Python遥感图像处理应用篇:python如何使用numpy读取遥感图像光谱值

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python遥感图像处理应用篇:python如何使用numpy读取遥感图像光谱值相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.数据准备

1.1 影像数据选取

这里选取一景OLI8(Landsat8)数据作为测试数据,该数据已经进行过辐射定标和大气校正。该数据显示如下

数据信息:轨道号12340  时间20190817 

由于一景数据过大,处理太耗费时间,这里裁剪一个规则矩形区域作为测试区。

1.2 绘制规则矩形

在ArcCatlog里面新建shapefile图层,投影选择和影像一致(对于较新版本实际上也可以随意设置,裁剪功能会自动转换投影进行裁剪),一般选择一致,这样更好一些。

选择矩形工具进行要素采集,即绘制一个规则矩形,这里是绘制一个水平的规则矩形。具体方法可以参考:Arcgis应用(二)使用editor工具绘制水平矩形

1.3 使用clip工具裁剪影像作为测试数据

使用以下第三个工具

或者直接从工具箱找到:

设置参数并点击OK输出结果

结果如下:

默认显示颜色很暗,可以拉伸一下,将符号系统属性中的max值设置为10,

效果如下:

至此,测试数据我们就做好了,我们可以看一下这个数据的基本参数信息如下:

有行列数信息,波段数信息,空间分辨率信息以及格式等。

2. 提取影像数据光谱值为txt文件

具体方法可以参考博文:ArcGIS应用(一)提取遥感影像各波段值

这里就省略了。

3.numpy读取光谱值数据

更新中(今天有点晚了,明天接着写了)

以上是关于Python遥感图像处理应用篇:python如何使用numpy读取遥感图像光谱值的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python遥感图像处理应用篇(二十一):Python+GDAL 批量计算遥感图像NDVI指数

Python遥感图像处理应用篇(二十五):Python+GDAL 波段组合

Python遥感图像处理应用篇(二十五):Python+GDAL 波段组合

Python遥感图像处理应用篇(二十二):Python+GDAL 批量等距离裁剪影像-续

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Python遥感图像处理应用篇(二十四):Python绘制遥感图像各波段热力图(相关系数矩阵)