Python遥感图像处理基础篇(三)：arcpy遥感图像镶嵌批量处理

最新推荐文章于 2024-04-15 14:39:01 发布
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分类专栏： Python遥感图像处理 文章标签： arcpy影像镶嵌
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/soderayer/article/details/116188389
本文介绍了如何使用Python的arcpy模块进行遥感图像的镶嵌处理，重点在于批量操作。内容包括环境配置、基本语法、工具对应、代码示例以及运行结果分析，其中提到运行结果存在缝隙问题，需要优化参数设置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用情况

运行环境：由于安装arcgis的时候自动配置的是python2.7，所以直接使用2.7运行环境，有些语法上和python3有些不一样。

使用情况：把镶嵌的数据放在A、B两个文件夹把，然后按照顺序对应进行镶嵌,即A中的第i个和B中的第i个进行镶嵌。

基本语法说明

语法：

语法说明：https://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/latest/tools/dat

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二十二、Arcpy批量镶嵌——结合Landsat数据提取城市建成区
端木宛白的博客家园
10-31 580
前文介绍Pycharm软件安装和激活，以及运行环境的设置，本文就详细介绍一下几何Landsat数据有哪些步骤可以通过Arcpy代码来实现批量操作，其实主要集中在Landsat数据预处理过程中，包括数据镶嵌、裁剪、去背景、重采样以及波段组合计算、NDVI、NDBI计算，在一定程度上可以提升效率。
Python遥感图像处理基础篇(三)：arcpy遥感图像镶嵌批量处理_镶嵌至新栅格
soderayer的博客
04-27 3631
使用情况 运行环境：由于安装arcgis的时候自动配置的是python2.7，所以直接使用2.7运行环境，有些语法上和python3有些不一样。 使用情况：把镶嵌的数据放在A、B两个文件夹把，然后按照顺序对应进行镶嵌,即A中的第i个和B中的第i个进行镶嵌。 基本语法说明 镶嵌至新栅格 MosaicToNewRaster(input_rasters, output_location, raster_dataset_name_with_extension, {coordinate_system_fo
基于Python-GDAL的遥感影像镶嵌脚本
03-29
（1）支持多幅影像镶嵌 （2）window系统以及linux系统均可。 （3）镶嵌效果较好，和ARCGIS基本一致。
遥感影像批量镶嵌
Stone_Lfq的博客
11-14 1162
PRO batch_mosaic ;本批量镶嵌代码使用前务必保证待镶嵌影像单独存放在一个文件夹 ;本批量镶嵌代码使用前务必保证影像的背景值被忽略或者背景值有设为无效值 ;本批量镶嵌代码使用前务必保证影像的坐标投影统一 ;本批量镶嵌代码使用前务必保证影像的名称符合命名规则，有规律可循 ;本批量镶嵌代码使用前务必通读注释 ;如遇到调参出问题可联系博主本人邮箱1326261121@qq.com COMPILE_OPT idl2 e = ENVI(/headless) inpath=DIALOG_P...
arcpy批量镶嵌
A873054267的博客
05-08 1451
# encoding: utf-8 import arcpy import arcpy from arcpy import env env.workspace = r"C:\Users\h\Desktop\cs\cs" rasters=arcpy.ListRasters() #存储所有的栅格文件名 data=[] for raster in rasters: print raster ...
【 Arcpy 】栅格数据的批量镶嵌和上传切片
HenryAnChen的博客
03-14 1751
Arcpy实现栅格数据的批量镶嵌和ArcGIS Server的上传切片。
Python遥感图像处理基础篇(三)：arcpy遥感图像镶嵌批量处理_去除背景值
soderayer的博客
04-27 1361
