栅格图层信息

在MATLAB中,你可以使用`imread`函数来读取.TIF格式的栅格图像数据,并通过`imsave`函数保存原始图片,同时获取元数据。以下是基本步骤: 1. **读取TIF文件**: ```matlab img = imread('image.tif'); % 替换 'image.tif' 为你的TIF文件路径 ``` `img` 将是一个二维数组,包含了图像的数据。 2. **查看元数据**(如果有的话): MATLAB自带的一些图像处理函数如`info = imfinfo('image.tif')` 可以返回关于文件的信息,包括图像尺寸、颜色空间等。`info` 结构体将包含详细的数据。 3. **提取特定元数据**: 对于某些特定的元数据,例如分辨率或坐标系统,可以访问`info`结构体的相关字段,例如 `info.Width` 和 `info.Height` 获取宽度和高度,`info.XResolution` 和 `info.YResolution` 获取像素分辨率。 4. **保存信息**: 如果需要将部分元数据保存到文本文件或数据库,可以使用`fprintf`或类似函数将其写入。 请注意,如果你想要更高级的地理空间信息,可能需要使用专门针对地理信息处理的工具箱,比如Geoscience Toolbox或Remote Image Processing Toolbox,它们通常提供更多的功能来解析TIF文件的元数据。

matlab批量将HDF5文件转换为上栅格文件

可以使用MATLAB中的h5read函数从HDF5文件中读取数据,然后使用MATLAB中的geotiffwrite函数将数据写入为GeoTIFF格式的栅格文件。以下是一个简单的示例代码: ``` % 设置HDF5文件和输出文件夹路径 hdf5_folder = 'path_to_hdf5_folder'; output_folder = 'path_to_output_folder'; % 获取HDF5文件列表 hdf5_files = dir(fullfile(hdf5_folder, '*.h5')); for i = 1:length(hdf5_files) % 读取HDF5文件数据 hdf5_file = fullfile(hdf5_folder, hdf5_files(i).name); data = h5read(hdf5_file, '/data'); % 获取地理坐标信息 x = h5read(hdf5_file, '/x'); y = h5read(hdf5_file, '/y'); x_spacing = x(2) - x(1); y_spacing = y(2) - y(1); x_min = min(x) - x_spacing/2; y_min = min(y) - y_spacing/2; mstruct = geotiff2mstruct('path_to_reference_geotiff_file'); [~, lat] = projinv(mstruct, x, y); % 写入为GeoTIFF文件 output_file = fullfile(output_folder, [hdf5_files(i).name, '.tif']); geotiffwrite(output_file, data, lat, x_min, 'GeoKeyDirectoryTag', mstruct.GeographicCRS); end ``` 其中,`/data`是HDF5文件中存储数据的数据集名称,`/x`和`/y`是HDF5文件中存储地理坐标信息的数据集名称。`path_to_reference_geotiff_file`是一个参考的GeoTIFF文件,用于获取投影信息。在写入GeoTIFF文件时,使用了`geotiff2mstruct`函数将参考GeoTIFF文件的投影信息转换为地图转换结构体(Map Projection Structure,简称mstruct),然后使用`projinv`函数将地理坐标转换为投影坐标,最后调用`geotiffwrite`函数将数据写入为GeoTIFF格式的栅格文件。
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clc; clear; imgdir1 = 'H:\upscaling\GWRK\result_5.18\'; %%修改为所要处理的数据路径 addpath(genpath(imgdir1)); %% MK趋势分析 filenames = dir([imgdir1 '*.tif']); for i = 1:numel(filenames) data(:,:,i) = single(imread(filenames(i).name)); %% 原始数据 end %% [row,col, N]=size(data); timeslice = N; A=xlsread('E:\data\天峻土壤水分传感器网络每半小时土壤水分观测数据集(2019-2021)\57个站的5cm日均数据 - 副本.xlsx'); column1 = A(:, 1); array1D = column1'; beg = 2019; %%数据起始年份 last = 2021; %%数据结束年份 NA = data(1,1,1); %MK_para=zeros(row,col,2); K=zeros(row,col)*NaN; Z=zeros(row,col)*NaN; X=zeros(1,timeslice)*NaN; t=array1D;%数据时间长度 需要改 Alpha=0.05; %%置信区间 for i=1:row i for j=1:col if ismember(data(1,1,1),data(i,j,:)) % 当某位置的时间序列里有无效的数据时, assign NaN to Z and K Z(i,j)=-9999; K(i,j)=-9999; else MKResult=MKTrend(data(i,j,:),Alpha); X=squeeze(data(i,j,:)); p=polyfit(t',X,1); K(i,j)=p(1); %% 变化量 Z(i,j)=MKResult(1); %% 显著性 end end end %% ref_data=imread('H:\upscaling\GWRK\result\2019246.tif'); [W, R] = geotiffread('H:\upscaling\GWRK\result\2019246.tif'); info = geotiffinfo('H:\upscaling\GWRK\result\2019246.tif'); % [~, R0] = readgeoraster('H:\upscaling\GWRK\result\2019246.tif'); %%输入一幅标准的栅格数据来获取属性信息 % info = geotiffinfo('H:\upscaling\GWRK\result\2019246.tif'); %%输入一幅标准的栅格数据来获取属性信息 geoTags = info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag; outPath = 'H:\upscaling\MK\'; %%输出路径 outName1 = [outPath, 'GWRK.tif']; %%输出数据名称 geotiffwrite(outName1,Z,R,'GeoKeyDirectoryTag', info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag); %%若输出Slope值,将本行中的Z改为K即可

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