Qt+GDAL遥感图像处理教程:轻松实现图像显示与波段选择

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2 下载量 197 浏览量 更新于2024-11-17 收藏 8KB ZIP 举报
资源摘要信息:"ImageOpen.zip_Qt+GDAL_gdal qt_gdal 遥感 qt_qt+gdal显示图像_qt波段" 本资源集为Qt与GDAL结合开发的图像处理程序,特别针对遥感图像的读取、处理和显示。该程序的主要功能是利用GDAL库打开不同格式的遥感图像,并通过Qt界面让用户可以选择RGB三波段进行图像显示。此程序的开发适于初学者理解图像处理流程和Qt与GDAL的结合使用,对于希望掌握遥感图像显示技术的开发者来说是一个很好的学习工具。 知识点详细说明: 1. Qt框架简介: Qt是一个跨平台的C++应用程序框架,用于开发具有图形用户界面(GUI)的应用程序。Qt广泛应用于软件开发,尤其适合开发复杂、多层次的桌面和嵌入式系统应用程序。Qt框架以信号与槽机制著称,这一机制简化了事件驱动编程。 2. GDAL库概念: 地理空间数据抽象库(GDAL)是一个用于读取和写入栅格地理空间数据格式的开源库。它支持绝大多数的栅格数据格式,并提供了丰富的API用于数据的读取、写入、转换等操作。GDAL是遥感图像处理中不可或缺的工具,尤其在处理不同格式的栅格数据时显示了强大的兼容性和灵活性。 3. Qt与GDAL结合开发遥感图像程序: 在本资源中,Qt框架用于构建用户界面,而GDAL库则负责处理遥感图像数据。开发者需要利用GDAL的API打开遥感图像文件,并将其数据传递给Qt界面进行显示。这种结合利用了Qt的强大界面构建能力和GDAL在地理空间数据处理方面的专业性。 4. 显示RGB三波段图像: 遥感图像通常包含多个波段,不同的波段可以对应不同的电磁波谱段(如红、绿、蓝等)。利用GDAL打开图像后,可以选择特定的波段组成RGB图像。在Qt界面中,开发者可以创建一个图像控件,用于展示最终选择波段组合后的图像。 5. 适合初学者的开发内容: 该资源包含的程序简单易懂,适合初学者进行学习和实践。通过实践操作,学习者可以了解如何使用GDAL打开图像文件,如何将图像数据传递到Qt界面,并如何在Qt中实现用户交互。这对于初学者来说是理解图像处理和GUI程序开发的良好起点。 6. 重要文件说明: 资源中的"ImageOpen.tar"文件,是本资源集的核心文件。用户需要解压该文件,以获取源代码和项目文件。解压后可能包含以下几个关键部分: - Qt项目文件:包含程序的基本结构和编译配置信息,是使用Qt Creator或其他IDE进行编译的基础。 - C++源代码文件:包含程序的主要逻辑实现,包括GDAL图像处理部分和Qt界面显示部分。 - 资源文件:可能包含图像、图标或其它非代码资源。 - 项目文档:可能包含一些开发者笔记、说明文档或教程,有助于理解项目结构和使用方法。 利用这个资源包,开发者不仅可以学习到如何使用GDAL和Qt,还可以根据自身需求对程序进行修改和扩展,进一步加深对遥感图像处理的理解和应用。

import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角(单位:度) aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程

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