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在县城做团购网站博客网站建设的流程

在县城做团购网站,博客网站建设的流程,wordpress 修改端口,删除wordpress所以评论有段时间没有更新Python处理栅格、矢量数据了#xff0c;一部分是因为之前基本上已经把如何使用Python处理地理数据的方法覆盖完了#xff0c;另一部分是因为最近有其他方面的知识需要学习和巩固。也是赶巧#xff0c;最近有个项目需要构建模型对影像进行反演需要用到归一化…         有段时间没有更新Python处理栅格、矢量数据了一部分是因为之前基本上已经把如何使用Python处理地理数据的方法覆盖完了另一部分是因为最近有其他方面的知识需要学习和巩固。也是赶巧最近有个项目需要构建模型对影像进行反演需要用到归一化所以就编了一段代码今天就和大家分享一下如何使用Python对栅格数据进行归一化的操作。 1 原理 归一化是一种简化计算的方式即将有量纲的表达式经过变换化为无量纲的表达式成为标量。在多种计算中都经常用到这种方法。归一化是一种无量纲处理手段使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。 我这里使用的是最常规的归一化算法即最大-最小归一化公式如下 Y (X - Xmin) / (Xmax - Xmin) 2 Python代码 既然原理搞懂了接下来就是代码。代码部分也很简单和之前计算NDVI差不多。 # -*- coding: utf-8 -*-Time 2023/12/26 11:52 Auth RS迷途小书童 File Normalization of Raster Data.py IDE PyCharm Purpose栅格数据归一化 Web博客地址:https://blog.csdn.net/m0_56729804import numpy as np from osgeo import gdaldef Get_data(filepath):print(------------------------------------影像基础信息------------------------------------)ds gdal.Open(filepath) # 打开数据集datasetds_width ds.RasterXSize # 获取数据宽度ds_height ds.RasterYSize # 获取数据高度ds_bands ds.RasterCount # 获取波段数ds_geo ds.GetGeoTransform() # 获取仿射地理变换参数ds_prj ds.GetProjection() # 获取投影信息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))# data ds.ReadAsArray(0, 0, ds_width, ds_height) # 以数组的形式读取整个数据集def Normalization_value(filepath, out_path):print(-------------------------------------归一化处理-------------------------------------)ds gdal.Open(filepath) # 打开数据集datasetds_width ds.RasterXSize # 获取数据宽度ds_height ds.RasterYSize # 获取数据高度ds_geo ds.GetGeoTransform() # 获取仿射地理变换参数ds_prj ds.GetProjection() # 获取投影信息driver gdal.GetDriverByName(GTiff) # 载入数据驱动用于存储内存中的数组ds_result driver.Create(out_path, ds_width, ds_height, bandsds.RasterCount, eTypegdal.GDT_Float64)print(正在遍历所有波段......)for i in range(1, ds.RasterCount): # 遍历所有波段array_band ds.GetRasterBand(i).ReadAsArray(0, 0, ds_width, ds_height).astype(np.float64)min_value np.min(array_band) # 获取最小值max_value np.max(array_band) # 获取最大值array_result (array_band-min_value)/(max_value-min_value)ds_result.GetRasterBand(i).WriteArray(array_result) # 将结果写入数组array_result Nonedel array_resultds_result.SetGeoTransform(ds_geo) # 导入仿射地理变换参数ds_result.SetProjection(ds_prj) # 导入投影信息ds_result.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(0) # 将无效值设为0del ds_result# 删除内存中的结果否则结果不会写入图像中print(归一化处理已完成......)if __name__ __main__:print(\n)# os.environ[PROJ_LIB] G:/Anaconda/envs/pyDL/Lib/site-packages/osgeo/data/proj# os.environ[GDAL_DATA] G:/Anaconda/envs/pyDL/Lib/site-packages/osgeo/data# 添加PROJ至环境变量消除警告file_path r彭俊喜/MS600_0009_Multi.tif # 输入的栅格数据路径out_path1 r彭俊喜\test2.tif # 导出的文件路径Get_data(file_path) # 执行函数获取影像基本信息Normalization_value(file_path, out_path1)print(--------------------------------------程序结束--------------------------------------)如果大家在学习Python或者RS时有什么问题可以随时留言交流如果大家对批量处理有兴趣同样可以留言给博主博主会分享相关代码以供学习
http://www.zqtcl.cn/news/291040/

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