python遥感影响预处理

### 使用Python进行遥感影像预处理

#### 准备工作
为了有效地对遥感影像进行预处理，环境配置至关重要[^1]。通常情况下，这涉及到安装必要的软件包和库，比如GDAL、NumPy以及OpenCV等。

#### 影像读取与基本统计量计算
对于具体的影像操作而言，`yimage`是一个非常实用的选择来加载多波段TIFF文件。一旦影像被成功载入并转换成数组形式之后，就可以借助于`numpy.mean()`函数轻松获取各像素位置上的均值信息[^3]:

import yimage
import numpy as np

# 加载遥感影像
img = yimage.imread('path_to_your_image.tif')
print(f'Image shape (height, width, channels): {img.shape}')

# 计算每个像素的平均强度
mean_intensity = np.mean(img, axis=2)

#### 数据清洗与归一化
针对可能存在的异常值或其他质量问题的数据点实施清理措施，并采用线性拉伸等方式完成数据标准化过程是非常重要的步骤之一。这样做的目的是提高后续分析工作的精度和效率:

def normalize(image_array):
    """Apply min-max normalization to the image array."""
    flattened_data = image_array.flatten()
    valid_pixels = flattened_data[~np.isnan(flattened_data)]  # Remove NaNs
    
    max_val = np.percentile(valid_pixels, 98)  # Exclude top outliers
    min_val = np.percentile(valid_pixels, 2)   # Exclude bottom outliers
    
    normalized_img = (flattened_data - min_val)/(max_val-min_val)
    
    # Clip values outside of [0, 1], then reshape back into original dimensions.
    clipped_normalized_img = np.clip(normalized_img, a_min=0., a_max=1.).reshape(image_array.shape)

    return clipped_normalized_img


normalized_mean_intensity = normalize(mean_intensity)

#### 几何校正
几何校正在确保不同时间序列间的图像对比度一致方面发挥着重要作用。虽然此部分主要依赖特定应用需求而定，但一般来讲，可以考虑使用OpenCV来进行仿射变换或透视变换等操作[^4]:

import cv2

# 假设已知四个角点对应关系用于构建变换矩阵M
pts_src = np.array([[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4]], dtype=float)
pts_dst = np.array([[X1,Y1],[X2,Y2],[X3,Y3],[X4,Y4]], dtype=float)

H, _ = cv2.findHomography(pts_src, pts_dst)
warped_image = cv2.warpPerspective(normalized_mean_intensity, H, dsize=(width,height))

上述代码片段展示了如何利用Python及其相关库实现遥感影像的基础预处理流程，包括但不限于读取、统计数据特征提取、质量控制及空间配准等方面的工作。