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這篇文章主要介紹了Python中ArcPy怎么批量對齊柵格圖像范圍并統一行數與列數的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇Python中ArcPy怎么批量對齊柵格圖像范圍并統一行數與列數文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。
首先明確一下我們的需求。現有某一地區的多張柵格遙感影像,其雖然都大致對應著同樣的地物范圍,但不同柵格影像之間的空間范圍、行數與列數、像元的位置等都不完全一致;例如,某一景柵格影像會比其他柵格影像多出一行,而另一景柵格影像可能又會比其他柵格影像少一列等等。我們希望可以以其中某一景柵格影像為標準,將全部的柵格影像的具體范圍、行數、列數等加以統一。
本文所用到的具體代碼如下。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 29 21:13:19 2022 @author: fkxxgis """ import arcpy tif_file_path = r"E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Original" result_file_path = r"E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Original_Snap/" snap_file_name = r"E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Original\F_LC.tif" arcpy.env.workspace = tif_file_path arcpy.env.snapRaster = snap_file_name tif_file_list = arcpy.ListRasters("*", "tif") for tif_file in tif_file_list: key_name = tif_file.split(".tif")[0] + "S.tif" arcpy.Clip_management(tif_file, "#", result_file_path + key_name, snap_file_name, "#", "#", "MAINTAIN_EXTENT")
其中,tif_file_path
是保存有我們原有柵格圖像的路徑,result_file_path
是裁剪后各個結果圖像的保存路徑(記得在這一路徑后加一個正斜杠/
,否則之后輸出結果的路徑會有問題),snap_file_name
是裁剪其他柵格圖像時,所用的模板柵格圖像因為我們要統一各個柵格圖像的行號與列號,所以很顯然,這里這個模板圖像就需要找各個柵格圖像中,行數與列數均為最少的那一景圖像。這里需要注意,如果大家的各個柵格圖像中,行數與列數最少的柵格不是同一個柵格,那么可以分別用行數最少、列數最少的這兩個柵格分別作為模板,執行兩次上述代碼。
代碼整體思路也很簡單:首先,我們基于arcpy.ListRasters()
函數,獲取tif_file_path
路徑下原有的全部.tif
格式的圖像文件,并以列表的形式存放于tif_file_list
中;隨后,逐一取出tif_file_list
列表中的柵格文件,進行裁剪處理。這里的裁剪我們是通過arcpy.Clip_management()
函數來實現的,其各項參數的具體含義大家可以參考官方幫助文檔,我們這里就只對本文中需要修改的參數加以介紹。
其中,第一個參數就是當前循環所用的柵格圖像文件,第三個參數是結果文件的保存路徑與文件名,第四個參數則是模板文件;最后一個參數"MAINTAIN_EXTENT"
是為了保證得到的裁剪后結果圖像嚴格與模板圖像的行數、列數相匹配。除此之外,幾個"#"
表示我們對其他參數暫時不配置。
此外,在代碼開頭的這句arcpy.env.snapRaster = snap_file_name
,表明我們將以所選用的模板文件為標準,使得輸出的結果文件的像元大小、圖像范圍等與模板文件保持一致。這里需要注意,這一句代碼與前述的"MAINTAIN_EXTENT"
參數缺一不可只有二者同時出現,才可以保證輸出結果與模板文件是嚴格一致的。
另一方面,由于我們用到了ArcPy模塊,因此如果大家的Python版本是3.0
及以上,則需要在ArcMap軟件中的Python運行框,或其對應的IDLE(如下圖所示)中運行上述代碼。
運行結果后,可以發現所有輸出結果文件就具有完全一致的行數與列數了,且其各自的像元位置也是完全一致的。
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