GIS栅格平均值计算

原创 已于 2022-04-19 21:59:31 修改 · 4.1k 阅读 · 20 ·
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于 2022-04-19 21:55:40 首次发布

GIS中批量计算tif栅格文件平均值

# -*-coding:UTF-8-*-#
import arcpy
import os
inws = r"C:\Users\DELL\Desktop\新建文件夹"
arcpy.env.workspace = inws
rasters = arcpy.ListRasters("*", "TIF")
for ras in rasters:
    # 获取栅格属性信息 主要是求所有栅格平均值mean
    meanValueIn
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路径：【工具箱】——>【Spatial Analyst工具】——>【多元分析】——>【波段集统计】可以批量计算，最终的结果会汇总到一个TXT文件里。运行结果如图，包含最大最小值，平均值，标准差。
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【如何计算多个栅格数据的平均栅格】 https://www.bilibili.com/video/BV1Bj411e7ty/?2-> 使用“像元统计数据”工具，如果是ArcGIS pro，则是“像元统计”工具。使用这个工具可以直接计算多幅影像的平均值、最大最小值等。原理就是把多幅影像数据相加，然后除以个数，就能得到平均栅格。1->使用“ 栅格计算器”工具。
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GIS计算多栅格平均值
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### 使用Python GDAL计算多个栅格文件的平均值 为了处理多个栅格文件并计算其平均值，可以采用多种方法。以下是基于Python GDAL库的一种有效解决方案。 #### 准备工作 确保安装了必要的依赖项： ```bash pip install numpy gdal ``` #### 加载和预处理栅格数据 首先加载所有输入栅格文件，并将其转换为NumPy数组以便于后续运算： ```python import osgeo.gdal as gdal import numpy as np def load_raster(file_path): dataset = gdal.Open(file_path, gdal.GA_ReadOnly) band = dataset.GetRasterBand(1) array = band.ReadAsArray() return array, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, dataset.GetGeoTransform(), dataset.GetProjection() rasters = [] for file_name in ['input1.tif', 'input2.tif']: # 替换为实际文件名列表 raster_data, cols, rows, geotransform, projection = load_raster(file_name) rasters.append(raster_data) # 将所有栅格调整到相同的尺寸（如有必要） max_cols = max([cols]*len(rasters)) max_rows = max([rows]*len(rasters)) aligned_rasters = [] for i, (array, _, _) in enumerate(rasters): aligned_array = np.zeros((max_rows, max_cols), dtype=array.dtype) aligned_array[:array.shape[0], :array.shape[1]] = array aligned_rasters.append(aligned_array) ``` #### 计算平均值 通过遍历每个像元位置来求取各对应位置上的数值均值： ```python average_raster = sum(aligned_rasters)/float(len(aligned_rasters)) # 对齐后的栅格求平均[^1] output_file = "averaged_output.tif" driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_dataset = driver.Create(output_file, max_cols, max_rows, 1, gdal.GDT_Float32) out_band = out_dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(average_raster) out_dataset.SetGeoTransform(geotransform) out_dataset.SetProjection(projection) del out_dataset print(f"Averaged raster saved to {output_file}") ``` 此过程不仅实现了基本的功能需求——即对给定的一组栅格图像执行逐像素级别的加权平均操作；而且也展示了如何利用GDAL/OGR接口完成地理空间数据分析任务中的常见步骤，比如读写影像、设置坐标系参数等[^3]。 对于更加复杂的应用场景，则可能还需要考虑诸如缺失值填充、异常检测等问题，在此基础上进一步优化算法性能与鲁棒性。
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