Python遥感图像处理应用篇(二十六)：Python+GDAL Sentinel-2数据波段组合

最新推荐文章于 2023-06-05 17:05:45 发布
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分类专栏： Python遥感图像处理 文章标签： sentinel sentinel
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/soderayer/article/details/128012952
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本文介绍了如何使用Python和GDAL库处理Sentinel-2数据，批量读取并组合不同波段。通过列出文件路径，选取特定波段，最终进行波段运算，得到合成图像。提供了完整的代码示例。

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

1.使用场景描述

批量读取原始压缩包解压后的数据，然后进行波段组合运算。文件列表如下：

 之前写过的是基于Landsat8数据，将所有tif文件放置在一个文件夹种实现的波段组合。

Python遥感图像处理应用篇(二十五)：Python+GDAL 波段组合

文件路径很多，我们需要先读取到需要组合波段的完整路径。

E:\S2AB_2020_hubei\S2A_MSIL2A_20200817T025551_N0214_R032_T49RGP_20200817T051650.SAFE\GRANULE\L2A_T49RGP_A026913_20200817T030350\IMG_DATA\R20m

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Python遥感图像处理应用篇(二十五)：Python+GDAL 波段组合
soderayer的博客
10-18 2603
之前使用arcpy python2.7写了一篇进行遥感数据波段组合计算的博文，使用场景是将所有单波段数据放在一个文件夹中（如下图），文件名称前缀一样，后缀波段编号用来区分不同的波段，数据按照名称默认排序，读取的时候也是按照排列顺序读取。
Python遥感图像处理应用篇(二十三)：Python+GDAL 批量拼接图像
soderayer的博客
07-08 4134
遥感影像拼接分多种不同的情况，比如比较常用的是两幅影像拼接或者多个图像合并为一个图像。GDAL中实现影像拼接的方式也有多种，比如常用可以通过numpy读取影像数组，并计算各个图像的numpy数组范围，合并多个numpy数组为一个最终的结果，并将其重新输出为一幅新的图像，即可实现图像的拼接。另外比较方便的一种方法便是使用GDAL.warp()函数方法。这个函数的功能很多，可以实现多种不同的目的，比如用于坐标系转换、投影变换、图像合并与镶嵌、地理范围裁剪、更改分辨率、矢量裁剪等多种功能。这些功能可以通过设置Op
GEE-Python遥感大数据分析、管理与可视化
PhyliciaFelicia的博客
06-29 841
GEE、海量遥感、python、机器学习、数据分析、可视化、Sentinel、MODIS、Landsat、卫星遥感、数据计算、编程、绘图、植被、物候、遥感大数据、遥感影像、决策树、洪涝灾害、生态环境、生态、农业、GIS、ArcGIS、气象、...
（Python）使用Gdal进行批量的多光谱影像波段合成
卫少东个人博客
11-09 5650
（Python）使用Gdal进行批量的多光谱影像波段合成 文章目录（Python）使用Gdal进行批量的多光谱影像波段合成摘要方法代码介绍完整代码实验结果代码运行结果（部分）多光谱合成结果耗时 摘要 项目中经常遇到批量多光谱合成的任务需求，数量不多时，可以利用ENVI、ARCGIS等软件进行手工操作，但是当遇到数据量大且数据名称类似的任务时，很容易陷入机械劳动，耗时且易出错。 本文提供了个人学习科研进行中，撰写的批量多光谱合成代码。其可以按照合成对象的命名特点搜索文件中的待合成波段的影像列表，并使用Gdal
Python 实现遥感影像波段组合的示例代码
09-18
主要介绍了Python 实现遥感影像波段组合的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Python进行.tif格式数据波段组合；多波段tif数据波段分离
qq_44353170的博客
12-21 9880
Python进行.tif格式数据波段组合;多波段tif数据波段分离.tif格式数据波段组合多波段.tif数据波段分离 阔别已久，我又来了；啊啊啊…… 读了研究生，忙到天昏地暗（哈哈哈，这都是借口，主要是花了一定时间适应研究生生活） 这方面的内容我也主要是应用在遥感领域，我们知道在遥感应用中，大多数的图像数据格式为.tif格式的。进行波段组合使用ArcGIS里面的Composite Bands工具是可以实现的，波段分离也可以使用一些工具或巧妙的方法分开。但当你使用Python程序的话，就可以简化这个软件点击和
