本文介绍基于R语言中的raster包，遍历文件夹，读取文件夹下的大量栅格遥感影像，并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合，使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。 ...其中，本文是用R语言来进行操作的；如果希望基于Python语言实现类似的批量拼接、镶嵌操作，大家可以参考Python中arcpy栅格创建与多景遥感影像批量拼接与ArcPy依据成像时间分别批量拼接不同时相的遥感影像这两篇文章...首先，来看一下本文所需实现的需求。如下图所示，现有一个文件夹，其中含有大量栅格遥感影像；这些遥感影像均为同一成像时间、不同空间范围的遥感影像。...此时，tif_file_name变量中存放的是指定文件夹下的全部栅格遥感影像的文件名称，而不是遥感影像文件自身；而接下来我们进行拼接、融合的函数，都需要保证函数参数中的遥感影像是一个栅格对象（Raster...，且也不关心；因此就结合这一函数，将刚刚已经转为栅格对象（Raster* object）类型的图像所组成的列表tif_file_list作为参数，用do.call()函数来调用mosaic()函数，直到将
环境协变量代表地形、气候、永久冻土、水文和物候梯度，光谱协变量基于 1984-2020 年间收集的陆地卫星专题成像仪 (TM)、增强型专题成像仪增强版 (ETM+) 和陆地成像仪 (OLI) 数据。...估算值是通过两个随机梯度增强模型的组合得出的，这两个模型使用了环境协变量和光谱协变量。...环境协变量代表地形、气候、永久冻土、水文和物候梯度，光谱协变量基于 1984-2020 年间收集的陆地卫星专题成像仪 (TM)、增强型专题成像仪增强版 (ETM+) 和陆地成像仪 (OLI) 数据。...根据独立的空间阻断测试褶皱中的预测结果评估模型性能。为进一步了解误差，计算了观测和预测覆盖值的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、偏差和 R²。...数据采集、材料和方法 时间序列 PFT 模型的训练和预测使用了一套环境和光谱协变量。环境协变量代表整个研究区域的地形、气候、永久冻土、水文和物候梯度，对所有模型都是恒定的。
本文介绍基于R语言中的raster包，遍历读取多个文件夹下的多张栅格遥感影像，分别批量对每一个文件夹中的多个栅格图像计算平均值，并将所得各个结果栅格分别加以保存的方法。 ...其中，本文是用R语言来进行操作的；如果希望基于Python语言实现类似的平均值求取操作，大家可以参考Python ArcPy求取长时间序列栅格影像逐像元平均值与Python忽略NoData求取多时相遥感影像平均值这两篇文章...例如，打开第一个名为47RMN的文件夹，其中均为条带号为47RMN（即同一空间范围）、不同成像时间的遥感影像，如下图所示；其中，紫色框内的遥感影像文件名即可看出，这些图像是同一条带号、不同时间的遥感影像数据..., "\n") } 首先，需要通过library(raster)代码，导入本文所需的R语言raster包；关于这一包的配置，大家可以参考R语言raster包读取栅格遥感影像。...接下来，我们需要指定结果存放的路径，并将其放入变量result_path中。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。 首先明确一下我们的需求。...现有某一地区的多张栅格遥感影像，其虽然都大致对应着同样的地物范围，但不同栅格影像之间的空间范围、行数与列数、像元的位置等都不完全一致；例如，某一景栅格影像会比其他栅格影像多出一行，而另一景栅格影像可能又会比其他栅格影像少一列等等...我们希望可以以其中某一景栅格影像为标准，将全部的栅格影像的具体范围、行数、列数等加以统一。 本文所用到的具体代码如下。...这里需要注意，如果大家的各个栅格图像中，行数与列数最少的栅格不是同一个栅格，那么可以分别用行数最少、列数最少的这两个栅格分别作为模板，执行两次上述代码。 ...，逐一取出tif_file_list列表中的栅格文件，进行裁剪处理。
