【PythonRS】Rasterio库安装+基础函数使用教程

Rasterio是一个Python库，专门用于栅格数据的读写操作。它支持多种栅格数据格式，如GeoTIFF、ENVI和HDF5，为处理和分析栅格数据提供了强大的工具。RasterIO适用于各种栅格数据应用，如卫星遥感、地图制作等。通过RasterIO，用户可以方便地读取、写入和操作栅格数据，提高数据处理效率。此外，RasterIO还支持自定义栅格数据类型和变换操作，具有很高的灵活性和可扩展性。总的来说，RasterIO是一个功能强大、易用的栅格数据处理库，对于遥感、地理信息系统等领域的数据处理和分析具有重要意义。

1 Rasterio库安装

Rasterio依赖于pyproj、Shapely、GDAL、Fiona、geopandas、rasterio等库，如果你之前安装过GDAL就大可不必担心，因为GDAL的使用包揽了这些库。如果没有我建议直接安装rasterio库，然后报错什么库就安装什么库。**注意自己的Python版本号！！！**下载地址：Rasterio库

2 导入常用函数

这些都是我后面代码需要使用到的函数，注意要导入，别到时候报错。

import os
import rasterio
from rasterio.plot import show
from rasterio.windows import Window

3 基础操作代码展示

3.1 获取影像基本信息
def Get_data(filepath):
    ds = rasterio.open(filepath)  # 打开文件
    ds_bands = ds.count  # 波段数
    ds_width = ds.width  # 宽度
    ds_height = ds.height  # 高度
    ds_bounds = ds.bounds  # 四至范围
    ds_geo = ds.transform  # 仿射地理变换参数
    ds_prj = ds.crs  # 投影坐标系
    # print(ds.crs.wkt)
    # ds.nodatavals  # 缺失值
    # ds.dirver  # 数据格式
    print("影像的宽度为：" + str(ds_width))
    print("影像的高度为：" + str(ds_height))
    print("仿射地理变换参数为：" + str(ds_geo))
    print("投影坐标系为：" + str(ds_prj))
3.2 读写数据

这里的读写其实都和GDAL库差不多。读取的话都是读成数组，然后可以选择波段和读取范围；保存时都是选择波段数、仿射地理变换参数和投影信息。

def Read_Write_data(filepath):
    ds = rasterio.open(filepath)
    bands = ds.read()  # 以数组的形式读取所有波段
    band1 = ds.read(1, window=Window(0, 0, 512, 256))  # 以数组的形式打开波段1读取512*256
    new_dataset = rasterio.open(
        '/tmp/new.tif',
        'w',
        driver='GTiff',
        height=band1.shape[0],
        width=band1.shape[1],
        count=1,
        dtype=band1.dtype,
        crs='+proj=latlong',  # ds.crs
        transform=ds.transform,
    )
    new_dataset.write(band1, 1)  # 将band1的值写入new_dataset的第一个波段
3.3 可视化影像

这里是Rasterio自己集成了一个显示函数，不用我们自己再去使用matplotlib库绘制影像了。我这里就展示了一种用法，官方给了好几个demo，大家有兴趣可以自己去看。

def Show_data(filepath):
    ds = rasterio.open(filepath)
    show(ds, transform=ds.transform)
3.4 计算NDVI

这里给大家介绍一个经典案例，就是NDVI的计算。通过这个应该很容易就能理解Rasterio库的数据结构了。

def Get_NDVI(filepath):
    ds = rasterio.open(filepath)
    red = ds.read(4).astype('float64')
    nir_red = ds.read(5).astype('float64')
    ndvi = (nir_red - red) / (nir_red + red)
    new_dataset = rasterio.open('ndvi.tif',
                                'w',
                                driver='GTiff',
                                height=ds.height,
                                width=ds.width,
                                count=1,
                                dtype='float64',
                                crs=ds.crs,
                                transform=ds.transform)
    new_dataset.write(ndvi, 1)
    new_dataset.close()

