文章目录前言一、工具二、代码总结Anaconda安装包前言前段时间在用Python处理遥感影像数据时遇到了一个小问题，同一文件夹下存在一些其他格式的文件（如.over.tif，但是我要处理的是.tif格式的文件），这个可能是在用arcgis操作时生成的，但是如果不管它的话，在用Python代码处理

privatevoidTest2(){try{DateTimedt1=DateTime.Now;ArrayListal=newArrayList();//al.Add(@"C:\test\mergeTif\1.tif");//al.Add(@"C:\test

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Drawing;usingSystem.Drawing.Imaging;usingSystem.Linq;usingSystem.Threading.Tasks;usingSystem.Windows.Forms;usingSystem.Collections;usingSystem.I

usingBitMiracle.LibTiff.Classic;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Diagnostics;usingSystem.Drawing;usingSystem.Drawing.Imaging;usingSystem.IO;usingEmgu.CV;usingEmgu.Util;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Thread

大家好，今天我们开始新的生态系统服务功能模块，即土壤保持的相关内容介绍与计算。土壤保持的定义所谓土壤保持，指生态系统通过其结构与过程保护土壤，降低雨水的侵蚀能力，减少土壤流失，防止泥沙淤积的功能。土壤保持的计算土壤保持量可利用invest模型中的泥沙输移比模块进行计算，

 本篇文章将说明如何利用ArcGIS10.1自带的PythonIDLE进行遥感影像的批量拼接与裁剪。1.运行环境：ArcGIS10.1(安装传送门)、PythonIDLE2.数据来源：地理空间数据云GDEMV230M分辨率数字高程数据3.解决问题：制作山西省的DEM影像如下图所示，以30M分辨率数字高程数据为例，影像

  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。  需要说明的是，在R语言中进行地理探测器操作，可以分别通过geodetector包、GD包等2个包实现。其中，geodetector包是地理探测器模型的原作者团队早先开发的，其需要保证输入的

我们付出一些成本，时间的或者其他，最终总能收获一些什么。要求：手上有一批遥感影像，由于单景影像就有20G，想要转换为覆盖影像范围的栅格数据，当时的想法是先提取影像边界，可以用ArcMap的镶嵌数据集来做，但由于要建数据库建镶嵌数据集还要将数据导入到里面去，考虑到数据量，选择放弃。正好

学都学了，肯定要往snippet里塞好东西嘛{ //Placeyoursnippetsforcpphere.Eachsnippetisdefinedunderasnippetnameandhasaprefix,bodyand //description.Theprefixiswhatisusedtotriggerthesnippetandthebodywillbeexpandedandinserted.

  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

  本文介绍基于C++语言GDAL库，为CreateCopy()函数创建的栅格图像添加更多波段的方法。  在C++语言的GDAL库中，我们可以基于CreateCopy()函数与Create()函数创建新的栅格图像文件。其中，CreateCopy()函数需要基于一个已有的栅格图像文件作为模板，将模板文件的各项属性信息（例如空间

PythonGDAL地学分析MODIShdf数据批量转tif数据   一、概况MODIS即中分辨率成像光谱仪（Moderate-resolutionImagingSpectroradiometer，缩写MODIS）是美国宇航局研制大型空间遥感仪器，以了解全球气候的变化情况以及人类活动对气候的影响。1998年MODIS机载模型

  本文介绍基于C++语言GDAL库，为CreateCopy()函数创建的栅格图像添加更多波段的方法。  在C++语言的GDAL库中，我们可以基于CreateCopy()函数与Create()函数创建新的栅格图像文件。其中，CreateCopy()函数需要基于一个已有的栅格图像文件作为模板，将模板文件的各项属性信息（例如空

在工作中，遇到一个需要将pdf转为tif并将图片大小限制到30kb以内的需求。在网上看了一圈，也因为依赖版本等等踩了一些坑，为此记录下来学习的过程。`importcom.github.jaiimageio.impl.plugins.tiff.TIFFImageWriterSpi;importcom.github.jaiimageio.plugins.tiff.BaselineTIFFTagS

  本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。  在遥感应用中，我们经常需要对某一景遥感影像中的全部像元的像素值进行平均值求取——这一操作很好实现，基于ArcMap软件或者简单的Python代码就可以实现；但有时候，我们会需

把pandas的dataframe转为geopandas的地理格式（dftogeodf）defdf2gdf(df,lon_col='longitude',lat_col='latitude',epsg=4326,crs=None):gdf=gpd.GeoDataFrame(df)gdf['geometry']=gpd.points_from_xy(x=df[lon_col],y=df[lat_col]

  本文介绍基于R语言中的raster包，读取单张或批量读取多张栅格图像，并对栅格图像数据加以基本处理的方法。1包的安装与导入  首先，我们需要配置好对应的R语言包；前面也提到，我们这里选择基于raster包来实现栅格图像数据的读取与处理工作。首先，如果有需要的话，我们可以先到raster包

  本文介绍基于Python中gdal模块，实现对大量栅格图像批量绘制直方图的方法。  首先，明确一下本文需要实现的需求：现需对多幅栅格数据文件进行依据其像元数值的直方图绘制，具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况；所有栅格数据都保存在同一目标路径下，且均为.tif格式；而目标路径

在GeoServer发布的TIFF影像中，白色(或黑色)的背景通常表示影像中的透明部分。要去除白色背景，可以把将白色部分变为透明。这通常需要以下步骤：方法一图层设置打开编辑图层界面——数据覆盖参数在InputTransparentColor填入需要覆盖的颜色比如我想把给色变为透明，

importcv2importnumpyasnpim=cv2.imread('in.tif',flags=(cv2.IMREAD_GRAYSCALE|cv2.IMREAD_ANYDEPTH))height=im.shape[0]width=im.shape[1]print(height)print(width)nmin=4294967296nmax=0forrowinrange(height):forcolinrange(

  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

  本文介绍基于Python中ArcPy模块，基于矢量数据范围，对大量栅格遥感影像加以批量裁剪掩膜的方法。  首先，话不多说，本文所需要的代码如下所示。#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueDec1320:07:482022@author:fkxxgis"""importarcpyfromarcpy.saimport*t

importwarningsimportnetCDF4warnings.filterwarnings('ignore')warnings.filterwarnings('ignore',category=DeprecationWarning)importnetCDF4importpandasaspdimportnumpyasnpfromosgeoimportgdalimportmatplotlib.pyplotasp

 AP! 该方法时去除tif中的所有要素值为0的数据，包括tif边缘和内部的数据都将处理 加载tif数据--搜索--复制栅格拖入tif数据，这里的输出栅格数据集建议不要改变(注意path的为英文)只需要输入这两项即可。（因为我的是黑边，识别工具为0，0，0）   参考https://blog.csdn.net

  本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。  首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个存储有大量.tif格式遥感影像的文件夹；且其中除了.tif格式的遥感影像文件外，还具有其它格式的文件。  我们希望，依据一个已知的面要素矢