问题 笔者在处理地理栅格数据的时候，总是会发生偏差半个像素的问题。...比如说通过ArcMap打开一张.tif，查看其地理信息；同时用记事本打开.tfw，比较两者得地理信息： 同样的起点位置（左上角坐标），两者却相差半个像素的距离。...结论 经过比较和论证，笔者发现GDAL和ArcMap在处理TIF格式的地理栅格数据的时候，都遵循以下原则： GDAL/ArcMap读取的起点位置都是左上角像素左上角的位置。...例外 GDAL和ArcMap都没有区分处理的地理栅格数据是DEM（地形）还是DOM（影像），其实对于地形栅格数据，很多时候会把起点位置处理成左上角像素中心的位置。...比如说软件GlobalMapper中，打开TIF的时候会询问是将其作为DEM处理还是DOM处理。当作为DEM处理的时候，其余的原则一样，但是读取的起点就是左上角像素中心的位置了。
本文介绍基于Python语言，读取文件夹下大量栅格遥感影像文件，并基于给定的一个像元，提取该像元对应的全部遥感影像文件中，指定多个波段的数值；修改其中不在给定范围内的异常值，并计算像元数值在每一景遥感影像中变化的差值...现在有一个文件夹，如下图所示；其中，存放了大量的遥感影像文件，且每一景遥感影像都是同一个空间位置、不同成像时间对应的遥感影像，因此其空间参考信息、栅格的行数与列数等都是一致的。...这个函数接收两个参数input_folder和output_csv，分别表示存储栅格数据的文件夹路径和输出的Excel文件的路径。...读取当前波段的数据，并存储在band_data变量中。随后基于我们给定的像元位置，提取目标像元的数值（位置就是这个[target_row, target_col]）。...此外，为了使得我们保存结果时可以记录每一个数值对应的成像日期，因此需要从文件名中提取日期，并存储在date变量中。
本文介绍基于gdal模块，在命令行中通过GDAL命令的方式（不是Python或者C++代码，就是gdal模块自身提供的命令行工具），对栅格遥感影像数据加以投影，即将原本的地理坐标系转为投影坐标系的方法...我们现在有一个.tif格式的栅格遥感影像文件，其空间坐标系为GCS_WGS_1984，也就是WGS84，是一个地理坐标系；在ArcMap软件中将其打开，可以看到其空间坐标系及空间分辨率的单位（经纬度），...随后，在弹出的命令行中，我们首先cd进入存储有原文件（也就是待投影的栅格遥感影像文件）的路径下，然后输入如下的代码。...其中，需要注意，我们也可以不cd进入存储有原文件（也就是待投影的栅格遥感影像文件）的路径，但那样就必须在上述代码的前2个参数中，将栅格遥感影像文件的名称用完整的绝对路径来表示；否则就会如上图紫色框上方的那个报错一样...随后，按照Windows环境变量的设置方法提到的方法，在系统变量中，新建一个名叫PROJ_LIB的变量，并将proj这个文件夹的路径作为其值。如下图所示。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，依据渔网的矢量数据文件或通过手动划分小方格的方法，批量将大量栅格图像分割为多个矩形小栅格的方法。 首先明确一下我们的需求。...现有同一区域内的多张栅格遥感影像，我们希望对于每一景栅格遥感影像而言，都将其分割为多个小矩形；其中，分割后的每一个小矩形就是一个新的小的栅格文件。 知道了需求，我们便可以开始具体的实践操作。...，关于接下来用渔网中的格网去裁剪栅格图像，大家可以参考文章依据矢量要素批量分割栅格为多部分：ArcPy。 ...本文主要介绍第二种方法——基于ArcPy模块中的SplitRaster_management()函数，手动划定每一个小矩形的范围与大小，并直接裁剪每一景栅格遥感影像（也就是不再基于矢量文件来裁剪了）。...其中，我们前面也提到了，本文代码与上述文章代码不一致的地方在于，这里是在SplitRaster_management()函数中手动划定每一个小矩形的具体大小，而上述文章则是用一个已经得到的矢量要素文件去分割栅格
本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于具有多个面要素的要素类，批量分割大量栅格图像的方法。 首先明确一下我们的需求。现在需要基于一个面要素类，对一个栅格遥感影像加以分割；如下图所示。...这个面要素类中有3个部分，我们希望将背景的这个遥感影像也依据这3个要素的划分方式，进行切割，从而得到3个小区域对应的栅格数据。...同时，我们有很多张同一空间范围的栅格遥感影像，都希望通过这一方式对其加以分割，即需要批量进行上述操作。 ...，逐一取出tif_file_list列表中的栅格文件，进行分割处理。 ...其中，前两个参数就分别是我们待处理数据和结果数据的保存路径，第三个参数是每一个大的栅格图像（也就是待分割的图像）在被分为多个小图像后，每一个小图像的命名前缀。