sentinel:用于分析Sentinel-12图像的Python脚本
03-09
Sentinel-2卫星则搭载了多光谱成像仪，可以提供13个波段的高分辨率光学数据，覆盖可见光、近红外和短波红外，适用于植被健康监测、城市规划、农业管理和灾害响应等应用。 Python作为一种强大的编程语言，被广泛用于...
【地理信息系统与遥感】基于Python的GEE影像处理脚本：多光谱图像加载、处理与合成工具开发
最新发布
05-29
使用场景及目标：①处理来自GEE的多光谱影像，如Sentinel-2和Landsat系列；②实现影像预处理步骤，包括波段组合、重采样和缩放；③确保数据的一致性和完整性，删除冗余文件；④辅助科研项目中对地观测数据的分析与...
AtmosphericCorrection:6s模型大气校正python版本，支持GF1、2,Landsat-8,Sentinel-2等影像
05-01
调用py6s接口，自动读取影像头文件信息，对遥感影像进行大气校正批处理。 环境 & 依赖 python版本3.6 conda install gdal conda install -c conda-forge py6s 脚本说明 AtmosphericCorrection_Landsat8.py 针对...
Python遥感图像处理应用篇(二十七)：Python绘制遥感图像各波段热力图（相关系数矩阵）（续）
soderayer的博客
12-26 2367
续-上一篇中使用csv文件计算的相关系数热力图，本篇我们直接使用遥感图像来计算图像波段之间的相关系数。
python读取遥感影像
12-06
遥感影像读取
基于GDAL的Python实现遥感影像PCA的代码
09-10
PCA基本步骤： 对数据进行归一化处理（代码中并非这么做的，而是直接减去均值） 计算归一化后的数据集的协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值和特征向量 保留最重要的k个特征（通常k要小于n），也可以自己制定，也可以选择一个阈值，然后通过前k个特征值之和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值，则选择这个k 找出k个特征值对应的特征向量 将m * n的数据集乘以k个n维的特征向量的特征向量（n * k）,得到最后降维的数据。
Python遥感指数运算
07-19
利用Python脚本语言进行遥感指数的运算，包括三个指数
Python FFT合成波形的实例
09-18
今天小编大家分享一篇Python FFT合成波形的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python图像处理实现两幅图像合成一幅图像的方法【测试可用】
12-23
本文实例讲述了Python图像处理实现两幅图像合成一幅图像的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 将两幅图像合成一幅图像，是图像处理中常用的一种操作，python图像处理库PIL中提供了多种种将两幅图像合成一幅图像的接口。 下面我们通过不同的方式，将两图合并成一幅图像。 1、使用Image.blend()接口 代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image def blend_two_images(): img1 = Image.open( "bridge.png ") img1 = img1.convert('RGBA')
Python遥感图像处理应用篇(三十一)：Python+GDAL实现遥感图像平移、旋转
soderayer的博客
03-20 1654
根据该函数的参数，要实现图像的平移，其实我们只需要修改图像的左上角起始点坐标就能够实现了，比如我们将图像向东易懂5000m，向南移动5000m，那么，我们是需要将图像六元组中的第一个和第四个要素平移一定距离就行了。Y坐标方向是负值，所以我们向南移动就是-5000m，向东移动就是+5000m。元组是不可变的，所以我们需要将元组转换为列表，更改列表，然后将列表转换回元组。运行环境：windows10 pycharm python3.7.7。GDAL 中，GeoTransform是一个六个元素的元组。
遥感技术Python篇：高光谱遥感数据处理与机器学习
weixin_55561616的博客
06-05 997
基础篇，站在学员的角度去理解“高光谱”，用大家能听的懂的语言去讲述高光谱的基本概念和理论，帮助学员深入理解这项技术的底层科学机理。高光谱遥感课程的第一季：提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例，从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深入讲解，通过8个核心概念，4个功能模块，3个典型应用场景，帮助大家了解高光谱遥感的“底层逻辑”，掌握高光谱遥感的“方法论”，并在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升了学员高光谱技术的应用能力水平。
