ArcGIS Python实现Modis NDVI批量化月最大合成

本文介绍如何使用Python脚本在ArcGIS中批量处理MODIS NDVI数据以实现最大合成法(MVC)。该方法适用于每月两期的MODIS NDVI数据处理,通过比较同一像素位置不同时间的数据值来选取最大值。

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    最大合成法(MVC)能够在Envi中的Band Math中进行,式子是B1>B2,可是无法批量化。本文实如今ArcGIS中利用Python代码批量进行,例如以下:

    用到的Modis NDVI数据是在MRT中进行拼接与转投影后的月数据,一个月有两期,数据格式是.tif,文件名称的格式如:20040101.1_km_16_days_NDVI.tif。20040102.1_km_16_days_NDVI.tif代表2004年1月份的两期数据。本次处理的为2004-2013年的10年的数据。

    Python代码例如以下:  

import arcpy
import time
arcpy.CheckOutExtension("spatial")
time1=time.strftime('%y-%m-%d-%H:%M:%S')
Sname1="F:\\Modis_16\\1Moasic\\"
Sname2=".1_km_16_days_NDVI.tif"
for  i in range(2004,2014):
    for j in range(1,13):
        if j>9:
            Year= str(i)+str(j)+"0"
        else:
            Year= str(i)+"0"+str(j)+"0"
        print Sname1+Year+"1"+Sname2
        print Sname1+Year+"2"+Sname2
        out="F:\\Modis_16\\2MVC\\"+Year[0:6]
        print out +" is being ........."
        arcpy.gp.CellStatistics_sa((Sname1+Year+"1"+Sname2,Sname1+Year+"2"+Sname2) ,out, "MAXIMUM", "DATA")
        print out +" has done.........."
        print "-------------------------------------------------------"
print "<----------All are done !!!---------->"
print "Start time : "+time1
print "End   time : "+time.strftime('%y-%m-%d-%H:%M:%S')
    领悟:本次处理的核心部分是拼凑文件名称字符串。

### 如何在 ArcGIS 中处理 MODIS 数据 #### 准备工作 为了有效地处理MODIS数据,在ArcGIS环境中需先安装必要的扩展模块,如Spatial Analyst工具箱。这些工具对于执行空间分析操作至关重要[^1]。 #### 提取像元坐标 针对特定区域内的MODIS影像(例如:h15v01子区,2018年第217数据),可以采用ArcGIS来获取指定范围内的像元位置信息。通过加载相应的栅格文件至项目内,并应用Python脚本来遍历目标窗口中的每一个像素点,从而收集其地理坐标。此过程涉及创建要素类存储结果以及设置适当的空间参考框架以确保精度。 ```python import arcpy from arcpy import env env.workspace = "C:/data" raster = arcpy.Raster("modis_image.tif") lowerLeft = arcpy.Point(raster.extent.XMin, raster.extent.YMin) cellSize = raster.meanCellWidth nrows = int(raster.height / cellSize) ncols = int(raster.width / cellSize) for row in range(nrows): for col in range(ncols): point = lowerLeft.offset(col * cellSize, (row + 1) * (-cellSize)) # 进一步的操作比如保存point对象到shapefile或其他格式 ``` #### 格式转换与投影变换 当面对不同版本间的兼容性问题或是希望调整原始卫星产品的参照系时,可借助于ArcGIS提供的功能来进行高效的重采样和几何校正作业。具体来说,《重磅!ArcGIS10.8 Python代码批量完美实现MODIS NDVI数据格式转换和投影变换》这篇文章展示了完整的解决方案,不仅限于简单的参数配置更改,还包括编写自定义脚本自动化整个流程[^2]。 #### 批量处理NDVI数据 考虑到长时间序列研究的需求,有时会涉及到大量重复性的任务——即对多年份多时段的植被指数资料实施统一规格化整理。此时,基于Python编写的程序能够显著提高工作效率;特别是有关最大合成算法的应用案例已经证明了这一点。给定一组按照固定模式命名的时间序列TIF文档集合,只需几行简洁而强大的命令即可达成目的[^4]: ```python import os from glob import glob arcpy.CheckOutExtension('spatial') workspace = r'C:\path\to\tif_files' os.chdir(workspace) list_of_tifs = glob('*NDVI*.tif') # 假设每个有两个期对应的两个tiff文件 monthly_max_composites = {} for i in range(0, len(list_of_tifs), 2): first_file = list_of_tifs[i] second_file = list_of_tifs[i+1] outRaster = CellStatistics([first_file, second_file], 'MAXIMUM', 'DATA') month_key = f'{i//2}' monthly_max_composites[month_key] = outRaster.save(f'monthly_max_{month_key}.tif') ```
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