Python實(shí)現(xiàn)批量讀取HDF多波段柵格數(shù)據(jù)并繪制像元直方圖
本文介紹基于Python語(yǔ)言gdal
模塊,實(shí)現(xiàn)多波段HDF柵格圖像文件的讀取、處理與像元值可視化(直方圖繪制)等操作。
另外,基于gdal
等模塊讀取.tif
格式柵格圖層文件的方法可以查看Python批量繪制遙感影像數(shù)據(jù)的直方圖,讀取單波段.hdf
格式柵格圖層文件的方法可以查看Python GDAL讀取柵格數(shù)據(jù)并基于質(zhì)量評(píng)估波段QA對(duì)指定數(shù)據(jù)加以篩選掩膜。
本文期望實(shí)現(xiàn)的需求為:現(xiàn)有一存放.tif
格式的全球LAI產(chǎn)品柵格數(shù)據(jù)的路徑,需將這一路徑下的全部LAI產(chǎn)品柵格數(shù)據(jù)依據(jù)另一路徑下存放的全球MODIS植被覆蓋類型產(chǎn)品柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行像元分類,并繪制全球每一種植被類型對(duì)應(yīng)的LAI數(shù)值直方圖。在這里,由于有前述兩篇博客作為鋪墊,本文對(duì)代碼的講解就著重于多波段HDF柵格圖像文件的讀取部分;其它內(nèi)容由于在本文開(kāi)頭提及的前期兩篇博客中已經(jīng)詳細(xì)介紹,這里就不再贅述~
首先將本文所需代碼展示如下:
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jul 20 11:05:31 2021 @author: fkxxgis """ import os import numpy as np from osgeo import gdal import matplotlib.pyplot as plt lai_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/Test_DRT/h20v09.tif" mcd_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/Test_DRT/MCD12Q1.A2018001.h20v09.006.2019199233851.hdf" pic_save_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/Test_DRT/" for veg_type in range(9): mcd_raster=gdal.Open(mcd_file_path) mcd_sub_dataset=mcd_raster.GetSubDatasets() hdf_band_num=len(mcd_sub_dataset) # for sub_dataset in mcd_sub_dataset: # print(sub_dataset[1]) # print(mcd_sub_dataset[2][1]) mcd_sub_type=gdal.Open(mcd_sub_dataset[2][0]) mcd_raster_array=mcd_sub_type.ReadAsArray() lai_raster=gdal.Open(lai_file_path) lai_raster_array=lai_raster.ReadAsArray() non_veg_type_lai_array=np.where(mcd_raster_array==veg_type+1,lai_raster_array,np.nan) plt.hist(non_veg_type_lai_array) plt.savefig(pic_save_path+"DRT_"+str(veg_type+1)+".png", dpi=300) plt.clf() plt.cla()
我們直接講解多波段HDF柵格圖像文件讀取部分的代碼:首先,多波段.hdf
格式文件的讀取在一開(kāi)始與單波段.hdf
格式文件或.tif
格式文件的讀取一致,即通過(guò)gdal.Open()
函數(shù)實(shí)現(xiàn);但隨后,需要額外借助len()
函數(shù)獲取HDF文件對(duì)應(yīng)的波段數(shù)量。
因?yàn)槲覀冏x取的HDF文件是多波段,因此hdf_band_num
肯定是大于1
的,那么剛剛讀取進(jìn)來(lái)的mcd_sub_dataset
其實(shí)就是一個(gè)列表(List);其中,這個(gè)列表的元素個(gè)數(shù)就是對(duì)應(yīng)的多波段HDF文件波段數(shù),列表的每一個(gè)元素則都是一個(gè)元組(tuple);同時(shí),每一個(gè)元組都有兩個(gè)元素,其每一個(gè)元素都是一個(gè)字符串;其中第一個(gè)元素為當(dāng)前HDF文件的當(dāng)前波段對(duì)應(yīng)的文件路徑與部分提示信息,第二個(gè)元素作為當(dāng)前HDF文件的當(dāng)前波段對(duì)應(yīng)的文件像素行列數(shù)、名稱與數(shù)據(jù)類型。
這么說(shuō)可能不太明白,我們用一個(gè)實(shí)例來(lái)講解。例如,通過(guò)上述代碼讀取一景具有六個(gè)波段的MODIS LAI產(chǎn)品——MCD15A3H產(chǎn)品,其第一個(gè)波段為FPAR數(shù)據(jù),第二個(gè)波段為LAI數(shù)據(jù)。那么讀取其后,得到的mcd_sub_dataset
長(zhǎng)這個(gè)樣子:
可以看到,是一個(gè)具有6
個(gè)元素的列表。
點(diǎn)開(kāi)列表,可以看到6
個(gè)元素每一個(gè)都是一個(gè)具有2
個(gè)元素的元組:
再點(diǎn)開(kāi)第一個(gè)元組,可以看到其具有2
個(gè)字符串格式的元素:
其第二個(gè)元素包含了該波段對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)行數(shù)與列數(shù)(即[2400×2400]
)、數(shù)據(jù)名稱(即Fpar
)、數(shù)據(jù)空間分辨率(即500m
)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品簡(jiǎn)稱(即MOD_Grid_MCD15A3H
),以及數(shù)據(jù)格式(即8-bit unsigned integer
);而第一個(gè)字符串沒(méi)有顯示完畢,我們可以點(diǎn)擊打開(kāi)看看:
可以看到第一個(gè)元素則包含了該波段對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)路徑、文件全稱,以及部分與第二個(gè)元素重復(fù)的幾個(gè)數(shù)據(jù)信息參數(shù)。
有了上面的分析就比較清楚了,接下來(lái)再一次利用gdal.Open()
函數(shù)讀取我們需要的波段,mcd_sub_dataset[2][0]
表示第三個(gè)波段;其中,第三個(gè)波段卻用[2]
來(lái)表示,是因?yàn)椴ǘ螖?shù)量(也就是mcd_sub_dataset
的Index
)是從0
開(kāi)始計(jì)算的;而后面的[0]
則表示元組中的第一個(gè)參數(shù),也就是上面一幅圖中顯示的該波段對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)路徑。
隨后,再利用.ReadAsArray()
函數(shù)將其讀取為Array即可。接下來(lái)的操作與本文開(kāi)頭提及的那兩篇博客就一致,這里不再贅述~
到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)批量讀取HDF多波段柵格數(shù)據(jù)并繪制像元直方圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python讀取HDF多波段柵格數(shù)據(jù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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