鉴于前面两篇中存在背景值干扰问题，这里采用CopyRaster方法赋值栅格数据并去除背景值 代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import os,arcpy,datetime #读取和存放文件夹的位置 inputPath1 = r'H:\input1'#镶嵌数据文件夹1 inputPath2 =r'H:\input2'#镶嵌数据文件夹2 path=r'H:\outputMocaic'#输出结果存放文件夹 # start calculate time startTime
Python遥感图像处理基础篇(二)：arcpy遥感图像裁剪批量处理
soderayer的博客
04-26 2976
运行环境：由于安装arcgis的时候自动配置的时python2.7，所以直接使用2.7运行环境，有些语法上可python3有些不一样。 数据批量裁剪可以分为：多个栅格数据和同一个裁剪区域进行裁剪、一个栅格数据和多个裁剪区域裁剪、多个栅格数据和多个裁剪区域进行裁剪等 这里就以第三种情况进行批量裁剪为例说明： 以上文中的两个计算结果为例进行数据裁剪： 语法 Clip_management (in_raster, rectangle, out_raster, {in_template_datase
Python遥感图像处理基础篇(四)：arcpy遥感图像格式转换批量处理
soderayer的博客
04-27 989
根据前面的内容我们很容易进行格式转换了，即赋值栅格数据的时候将格式设置为其它格式，同时也去除了背景值干扰，比如tif转.img # -*- coding: utf-8 -*- import os,arcpy,datetime #读取和存放文件夹的位置 inputPath1 = r'H:\input1'#镶嵌数据文件夹1 inputPath2 =r'H:\input2'#镶嵌数据文件夹2 path=r'H:\outputMocaic'#输出结果存放文件夹 # start calculate time
Python遥感图像处理--开篇
soderayer的博客
04-25 4259
Python遥感图像处理主要采用python编程语言，使用arcpy以及gdal等库进行遥感图像数据处理及应用。包括遥感图像的拼接、镶嵌、裁剪、格式转换等基础与处理操作以及常用遥感指数的批量计算，比如NDVI\EVI等遥感指数的计算与应用。 遥感影像数据往往数量众多，而且是具有标准分幅大小的，具有统一的格式、坐标系统等标准化信息，因此，通常需要对遥感图像进行大批量处理。本专栏主要采用批处理的方式去完成。 比如使用数据为MRT处理后的tif格式Modis数据，前期批下载、批处理具体处理过程之前博文有所介绍
python读取遥感影像
12-06
遥感影像读取
python：多波段遥感影像镶嵌与裁剪
weixin_57058676的博客
04-15 1436
首先，我们需要在内存中创建一个“空”的镶嵌结果栅格，来接收我们的遥感数据。这个栅格有多大、几个波段、数据类型是什么都需要设置，以及给它添加坐标意义（投影、地理转换信息）。接下来，我们需要将每一幅输入影像的数据写入到我们创建的“空”栅格中。这个过程需要对每一幅影像进行遍历，并计算其在镶嵌结果栅格中的位置。影像镶嵌是指将多幅相邻的遥感影像拼接成一个连续的、无缝的大范围影像的过程。tiffiles_path_list是一个有多个遥感影像路径的列表。在Python中，我们可以使用GDAL的。
ArcGIS批量拼接栅格数据（ArcPy方法）
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12-29 1万+
遥感数据处理系列 一些项目及科研中遇到的小需求，一方面记录自己的学习历程，另一方面帮助大家学习。 ArcPy批量计算栅格数据平均值 GLDAS数据下载及处理（NC转TIF） ArcGIS批量裁剪栅格数据 ArcPy批量栅格重采样 ArcPy批量裁剪栅格数据 文章目录遥感数据处理系列前言一、栅格数据拼接1. 原理简介2. 代码二、单文件夹场景总结 前言 如何拼接两幅相邻的遥感影像？一大堆的遥感数据如何批量拼接？又如何把一个文件夹里的所有栅格数据拼接为一景影像？两个文件夹场景呢？那么，一个NB的批处理脚本
Python地理数据处理 十五：基于arcpy的批量操作
amyniez的博客，欢迎交流讨论
10-27 2436
今天把最近遇到的一些问题和解决方法和大家进行分享，方便自己后面的回顾，也希望帮助大家解决自己的问题。后期如果大家需要的话，我会出一个关于Anusplin插值软件的一个详细教程，免费分享给大家。
Python遥感开发之批量镶嵌
等待着冬天的风的博客
12-02 1168
前言：主要介绍了遥感数据的镶嵌，其中包括使用ArcGis如何完成镶嵌，如何使用Arcpy和GDAL完成镶嵌。
遥感影像镶嵌及实现(四)
newston的博客
04-26 2449
构建两幅影像重叠区域的镶嵌线，与有效区域共同构成两幅影像之间的输出影像贡献区域；
python+GDAL的遥感影像常用工具--裁剪、镶嵌
