网盘搜索 网站开发,网站做跳转微信打开,购物商城图片,网络建设公司起名下面的代码实现的是加载伊宁市NDVI数据#xff0c;首先进行相关的python包的导入#xff0c;然后定义和读取我们需要加载的数据#xff0c;这里我们使用的NDVI数据是将伊宁23年的NDVI数据合并成为了一张栅格图像#xff0c;每个波段表示一年的 NDVI#xff0c;我们这里显示… 下面的代码实现的是加载伊宁市NDVI数据首先进行相关的python包的导入然后定义和读取我们需要加载的数据这里我们使用的NDVI数据是将伊宁23年的NDVI数据合并成为了一张栅格图像每个波段表示一年的 NDVI我们这里显示NDVI以23年的平均值进行显示由于源数据中NDVI被乘了1000因此这里我们要除以1000然后使用绘图语句进行绘图显示并加上相应的图例结果如图1所示。
import rasterio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义 NDVI 栅格数据的路径
ndvi_file E:\Python\MODIS_NDVI_2023_ID_YiNing.tif
# 读取 NDVI 栅格数据
with rasterio.open(ndvi_file) as src:# 读取 NDVI 栅格数据的所有波段ndvi_data src.read()# 计算所有波段的平均值
mean_ndvi np.mean(ndvi_data, axis0)/1000.0# 绘制 NDVI 图像
plt.imshow(mean_ndvi, cmapRdYlGn)
plt.colorbar(labelNDVI)
plt.title(Mean NDVI)
plt.xlabel(Column)
plt.ylabel(Row)# 添加图例
cbar plt.colorbar()
cbar.set_label(NDVI)# 显示图像
plt.show()【下面是这段代码的详细解释】 import 语句导入了所需的库包括 geopandas、numpy、matplotlib.pyplot 和 rasterio。 ndvi_file E:\Python\MODIS_NDVI_2023_ID_YiNing.tif指定了 NDVI 栅格数据文件的路径。 with rasterio.open(ndvi_file) as src:使用 rasterio 库打开指定路径的 GeoTIFF 文件并将其作为 src 对象进行处理。 ndvi_data src.read()读取 NDVI 栅格数据的所有波段。 mean_ndvi np.mean(ndvi_data, axis0)/1000.0计算所有波段的平均 NDVI并除以 1000。 plt.imshow(mean_ndvi, cmapRdYlGn)使用 imshow 函数绘制 NDVI 图像参数 cmapRdYlGn 指定了使用的 colormap。 plt.colorbar(labelNDVI)添加颜色条指定标签为 NDVI。 plt.title(Mean NDVI)添加图像标题为 Mean NDVI。 plt.xlabel(Column)、plt.ylabel(Row)添加 x 轴和 y 轴标签。 cbar plt.colorbar()创建颜色条对象。 cbar.set_label(NDVI)设置颜色条标签为 NDVI。 plt.show()显示绘制好的 NDVI 图像。 图1|伊宁NDVI加载结果