4 完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Time ： 2023/10/19 11:20
@Auth ： RS迷途小书童
@File ：Rasterio Functions.py
@IDE ：PyCharm
@Purpose：rasterio库常用操作
"""
import os
import rasterio
from rasterio.plot import show
from rasterio.windows import Window


def Get_data(filepath):
    ds = rasterio.open(filepath)  # 打开文件
    ds_bands = ds.count  # 波段数
    ds_width = ds.width  # 宽度
    ds_height = ds.height  # 高度
    ds_bounds = ds.bounds  # 四至范围
    ds_geo = ds.transform  # 仿射地理变换参数
    ds_prj = ds.crs  # 投影坐标系
    # print(ds.crs.wkt)
    # ds.nodatavals  # 缺失值
    # ds.dirver  # 数据格式
    print("影像的宽度为：" + str(ds_width))
    print("影像的高度为：" + str(ds_height))
    print("仿射地理变换参数为：" + str(ds_geo))
    print("投影坐标系为：" + str(ds_prj))


def Read_Write_data(filepath):
    ds = rasterio.open(filepath)
    bands = ds.read()  # 以数组的形式读取所有波段
    band1 = ds.read(1, window=Window(0, 0, 512, 256))  # 以数组的形式打开波段1读取512*256
    new_dataset = rasterio.open(
        '/tmp/new.tif',
        'w',
        driver='GTiff',
        height=band1.shape[0],
        width=band1.shape[1],
        count=1,
        dtype=band1.dtype,
        crs='+proj=latlong',  # ds.crs
        transform=ds.transform,
    )
    new_dataset.write(band1, 1)  # 将band1的值写入new_dataset的第一个波段


def Show_data(filepath):
    ds = rasterio.open(filepath)
    show(ds, transform=ds.transform)


def Get_NDVI(filepath):
    ds = rasterio.open(filepath)
    red = ds.read(4).astype('float64')
    nir_red = ds.read(5).astype('float64')
    ndvi = (nir_red - red) / (nir_red + red)
    new_dataset = rasterio.open('ndvi.tif',
                                'w',
                                driver='GTiff',
                                height=ds.height,
                                width=ds.width,
                                count=1,
                                dtype='float64',
                                crs=ds.crs,
                                transform=ds.transform)
    new_dataset.write(ndvi, 1)
    new_dataset.close()


if __name__ == "__main__":
    filepath1 = r'B:\Personal\Rasterio_try/46_22.tif'

总结来说，Rasterio库是一个很好的二次封装的库，可以更方便快捷地处理遥感栅格数据。但我个人使用GDAL习惯了，所以不怎么用Rasterio库，如果大家刚开始学习使用Python去处理地理空间数据，那么Rasterio库是一个很好的推荐。

######学习资源推荐

零基础Python学习资源介绍

👉Python学习路线汇总👈
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（学习教程文末领取哈）
在这里插入图片描述

👉Python必备开发工具👈
在这里插入图片描述

温馨提示：篇幅有限，已打包文件夹，获取方式在：文末

👉Python学习视频600合集👈
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
在这里插入图片描述

👉实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述

👉100道Python练习题👈
检查学习结果。
在这里插入图片描述
👉面试刷题👈
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

资料领取

上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mfbz.cn/a/352278.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

奇怪问题说 - 测试篇

奇怪问题说 - 测试篇

文章目录 1.什么是软件测试2.软件测试和开发的区别3.软件测试的发展：4.软件测试岗位5.软件测试在不同类型公司的定位6.一个优秀的软件测试人员具备的素质6.1综合能力6.2掌握自动化测试技术6.3优秀的测试用例设计能力6.4探索性思维6.5有责任感和一定的压力 7.软件测试…
阅读更多...
SpringSecurity（15）——OAuth2密码模式

SpringSecurity（15）——OAuth2密码模式

工作流程 将用户和密码传过去，直接获取access_token，用户同意授权动作是在第三方应用上完成，而不是在认证服务器，第三方应用申请令牌时，直接带用户名和密码去向认证服务器申请令牌。这种方式认证服务器无法判断用户是…
阅读更多...
力扣hot100 字符串解码 栈 辅助栈