qqwowo99的博客
10-11 1938
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遥感影像镶嵌及实现(一)
newston的博客
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遥感影像镶嵌方法综述 1获取输出影像信息，查找有效区域； 2构建网络： (1)不读取影像数据； (2)利用影像数据。 3根据镶嵌线输出。
python镶嵌循环
weixin_42292586的博客
08-13 506
看mosh的python教学视频时被布置一个小任务，没做出来，挺有意思的，记录有一下，不知道以后看到是不是能直接做出来
1990-2020年鹤庆县土地利用景观格局变化及其影响因素探讨，清晰明了的处理该本科生毕业论文使用的卫星遥感影像写出详细步骤，详细的写出其研究方法，使用ArcGIS软件
最新发布
03-08
<think>嗯，用户需要写一篇关于1990-2020年鹤庆县土地利用景观格局变化及其影响因素的本科毕业论文，并且特别提到了使用卫星遥感影像和ArcGIS软件。首先，我得理清楚整个研究流程应该是什么样的。通常这类研究包括数据获取、预处理、分类、景观指数计算和影响因素分析这几个步骤。 首先，数据获取方面，用户可能需要Landsat的影像，因为时间跨度大，而且免费获取。需要确定具体的年份，比如每五年选一个时间点，比如1990、1995、2000这样一直到2020年。然后，要确认鹤庆县的行政边界，可能需要从地理数据平台下载或者自己矢量化。 接下来是预处理步骤。辐射定标和大气校正是必须的，特别是不同年份的影像需要统一处理才能比较。然后要裁剪研究区，可能需要用到掩膜提取。用户可能对预处理的具体步骤不太清楚，需要详细说明每个工具的使用，比如在ArcGIS中如何进行操作。 然后是影像分类，这里可能有监督分类和非监督分类的区别，但监督分类更准确。需要训练样本的选择，比如ROI工具，然后执行分类，并评估精度。用户可能对分类后的处理不太了解，比如如何将分类结果转成矢量，再进行人工修正。 景观格局分析部分，可能需要使用Fragstats软件，但用户提到用ArcGIS，所以可能需要结合其他工具或插件。这里需要解释如何计算各类景观指数，比如斑块数量、聚集度等，以及如何利用这些指数分析变化。 影响因素分析可能需要空间统计分析，比如叠加人口、经济数据，或者使用地理探测器等方法。用户可能不太清楚如何将统计数据和空间数据结合起来，需要举例说明，比如缓冲区分析、相关性分析等。 另外，用户是本科生，可能对ArcGIS的具体操作不熟悉，所以步骤要详细，包括每个工具的位置和参数设置。同时，需要注意数据的时间一致性和准确性，比如影像时相选择夏季以减少云量影响，分类后的精度验证方法等。 可能还需要提醒用户注意论文结构，比如引言、方法、结果、讨论各部分如何组织，特别是方法部分要详细说明技术路线，结果部分要有图表支持。此外，参考文献需要引用相关的景观生态学方法和遥感应用的研究，以增强论文的可信度。 最后，要确保整个流程逻辑清晰，步骤可行，避免过于复杂的操作，适合本科生的能力和时间安排。可能需要推荐一些学习资源，比如ESRI的教程或者Fragstats的指南，帮助用户更好地完成论文。</think>以下是针对"1990-2020年鹤庆县土地利用景观格局变化及其影响因素"研究的详细技术方案（基于ArcGIS平台）： --- ### **一、数据准备阶段** 1. **遥感数据获取** - 数据源：Landsat系列卫星影像（TM/ETM+/OLI） - 1990年：Landsat 5 TM - 2000年：Landsat 7 ETM+ - 2010/2020年：Landsat 8 OLI - 下载平台： - USGS EarthExplorer（https://earthexplorer.usgs.gov/） - 地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/） - 时相选择：6-9月无云影像 2. **辅助数据准备** - 鹤庆县行政边界矢量图（从国家基础地理信息中心获取） - DEM数据（ASTER GDEM 30m分辨率） - 社会经济统计年鉴（人口、GDP等数据） - 野外验证点数据（GPS实地采样） --- ### **二、数据处理流程** #### （1）影像预处理 1. **辐射定标与大气校正** - 使用ArcGIS"Raster Functions"中的"Apparent Reflectance"工具 - 或ENVI扩展工具完成FLAASH大气校正 2. **影像镶嵌与裁剪** ```python # ArcPy示例代码 arcpy.Clip_management( in_raster="input.tif", rectangle="x_min