python批量合成多波段遥感影像tif
paaaaaani的博客
04-18 2844
在处理影像的时候因为Arcgis出问题了，所以python的gdal库对多波段影像（*.tif）进行合成 两批影像是同一地点多时间不同波段的影像，该代码是对两批影像中同一时间的多波段tif进行批量合成。如果需要指定波段，可以在函数中进行修改。 如图所示： 文件夹1放的是含有B2、3、4、8的sentinel-2影像 文件夹2放的是含有B5、6、7、8A、11、12、AOT等波段的sentinel-2影像 代码中的print多为测试用，可删除 具体代码如下 #载入相关库 impo
知识 | 常用的（python）遥感工具
wavemenu的博客
02-28 1409
一些常用的遥感工具集合（python）
遥感图像Sentinel-2中波段的反射率如何获取
03-09
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何从Sentinel-2遥感数据中提取波段反射率值。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，确保答案准确并引用正确的来源。 用户提到的引用[2]和[3]提到下载Sentinel-2数据以及加载和过滤图像数据的过程。首先，用户需要从欧空局网站下载Level-2A数据，因为Level-2A是经过大气校正的表面反射率数据，可以直接使用，而Level-1C是未经校正的，需要自行处理。所以，第一步应该建议用户下载正确的数据级别。 接下来，引用[5]提到ENVI教程中如何读取Sentinel-2数据并处理波段组合。用户可能需要使用软件工具如ENVI或者SNAP来处理数据。因此，步骤中需要包括加载数据、选择正确波段的部分。例如，Level-2A数据已经分成了不同分辨率的波段，需要组合或重采样到同一分辨率，方便后续分析。 然后，引用[3]中提到的过滤图像数据，根据云覆盖和日期选择合适的影响。这一步很重要，因为云层会影响反射率的准确性。用户需要了解如何应用云掩膜，可能使用QA波段来识别和去除云区域。此外，Sen2Res插件（引用[4]）虽然处理时间长，但能提升分辨率，可能在需要高精度时使用，但需权衡时间成本。 在处理反射率值时，可能需要使用编程工具如Python的GDAL或rasterio库来读取波段数据，并转换为反射率值。或者，使用SNAP软件中的工具直接导出数值。这里要确保用户知道如何访问每个波段的数值，可能需要归一化处理，比如乘以比例因子（如0.0001）将DN值转换为反射率。 最后，验证数据的准确性很重要，比如通过查看元数据中的比例因子，或者与已知地表反射率数据对比。同时，引用[4]提到的Sen2Res插件可以用于超分辨率处理，但需注意处理时间。 总结步骤应该是：下载Level-2A数据，加载并预处理（包括云掩膜、波段选择），使用软件或代码提取反射率值，验证数据，并考虑是否需要分辨率增强。同时，要提醒用户注意不同波段的分辨率差异，可能需要重采样。</think>### 从Sentinel-2遥感数据中提取波段反射率值的步骤 以下是基于Sentinel-2数据特性及引用内容的操作流程： 1. **获取Sentinel-2 Level-2A数据** - Level-2A数据已通过大气校正，直接提供地表反射率值[^3]。用户需从欧空局官网或Copernicus Open Access Hub下载Level-2A产品（而非Level-1C的原始辐射亮度数据）[^2][^5]。 2. **数据加载与预处理** - 使用遥感软件（如ENVI、SNAP或Python库）加载数据。 - 根据需求选择波段： - 10m分辨率：B2（蓝）、B3（绿）、B4（红）、B8（近红外） - 20m分辨率：B5-B7、B8A、B11-B12（需重采样至10m或20m统一分辨率）。 - 应用云掩膜：利用QA60波段（质量标志）过滤云覆盖区域。 3. **提取反射率值** - **手动操作**（以SNAP为例）： 1. 打开`.SAFE`文件，选择目标波段。 2. 通过“Pixel Geo-Information”工具点击图像位置，直接读取反射率值（单位为无量纲，范围0–1）。 - **编程实现**（Python示例）： ```python import rasterio # 打开波段文件（例如B04_10m.jp2） with rasterio.open('B04_10m.jp2') as src: band_data = src.read(1) # 读取为NumPy数组 reflectance = band_data * 0.0001 # 应用比例因子转换为反射率 ``` > **注**：反射率值通常需乘以元数据中的比例因子（如0.0001）。 4. **数据验证与后处理** - 对比同一区域不同时相的反射率曲线，验证合理性。 - 如需增强分辨率，可使用Sen2Res插件进行超分辨率合成（需权衡处理时间）[^4]。 --- ###
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