一些简单的遥感中相关光谱指数计算

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一些简单的遥感中相关光谱指数计算

2023-03-08 12:59| 来源: 网络整理| 查看: 265

一些简单的遥感中相关光谱指数计算转载

mob604756f0266e 2021-08-18 13:40:00

文章标签归一化表达式计算 python 仿射变换数据文章分类运维

　　本节主要利用python 和 GDAL来计算一些常用的遥感指数，如，NDVI（归一化植被指数）、RVI（比值植被指数）、NDWI （归一化水体指数）、SAVI（土壤调节植被指数）。

1.读取波段数据 import numpy as np from osgeo import gdal in_ds = gdal.Open(r"D:\data\test.tif") # 打开样本文件 xsize = in_ds.RasterXSize # 获取行列数 ysize = in_ds.RasterYSize bands = in_ds.RasterCount # 获取波段数 geotransform = in_ds.GetGeoTransform() # 获取投影信息 projection = in_ds.GetProjectionRef() block_data = in_ds.ReadAsArray(0,0,xsize,ysize).astype(np.float32)# 获取影像信息 B = block_data[0, :, :] G = block_data[1,:, :] R = block_data[2,:, :] NIR = block_data[3,:, :] 2.表达式计算 #归一化植被指数 NDVI=(NIR-R)/(NIR+R) #归一化水体指数 NDWI=(G-NIR)/(G+NIR) #比值植被指数 RVI=NIR/R #土壤调节植被指数 L=0.5 #L是随着植被密度变化的参数，取值范围从0-1，当植被覆盖度很高时为0，很低时为1。一般取0.5 SAVI=(NIR-R)*(1+L)/(NIR+R+L) 3.保存成果 #以NDVI为例 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_dataset=driver.Create("NDVI.tif",xsize,ysize,1,gdal.GDT_Float32) out_band1 = out_dataset.GetRasterBand(1) out_band1.WriteArray(NDVI) out_dataset.SetGeoTransform(geotransform) # 写入仿射变换 out_dataset.SetProjection(projection)

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