y_min x_max y_max", out_raster="clip_result.tif", in_template_dataset="鹤庆县边界.shp", clipping_geometry="ClippingGeometry") ``` 3. **影像融合与增强** - 对多光谱与全色波段进行Pan-sharpening融合 - 使用Spatial Analyst工具进行直方图均衡化处理 #### （2）土地利用分类 1. **分类体系建立** | 代码 | 类型 | 描述 | |------|------------|----------------------| | 1 | 耕地 | 水田/旱地 | | 2 | 林地 | 乔木/灌木/经济林 | | 3 | 草地 | 天然/人工草地 | | 4 | 水域 | 河流/湖泊/水库 | | 5 | 建设用地 | 城乡/工矿/交通用地 | | 6 | 未利用地 | 裸岩/沙地等 | 2. **监督分类步骤** - 创建训练样本：使用"Image Classification"工具栏 - 选择分类器：最大似然法（Maximum Likelihood） - 分类后处理： - 聚类处理（Cluster） - 过滤处理（Filter） - 去除碎斑（Eliminate） 3. **精度验证** - 构建混淆矩阵（Confusion Matrix） - 计算Kappa系数（>0.75为合格） --- ### **三、景观格局分析** #### （1）景观指数计算 使用FRAGSTATS 4.2软件，选择以下核心指数： | 指数类型 | 具体指标 | |----------------|--------------------------| | 斑块水平 | 斑块面积（CA）、斑块数量（NP） | | 类型水平 | 最大斑块指数（LPI）、聚集度（AI） | | 景观水平 | 香农多样性指数（SHDI）、蔓延度（CONTAG） | #### （2）时空变化分析 1. **转移矩阵构建** - 使用"Tabulate Area"工具计算土地利用转移矩阵 - 公式： $$ P_{ij} = \frac{A_{ij}}{A_i} \times 100\% $$ （$A_{ij}$表示i类地类转为j类的面积） 2. **动态变化分析** - 单一土地利用动态度： $$ K = \frac{U_b - U_a}{U_a} \times \frac{1}{T} \times 100\% $$ （$U_a,U_b$为初期/末期面积，T为时间间隔） --- ### **四、影响因素分析** 1. **自然因素** - 地形因子提取： - 坡度：`Slope`工具 - 坡向：`Aspect`工具 - 地形起伏度：`Focal Statistics`邻域分析 2. **人文因素** - 缓冲区分析： ```python arcpy.Buffer_analysis("roads.shp", "road_buffer.shp", "500 Meters") ``` - 空间叠加分析： - 使用"Zonal Statistics"统计各行政区经济指标 - 人口密度与建设用地扩张的Pearson相关性分析 3. **地理探测器模型** - 因子探测：分析各影响因素的解释力 $$ q = 1 - \frac{\sum_{h=1}^L N_h\sigma_h^2}{N\sigma^2} $$ - 交互作用探测：识别因子间的协同效应 --- ### **五、制图与可视化** 1. **专题地图制作** - 土地利用现状图：分类渲染+图例系统 - 景观指数空间分布图：分级设色+热力图叠加 2. **时空变化图谱** - 使用"Swipy"工具制作动态对比视图 - 转移路径桑基图（使用D3.js或Python的Plotly库） --- ### **六、技术路线图** ``` 遥感影像获取 → 预处理 → 分类 → 精度验证 ↓ 景观指数计算 → 时空变化分析 → 驱动机制解析 ↓ 地理探测器建模 → 影响因素定量分析 → 成果输出 ``` --- ### **关键问题处理** 1. **影像配准**：确保不同时相影像空间对齐（RMS误差<0.5像元） 2. **分类后处理**：结合Google Earth历史影像进行人工修正 3. **季节差异**：选择物候特征相近的影像时相 4. **尺度效应**：根据研究区面积选择30m×30m为基本分析单元 **建议补充**：使用ArcGIS Pro中的"Land Change Analyst"扩展模块可显著提升变化检测效率，建议结合夜间灯光数据（NPP-VIIRS）验证城市扩展趋势。
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