【Arcpy】相邻时相栅格数据批量作差的代码构建

本文介绍了一个使用Python脚本在ArcGIS环境中对文件夹中的栅格数据进行相邻两天数据差值计算的方法,通过ListRasters获取文件名,然后创建并保存栅格差分结果。

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

需求

文件夹中有一个月的栅格数据,试将相邻两天数据作差(前一天-后一天),并以后一天数据命名

代码

# coding=utf-8
# 给相邻两幅栅格相减
import arcpy
from arcpy.sa import *

arcpy.env.workspace = r"H:\240329\iTVDI201703Clip"  # 环境设置

rasterlist = arcpy.ListRasters("*", 
### 栅格变换的原理及实现方法 #### 1. 栅格变换的基本概念 栅格数据是由规则排列的像元组成的二维矩阵,用于表示地理空间中的连续表面。栅格变换是指通过特定算法改变原始栅格数据的空间分布、属性值或其他特征的过程。这种技术广泛应用于地理信息系统(GIS)图像处理领域。 栅格变换的核心在于对输入栅格执行某种操并生成输出栅格。常见的栅格变换包括重采样(resampling)、投影转换(reprojection)、裁剪(clipping)以及基于数学运算的数据修改等[^1]。 --- #### 2. 常见的栅格变换方法及其原理 ##### (1)重采样(Resampling) 当需要调整栅格分辨率或更改其坐标系,通常会涉及重采样的过程。常用的重采样方法有最近邻法(Nearest Neighbor)、双线性插值(Bilinear Interpolation)三次卷积(Cubic Convolution)。 - **最近邻法**: 使用最接近目标位置的像素值为新像素值,适用于分类数据。 - **双线性插值**: 计算周围四个相邻像素加权平均值来估计新像素值,适合于平滑变化的地表现象。 - **三次卷积**: 利用更复杂的多项式拟合计算新像素值,精度更高但耗较长。 ##### (2)投影转换(Reprojection) 由于不同地图投影方式可能导致栅格数据失真,在实际应用中经常需要将栅格从一种投影系统转换到另一种投影系统。此过程中不仅需重新定义每个像素的位置,还可能伴随必要的几何校正与数值修正[^2]。 ##### (3)裁剪(Clipping) 为了提取感兴趣区域内的子集信息,可以通过指定边界框或者矢量掩膜来进行裁剪操。这有助于减少不必要的背景干扰,并提高后续分析效率。 ##### (4)数学运算(Mathematical Operations) 通过对单个或多层栅格实施代数表达式的计算,能够衍生出新的专题图层。例如叠加两幅遥感影像以评估植被指数NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),其中NIR代表近红外波段反射率,R则对应红光波段反射率。 --- #### 3. 实现栅格变换的技术手段 在GIS软件环境中,如ArcGIS Pro提供了丰富的工具支持上述各类栅格变换功能: - 用户可通过图形化界面配置参数完成基本任务; - 对于复杂需求,则可借助Python脚本调用arcpy模块进一步定制逻辑流程。 以下是利用Python编写的一个简单示例程序展示如何批量重采样一组TIFF格式文件至统一尺度: ```python import arcpy from arcpy import env # 设置工环境变量 env.workspace = r"C:\Data\Raster" # 获取当前目录下所有tif文件列表 rasters = arcpy.ListRasters("*", "TIF") for raster in rasters: out_raster = f"resampled_{raster}" arcpy.Resample_management(raster, out_raster, cell_size="30 30", resampling Technique="BILINEAR") ``` 该代码片段实现了遍历指定路径下的所有.tif文件并将它们分别按照30米×30米大小进行双线性重采样保存成新副本的功能。 --- #### 4. 应用场景举例 - 土地覆盖制图:综合多源卫星遥感资料经过预处理阶段之后再运用监督/非监督分类得到最终成果。 - 水资源管理模型构建:结合DEM高程数据推导坡度坡向因子辅助预测径流量空分布规律。 - 环境监测预警平台搭建:实接收气象站点观测记录绘制温度湿度云图服务于公众健康防护决策参考依据制定等方面发挥重要用。 ---
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