力扣hot100 字符串解码 栈 辅助栈

Problem: 394. 字符串解码 文章目录 思路💖 辅助栈 思路 👨‍🏫 路飞 💖 辅助栈 ⏰ 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) 🌎 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n) class Solution {public String decodeString(String s…
阅读更多...
1.26 C++ day3

1.26 C++ day3

思维导图 作业&#xff1a; 设计一个Per类&#xff0c;类中包含私有成员:姓名、年龄、指针成员身高、体重&#xff0c;再设计一个Stu类&#xff0c;类中包含私有成员:成绩、Per类对象p1&#xff0c;设计这两个类的构造函数、析构函数和拷贝构造函数。 代码 #include <ios…
阅读更多...
C语言指针数组的一篇补充

C语言指针数组的一篇补充

这段代码是我今早在想指针数组应该怎么去了解清楚的时候想到的一个代码&#xff0c;纠结了1半个多小时将代码理清楚&#xff0c;分享给大家看一下&#xff0c;对我最近发布的博文应该有一个补充帮助理解的作用。 对于这段代码的解释&#xff1a; 要正确理解指针数组是一个数组&…
阅读更多...
java版代码生成器

java版代码生成器

之前实现的JRT代码生成器是M版的&#xff0c;那么用户必须用M库才能有代码生成器的功能。为了提供给就是不用M库的用户使用&#xff0c;JRT再提供脚本版的java代码生成器&#xff0c;方便直接连关系库生成JRT的代码。 实现&#xff1a; import JRT.Core.MultiPlatform.JRTCon…
阅读更多...
代理IP有没有风险和安全问题？

代理IP有没有风险和安全问题？

在数字时代&#xff0c;随着互联网的日益普及&#xff0c;代理IP作为一种网络技术&#xff0c;其安全风险和潜在问题也逐渐成为人们关注的焦点。今天我们就来看看&#xff0c;代理IP到底有什么安全问题&#xff0c;我们又该如何避免这些问题呢&#xff1f; 这得从代理IP是什么来…
阅读更多...
解读BEVFormer，新一代CV工作的基石

解读BEVFormer，新一代CV工作的基石

文章出处 BEVFormer这篇文章很有划时代的意义&#xff0c;改变了许多视觉领域工作的pipeline[2203.17270] BEVFormer: Learning Birds-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers (arxiv.org)https://arxiv.org/abs/2203.17270 BEV …
阅读更多...
fatal error:require():Failed opening required

fatal error:require():Failed opening required

今天部署网站遇到了个错误 fatal error:require():Failed opening required 这个错误经常遇到 大多是网站 是开启了 open_basedir 但今天这个错误很神奇 先说解决方法 1. 检测一下是不是真的 不存在这个文件 即使100%确定 也建议你再仔细看一下 这个文件存不存在 今天我遇…
阅读更多...
高光谱图像加载、归一化和增强（jupyter book）

高光谱图像加载、归一化和增强（jupyter book）

1.获取高光谱图像&#xff1a;我用的是indian_pines的数据集&#xff0c;感兴趣的兄弟可以自行去官方网下载&#xff0c;gt的那个是它的标签哦&#xff0c;别搞错了。 2.图像加载&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;从本地路径加载 import scipy.io as sio# 文件路径 fil…
阅读更多...
在 ASP.NET Core Web API 中使用操作筛选器统一处理通用操作

在 ASP.NET Core Web API 中使用操作筛选器统一处理通用操作

前言&#xff1a;什么是操作筛选器 操作筛选器是 ASP.NET Core Web API 中的一种过滤器&#xff0c;用于在执行控制器操作&#xff08;Action&#xff09;之前或之后执行一些代码&#xff0c;完成特定的功能&#xff0c;比如执行日志记录、身份验证、授权、异常处理等通用的处…
阅读更多...
css设置不可点击

css设置不可点击

文章目录 一、前言二、MDN三、使用四、注意五、总结六、最后 一、前言 在网页开发中&#xff0c;经常会遇到一种情况&#xff0c;就是需要将某个元素的点击事件屏蔽&#xff0c;使其在用户点击时没有任何反应。这时候&#xff0c;我们可以通过CSS的pointer-events属性设置为no…
阅读更多...
详解SpringCloud微服务技术栈：ElasticSearch搜索结果处理（排序、分页、高亮）

