ArcGIS Python自动化批量裁剪遥感TIFF影像

在地理信息系统（GIS）领域，尤其是使用ArcGIS软件进行数据分析时，批量裁切遥感影像是一项常见的任务，特别是在处理大量tif格式的遥感数据时。本文将详细介绍如何使用Python编程语言结合ArcGIS工具箱，实现对MOD13Q1数据集中的.tif遥感影像进行批量裁切的过程。 首先，我们需要导入必要的模块和设置环境。Python脚本开始时，通过`import arcpy`导入ArcGIS的Python接口，这是进行GIS操作的基础。`from arcpy import env`是为了访问环境变量和工作空间设置。通过`arcpy.CheckOutExtension("spatial")`确保已经安装了 Spatial Analyst 扩展，这是裁切功能所必需的。 接下来，设置工作空间路径，这里是"F:\data\MOD13Q1\TIF"，这包含了待裁切的.tif文件集合。使用`arcpy.env.workspace`来设置当前工作目录，这样ArcGIS可以在此范围内查找文件。 然后，利用`arcpy.ListRasters("*","tif")`函数列出工作空间内所有以".tif"结尾的文件，实现了对所有.tif格式遥感影像的自动化查找。这个步骤简化了手动挑选文件的操作，提高了效率。 定义一个名为"mask"的变量，它指向要用于裁切的shapefile文件，如"F:\data\jiangsufishnet1.shp"，这个shapefile定义了裁剪区域的边界。 使用Python的for循环遍历列表中的每个.tif文件，通过`raster`变量引用当前文件。在每次迭代中，我们构建输出文件的完整路径，例如`out = "F:\\data\\MOD13Q1\\newmodis\\" + "clip_" + raster`。然后调用`arcpy.gp.ExtractByMask_sa()`函数，该函数是Extract By Mask工具的Python封装，用于根据mask（shapefile）裁剪栅格数据。 裁切完成后，输出一个提示消息，如"clip_" + raster + "hasdone"，表示当前文件的裁切已经完成。最后，当所有.tif文件处理完毕后，输出"All done"，表明整个批量裁切过程顺利完成。 总结来说，这段代码提供了一个模板，展示了如何使用Python与ArcGIS结合，通过批量处理来裁剪tif格式的遥感影像。用户只需修改输入的工作空间路径、待裁切的栅格文件列表以及裁剪边界shapefile，即可适应不同的遥感数据和应用场景。这种方法极大地节省了时间和人力，适合在大规模遥感数据处理中使用。