., 2020） 沟壑，作为地表过程中的物质和能量运移的通道，是最活跃的地貌单元，广泛分布于黄土高原地区。...正负地形划分：按照一定的阈值，将地形划分为正地形和负地形，正地形是指地表的凸起、隆起和山丘等形态；负地形是指地表的凹形、凹陷和洼地等形态。...Raster Calculator 提取地形差值栅格中的负地形，结果为二值化图像：地形差值高于阈值的部分为正地形（0），低于阈值的部分为负地形（1）。...正负地形可以作为后续识别沟底和沟坡范围的依据。...，提取到了沟坡和沟底的分布范围。
在这里，我们默认所得拼接结果图层为一个（也就是file_path文件夹中全部的待处理遥感影像最终全拼接在一起）；如果大家需要使得拼接结果图层是多幅（也就是file_path文件夹中待处理遥感影像依据区域...、时间等分为很多不同的部分，每一部分拼接在一起），可以参考Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜，利用其中的循环方式实现需求。 ...在这里，我们选择用file_path路径下的第一个栅格数据（下称“第一栅格”）作为新栅格图层中各项属性（例如像素边长、像素数据格式等）的依据。...再利用arcpy.GetRasterProperties_management()函数获取第一栅格的数据格式；最后利用中间变量describe获取第一栅格的空间参考信息。 ...我之前就是由于选用了32 bit float格式的栅格数据进行拼接，导致全球范围的MODIS一个植被产品数据拼接花了将近一天的时间。
在地球科学、气象学以及环境监测等领域，遥感影像数据是一种重要的信息源，它们可以提供地表的地形、植被覆盖、气候变化等丰富信息。...然而，随着观测技术的进步，我们通常会获得大量的遥感影像数据，如何高效地处理和分析这些数据成为了一项挑战。...本文将介绍如何利用 Python 中的 GDAL 库处理遥感影像数据，并通过计算年度平均影像来提取更有意义的信息。 1. 环境准备 在开始之前，确保你已经安装了 Python 和 GDAL 库。...在这个函数中，我们首先读取输入文件夹中的所有影像文件，并创建一个字典来存储每年的影像数据。然后，我们遍历每个影像文件，累加每年的像素值和像素计数。...(root) # 获取文件夹名称 dataset = gdal.Open(tif_path) # 打开tif # 获取行数列数和地理信息
我们现有一个文件夹，其中含有大量的.tif格式的遥感影像，如下图所示。...我们希望实现的是，从2022年第001天开始，到第365天结束，对于每1个分幅，将其每1个8天时间范围内的所有遥感影像（无论是来自哪一个传感器）拼接在一起。...接下来，基于ListRasters("*", "tiff")获取待拼接的所有.tif格式栅格文件，并将其排序后存储在image_list列表中；image_dict是一个字典，用于存储栅格影像按日期和分幅号进行分组的结果...和天数image_days；接下来，使用正则表达式re.search提取影像文件名中的分幅号信息，并根据天数和分幅号生成字典的键dict_key；随后，将影像文件添加到相应的字典值中，如果字典键已存在，...再次，for循环遍历image_dict中的每个字典键和对应的影像文件列表——首先拆分字典键，获取天数和分幅号的信息；接下来，获取文件列表中第一个影像文件的信息，如像元大小、值类型、空间参考等（因为后期需要基于其来作为模板图像
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。...Google云盘中，通过手动下载到本地，其根目录结构如下： 图1 根目录结构 下载该10年间的数据后，打开RStdio并导入将趋势检验中将使用的R包。...NDVI均值图层 图3 R语言运行界面 图4 p值 图5 sen斜率 图6 Z统计量 R语言计算完slope和Z值后，根据这两个结果就可以进行NDVI趋势制图了。...文件研究区范围外的值非空，所以在这里先裁剪了一下 裁剪所用矢量和栅格数据坐标系需要一致，否则范围容易出错 统一使用了WGS84地理坐标系作为空间参考 使用Model builder构建地理处理流...Slope和Z值计算结果相乘，最后得到趋势变化划分 -2严重退化 -1轻微退化 0稳定不变 1轻微改善 2明显改善 图11 栅格计算器相乘 图12 arcgis计算NDVI趋势图