详解SpringCloud微服务技术栈：ElasticSearch搜索结果处理（排序、分页、高亮）

&#x1f468;‍&#x1f393;作者简介&#xff1a;一位大四、研0学生&#xff0c;正在努力准备大四暑假的实习 &#x1f30c;上期文章&#xff1a;详解SpringCloud微服务技术栈&#xff1a;DSL查询ES文档高级语法、相关性算分数学原理总结 &#x1f4da;订阅专栏&#xff1a;微…
阅读更多...
【华为 ICT HCIA eNSP 习题汇总】——题目集9

【华为 ICT HCIA eNSP 习题汇总】——题目集9

1、缺省情况下&#xff0c;广播网络上 OSPF 协议 Hello 报文发送的周期和无效周期分别为&#xff08;&#xff09;。 A、10s&#xff0c;40s B、40s&#xff0c;10s C、30s&#xff0c;20s D、20s&#xff0c;30s 考点&#xff1a;①路由技术原理 ②OSPF 解析&#xff1a;&…
阅读更多...
Android源码设计模式解析与实战第2版笔记（一）

Android源码设计模式解析与实战第2版笔记（一）

第一章 走向灵活软件之路 — 面向对象的六大原则 优化代码的第一步 — 单一职责原则 单一职责原则的英文名称是Single Responsibility Principle&#xff0c;缩写是SRP。 SRP&#xff1a;就一个类而言&#xff0c;应该仅有一个引起它变化的原因。 一个类中应该是一组相关性很…
阅读更多...
Elasticsearch：使用 Gemini、Langchain 和 Elasticsearch 进行问答

Elasticsearch：使用 Gemini、Langchain 和 Elasticsearch 进行问答

本教程演示如何使用 Gemini API创建 embeddings 并将其存储在 Elasticsearch 中。 我们将学习如何将 Gemini 连接到 Elasticsearch 中存储的私有数据&#xff0c;并使用 Langchian 构建问答功能。 准备 Elasticsearch 及 Kibana 如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Ki…
阅读更多...
小游戏选型(二)：第三方社交小游戏厂家对比，即构/声网/融云/云信等

小游戏选型(二)：第三方社交小游戏厂家对比，即构/声网/融云/云信等

前言&#xff1a; 上一篇文章我们主要介绍社交游戏化趋势&#xff0c;并分析了直播平台面临的买量贵、变现难等问题&#xff0c;探讨了小游戏作为新的运营变现玩法的优势。同时还列举了各大直播平台TOP5的小游戏。今天我们继续介绍小游戏系列内容&#xff0c;本文是该系列的第…
阅读更多...
力扣算法-Day20

力扣算法-Day20

541. 反转字符串II 给定一个字符串 s 和一个整数 k&#xff0c;从字符串开头算起&#xff0c;每计数至 2k 个字符&#xff0c;就反转这 2k 字符中的前 k 个字符。 如果剩余字符少于 k 个&#xff0c;则将剩余字符全部反转。如果剩余字符小于 2k 但大于或等于 k 个&#xff0c…
阅读更多...
确定软件项目范围基准 5个重点

确定软件项目范围基准 5个重点

软件项目范围基准明确了项目的边界、目标和主要交付成果&#xff0c;有助于提高项目成本、进度和资源估算的准确性&#xff0c;便于实施项目控制&#xff0c;而且还可以帮助我们清楚分派责任&#xff0c;防止范围蔓延&#xff0c;从而提升项目的成功率。 如果没有明确确定范围基…
阅读更多...
Java复习系列之阶段二：数据库

Java复习系列之阶段二：数据库

1. 基础语法 1.1 DQL&#xff08;数据查询语句&#xff09; 执行顺序&#xff1a; from、join 、on、where、group by、having、select、distinct、order by、limit 1.2 DML&#xff08;数据修改语言&#xff09; 对数据表的增删改 insert into update set delete form 1.…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023