Python批量求取多景栅格文件之间的像素差值

简介: 【2月更文挑战第18天】本文介绍基于Python语言,针对一个含有大量遥感影像栅格文件的文件夹,从其中第2景遥感影像开始,分别用每一景影像减去其前一景影像,从而求取二者的差值,并将每一个所得到的差值结果保存为新的一景遥感影像文件的方法~

  本文介绍基于Python语言,针对一个含有大量遥感影像栅格文件的文件夹,从其中第2景遥感影像开始,分别用每一景影像减去其前一景影像,从而求取二者的差值,并将每一个所得到的差值结果保存为新的一景遥感影像文件的方法。

  其中,本文所需实现的需求,和我们之前的一篇文章非常类似;但是在上述文章中,我们是基于PythonArcPy模块实现需求的。而在本文中,我们将通过另一个Python模块——gdal库,来实现这一需求;大家基于实际需要,选择这两篇文章中的代码即可。

  首先,来看一下我们具体的需求。我们现在有一个文件夹,其中存放着不同成像时间的单波段遥感影像文件(多波段遥感影像文件也可以用本文的代码,只不过就是在代码读取遥感影像数据的时候,先指定一下具体要读取的波段序号即可),其文件名就表示遥感影像的成像时间,且我们已经按照文件名,对这些遥感影像文件加以排序了;如下图所示。其中,每一景遥感影像的空间范围、地理参考信息、栅格行数与列数等都是一致的。

  我们希望其中每一景遥感影像之间的差值。例如,首先用2020009.tif这个文件,减去2020001.tif这个文件,得到一个差值结果文件(本文选择将这个结果图像命名为2020009_diff.tif);随后用2020017.tif这个文件,减去2020009.tif这个文件,得到一个差值结果文件(这个结果图像命名为2020017_diff.tif);以此类推,直到文件夹内的最后一个遥感影像文件。

  明确了需求后,我们就可以开始具体的操作。首先,本文所需用到的代码如下。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Dec 31 23:47:43 2023

@author: fkxxgis
"""

import os
from osgeo import gdal

def subtract_images(image1_path, image2_path, output_path):
    image1 = gdal.Open(image1_path)
    band1 = image1.GetRasterBand(1)

    image2 = gdal.Open(image2_path)
    band2 = image2.GetRasterBand(1)

    data1 = band1.ReadAsArray()
    data2 = band2.ReadAsArray()

    diff = data2 - data1

    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
    output = driver.Create(output_path, image1.RasterXSize, image1.RasterYSize, 1, band1.DataType)

    output_band = output.GetRasterBand(1)
    output_band.WriteArray(diff)

    output.SetGeoTransform(image1.GetGeoTransform())
    output.SetProjection(image1.GetProjection())

    image1 = None
    image2 = None
    output = None

def process_images(folder_path):
    file_names = os.listdir(folder_path)
    file_names.sort()

    for i in range(len(file_names) - 1):
        image1_path = os.path.join(folder_path, file_names[i])
        image2_path = os.path.join(folder_path, file_names[i + 1])

        output_name = file_names[i + 1].replace(".tif", "_diff.tif")
        output_path = os.path.join(result_path, output_name)

        subtract_images(image1_path, image2_path, output_path)
        print(output_name)

folder_path = "H:/Data_Reflectance_Rec/NDVI/NDVI_2020"
result_path = "H:/Data_Reflectance_Rec/NDVI/NDVI_2020_Dif"
process_images(folder_path)
AI 代码解读

  其中,我们首先导入所需的模块。在这里,os模块用于处理文件和文件夹路径,gdal模块则用于读取和处理遥感影像数据。

  接下来,我们定义了一个subtract_images函数,用于计算两幅影像之间的差异。这个函数简单的流程如下:首先,打开影像image1_pathimage2_path,并读取两幅影像的第一个波段的数据(如果大家有多个波段需要计算,那么就可以通过循环,分别对每一个波段加以处理),随后直接计算两幅影像数据的差异;接下来,创建一个新的影像文件output_path,并将差异数据写入其中;同时,设置新影像的地理转换和投影信息。最后释放打开的影像对象。

  其次,我们定义了一个process_images函数,用于处理一个文件夹中的一系列影像,我们前面的subtract_images函数,就是在这个process_images函数中调用的。这个函数简单的流程如下:首先,获取文件夹中的文件名,并按升序进行排序;其次,遍历文件名列表,对每对相邻的影像文件进行差值计算(调用subtract_images函数);接下来,将输出影像保存到指定的结果文件夹中,并以原始文件名为基础生成新的文件名。同时,在上述处理的过程中,打印结果文件名。

  最后,我们定义了一个文件夹路径folder_path,指定待处理的影像所在的文件夹路径;同时,定义了一个结果文件夹路径result_path,指定差值影像输出的文件夹路径。接下来,调用我们前面的process_images函数,传入待处理影像的文件夹路径,即可按要求开始处理影像。

  运行上述代码。首先,在运行过程中,会显示当前已经计算好的差值结果文件文件名,如下图所示;从而方便我们获取代码的执行进度。

  其次,执行代码完毕后,我们即可在结果文件夹中看到对应的多个差值结果文件;如下图所示。

  我们随机打开几景原始遥感影像,及其对应的差值结果文件;如下图所示,可以看到,我们差值结果文件中的像素,就是原始遥感影像文件之间像素的差值

  至此,大功告成。

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