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值（NoData值）填充的方法。 ...在处理栅格图像文件时，我们经常会遇到图像中存在有无效值（即NoData值）的情况。...如下图所示，这里有一个矢量面要素图层和该矢量图层范围对应的一景栅格图像；可以看到，由于该栅格图像存在无效值NoData，因此栅格图像是没有完全遮盖矢量图层的。 ...最后，我们在原有遥感影像文件名后添加"_Fill.tif"后缀，作为填充后遥感影像文件的新文件名。 在 IDLE (Python GUI) 中运行代码。...如果大家想让更多的NoData值区域得到填充，就可以将FocalStatistics()函数中设定的参考区域的范围更大一些；当然，这样也会稍微降低填充值的精度，大家结合实际需要来操作即可。
（Grand Canyon）中的一小块： 1) 使用TIF格式的DEM 因为不太清楚别的网上资料里面地形文件是jpg格式的，要知道jpg格式只能8位且没有地理信息,所以在这里我直接使用的是GTiff...很奇怪我这里用osgDB读取TIF文件失败了，所以直接采用了GDAL读取。...2) 描述HeightField 使用GDAL打开高程文件(DEM)，能够获取地形的起点位置和间距，将其填充到HeightField中，这样OSG就确定了高程点的XY位置。...在使用GDAL读取高程文件(DEM)存储的高程值到内存中之后，依次填充到HeightField，就确定了地形的Z位置。最后绘制到节点，地形图也就绘制出来了。...其实我最初的设想是采用一个DOM（正射影像图）来实现，通过其地理位置确定纹理坐标，最终无视范围大小，实现一个DEM（高程）与DOM（影像）的自动叠加。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，基于一个大文件夹，遍历其中每一个子文件夹中所有的遥感影像栅格文件，并将原本的每一景遥感影像文件四等分切割，或裁剪为其他指定个数的小块的方法。 ...其中，每一个子文件夹中，都含有大量的栅格遥感影像文件（我们这里就以.tif格式的栅格图像文件为例来介绍）；例如，随意打开上图中任意一个子文件夹，都是如下图所示的情况。 ...我们希望实现的是，将每一个子文件夹中的每一景遥感影像，都加以裁剪、切割，将原本的一景遥感影像切分为新的4份，相当于是四等分。....tif格式的遥感影像文件。 ...最后一个参数0表示将原本遥感影像中的0值作为切割后小图像的NoData值。
此时，我们可以在RStudio中右上方的“Environment”中看到我们刚刚新建的两个变量，以及其对应的值。 接下来，我们可以直接通过plot()函数，对刚刚读取到的栅格图像数据加以绘制。...例如，我们可以通过mean()函数与sd()函数，计算栅格图像全部像元数值的平均值和标准差；这里我们用到了na.rm = TRUE参数，具体含义稍后会提到。...接下来，我们通过stack()函数，将全部栅格图像的数据放入同一个变量中；随后，我们可以打印一下这个变量，查看其中的内容。...如果大家的栅格图像行数与列数不完全一致，可以参考文章ArcPy栅格裁剪：对齐多个栅格图像的范围、统一行数与列数，对各个栅格图像加以统一。...可以看到，这一变量中保存了12个图层（虽然栅格图像只有7景，但是其中有几景是具有多个波段的）；其中，除了最基本的栅格图像维度、空间范围、空间参考信息等内容，names还展示了12个图层各自的名称，min
本文介绍基于R语言中的geodetector包，依据多张栅格图像数据，实现地理探测器（Geodetector）操作的详细方法。 ...2 栅格数据读取与预处理 接下来，我们首先依据R语言raster包读取栅格遥感影像中提到的方法，读取栅格数据。...读取栅格数据完毕后，我们通过如下代码，基于getValues()函数，从原本的RasterStack格式的数据中，将栅格数据的像元数值提取出来；随后，基于View()函数显示出这一变量。...当然，从外观上看，其和Matrix格式的变量tif_matrix其实长得是一样的。 ...在这里需要注意，如果大家只需要分析一个自变量与因变量的影响关系，用下方第一句代码所示的格式即可；如果需要分析多个自变量与因变量的影响关系，则需要用下方第二句代码所示的格式，将多个自变量的名称通过c()函数
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
