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这篇文章主要介绍“Python如何实现批量绘制遥感影像数据的直方图”,在日常操作中,相信很多人在Python如何实现批量绘制遥感影像数据的直方图问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Python如何实现批量绘制遥感影像数据的直方图”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
首先,明确一下本文需要实现的需求:现需对多幅栅格数据文件进行依据其像元数值的直方图绘制,具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况;所有栅格数据都保存在同一目标路径下,且均为.tif
格式;而目标路径下具有其它非.tif
格式的文件,以及不需要进行直方图绘制的.tif
格式文件,因此需要在绘制前对目标路径下的文件列表加以筛选,只保留需要绘制直方图的栅格文件。
知道了需求,我们便开始代码的书写。具体代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jul 20 12:17:05 2021 @author: fkxxgis """ import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from osgeo import gdal lai_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/LAI_Difference_Global/" pic_save_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/LAI_histogram.png" file_list=os.listdir(lai_file_path) tif_list=[] for file in file_list: if os.path.splitext(file)[1]==".tif": if file[0:3]!="MCD": tif_list.append(file) sub_plot_num=1 for tif in tif_list: lai_algorithm=tif[0:3] print(lai_algorithm) lai_raster=gdal.Open(lai_file_path+tif) lai_raster_array=lai_raster.ReadAsArray() plt.subplot(2,2,sub_plot_num) plt.hist(lai_raster_array) sub_plot_num=sub_plot_num+1 plt.show() plt.savefig(pic_save_path, dpi=300)
其中,lai_file_path
为待处理栅格图层存放的路径,pic_save_path
为后期程序得到直方图的保存路径。
首先,借助os.listdir()
函数获取lai_file_path
路径下的全部文件,此时获取的文件包括需要的.tif
格式文件与其它不需要的文件;其次,通过os.path.splitext()
函数将上述列表中的每一个文件file
的文件名与文件拓展名分离,并选择".tif"
进行处理;这一步是避免误将lai_file_path
路径中非.tif
格式文件一并选择。
随后,还需要将我们不需要的.tif
栅格图像通过文件名筛选的方式去除。在这里,由于不需要绘图的.tif
文件均以MCD
开头,因此直接通过字符串截取的方式将其加以剔除即可;大家在上述代码的实际运用过程中按照个人需求进行筛选即可。
接下来,开始直方图的绘制。在这里我选择了将几幅直方图以子图的形式绘制在一个总图中,因此需要借助sub_plot_num
进行循环;随后,对筛选后的图层进行读取,并将栅格数据转换为Array
形式,这一部分具体可以参考文章Python GDAL读取栅格数据并基于质量评估波段QA对指定数据加以筛选掩膜,本文就不再赘述;最后,利用plt.hist()
函数进行直方图的绘制即可。
最后,通过plt.savefig(pic_save_path, dpi=300)
这句代码,将设置了图像清晰度的绘图结果保存在指定路径,从而大功告成。
到此,关于“Python如何实现批量绘制遥感影像数据的直方图”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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