Python实现遥感生态指数计算

最新推荐文章于 2025-05-26 01:17:51 发布

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#遥感生态指数 #生态变化 #图像处理 #Python

本文分享了作者在Python中实现遥感生态指数计算的项目经验，详细介绍了如何理解和应用遥感生态指数，并提供了程序代码，适用于Landsat七波段图像处理。欢迎大家交流指正。

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最近在做一些遥感相关的图像处理项目，涉及到遥感生态指数的计算。由于项目要求Python实现，搜索互联网关于Python实现的遥感生态指数计算程序资料很少，于是就自己实现了一个并分享在这里，供需要的朋友参考。
首先需要了解遥感生态指数是什么，不是很清楚的朋友可以参考下面的几篇文章：
城市遥感生态指数的创建及其应用
 区域生态环境变化的遥感评价指数
 基于遥感生态指数的南京市生态变化分析
知道了遥感生态指数是什么后，程序实现其实比较简单，这里直接贴出程序。

"""
利用湿度、绿度、热度、干度计算遥感生态指数
"""
import os
import time
import numpy as np
from scipy import misc
from osgeo import gdal, gdalconst
from sklearn.decomposition import PCA


class CalIntegratedEcoIndex:

    def __init__(self, img_path, res_save_dir):
        self.img_width, self.img_height, self.img = self.read_img(img_path)
        self.deno_bias = 0.00001  # 分母偏置，防止除0
        self.res_save_dir = res_save_dir

    def read_img(self, img_path):
        """读取遥感数据信息"""
        dataset = gdal.Open(img_path, gdalconst.GA_ReadOnly)

        img_width = dataset.RasterXSize
        img_height = dataset.RasterYSize
        img_data = np.array(dataset.ReadAsArray(0, 0, img_width, img_height), dtype=float)  # 将数据写成数组，对应栅格矩阵

        del dataset

        return img_width, img_height, img_data

    def get_wet_degree(self):
        """获取湿度指标"""
        return 0.2626 * self.img[0] + 0.2141 * self.img[1] + 0.0926 * self.img[2] + \
              0.0656 * self.img[3] - 0.7629