遙感影像重取樣
一、簡介
影象重取樣就是從高解析度遙感影像中提取出低解析度影像,或者從低解析度影像中提取高解析度影像的過程。常用的方法有最鄰近內插法、雙線性內插法、三次卷積法等
二、重取樣方法
1使用ReadAsArray函式
def ReadAsArray(self, xoff=0, yoff=0, win_xsize=None, win_ysize=None, buf_obj=None, buf_xsize = None, buf_ysize = None, buf_type = None, resample_alg = GRIORA_NearestNeighbour, callback= None, callback_data = None)
•xoff=0, yoff=0,指定從原影象波段資料中的哪個位置開始讀取。
•win_xsize=None, win_ysize=None,指定從原影象波段中讀取的行數和列數。
•buf_xsize=None, buf_ysize=None,指定暫存在記憶體中的新影象的行數和列數。
•buf_type=None,指定新影象的畫素值的型別。
•buf_obj=None,指定新影象畫素值陣列的變數,因為整個方法也會返回一個新影象畫素值的陣列,用這兩種方式獲取重取樣後的陣列都可以。
•resample_alg=GRIORA_NearestNeighbour,重取樣方法,預設為最近鄰方法。
•callback=None,callback_data=None,回撥函式和資料。
該函式的作用在於將一部分資料讀取到已定義的一個數組中。從其引數resample_alg來看,該函式可以完成重取樣功能。但是需要對重取樣後的地理變換進行重新設定。地理變換中包含畫素大小等資訊,重取樣後,畫素大小發生變化,地理變換也要隨之更新
低解析度重取樣成高解析度
# _*_ coding: utf-8 _*_ import os from osgeo import gdal os.chdir(r'D:\osgeopy-data\Landsat\Washington') in_ds = gdal.Open('p047r027_7t20000730_z10_nn10.tif') in_band = in_ds.GetRasterBand(1) out_rows = in_band.YSize * 2 out_columns = in_band.XSize * 2 gtiff_driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_ds = gtiff_driver.Create('band1_resampled.tif', out_columns, out_rows) out_ds.SetProjection(in_ds.GetProjection()) geotransform = list(in_ds.GetGeoTransform()) geotransform[1] /= 2 geotransform[5] /= 2 out_ds.SetGeoTransform(geotransform) data = in_band.ReadAsArray( buf_xsize=out_columns, buf_ysize=out_rows) out_band = out_ds.GetRasterBand(1) out_band.WriteArray(data) out_band.FlushCache() out_band.ComputeStatistics(False) out_ds.BuildOverviews('average', [2, 4, 8, 16, 32, 64]) del out_ds
高解析度重取樣成低解析度
# _*_ coding: utf-8 _*_ import os import numpy as np from osgeo import gdal os.chdir(r'D:\osgeopy-data\Landsat\Washington') in_ds = gdal.Open('nat_color.tif') out_rows = int(in_ds.RasterYSize / 2) out_columns = int(in_ds.RasterXSize / 2) num_bands = in_ds.RasterCount gtiff_driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_ds = gtiff_driver.Create('nat_color_resampled.tif', out_columns, out_rows, num_bands) out_ds.SetProjection(in_ds.GetProjection()) geotransform = list(in_ds.GetGeoTransform()) geotransform[1] *= 2 geotransform[5] *= 2 out_ds.SetGeoTransform(geotransform) data = in_ds.ReadRaster( buf_xsize=out_columns, buf_ysize=out_rows) out_ds.WriteRaster(0, 0, out_columns, out_rows, data) out_ds.FlushCache() for i in range(num_bands): out_ds.GetRasterBand(i + 1).ComputeStatistics(False) out_ds.BuildOverviews('average', [2, 4, 8, 16]) del out_ds
注意,在這種情況下,要確保行數和列數是整數,因為除法的結果可能是浮點數,如果不是整型資料,程式很可能報錯。
2使用warp函式
Gdal的Warp函式,該函式的作用是“影象重投影和變形”,函式中也有一個resampleAlg引數,可以用來指定重取樣的方法,如果不指定resampleAlg,則預設使用最近鄰方法,
#重取樣方法為雙線性重取樣 gdal.Warp("resampletif.tif",dataset,width=newCols, height=newRows, resampleAlg=gdalconst.GRIORA_Bilinear)
引數詳解(未列完)
srcSRS 源座標系統
dstSRS 目標座標系統
resampleAllg 重取樣方法
multeThread 多執行緒
cutLineDSname 裁剪mask向量資料集名字
format 輸出格式 eg GTIFF
cutLineLayername 裁剪mask圖層名
cutLinewhere 裁剪where語句
例如下面的程式碼實現了使用warp函式進行重取樣的功能(常用作處理時序影像)。
def ReprojectImages2(): # 若採用gdal.Warp()方法進行重取樣 # 獲取輸出影像資訊 inputrasfile = gdal.Open(inputfilePath, gdal.GA_ReadOnly) inputProj = inputrasfile.GetProjection() # 獲取參考影像資訊 referencefile = gdal.Open(referencefilefilePath, gdal.GA_ReadOnly) referencefileProj = referencefile.GetProjection() referencefileTrans = referencefile.GetGeoTransform() bandreferencefile = referencefile.GetRasterBand(1) x = referencefile.RasterXSize y = referencefile.RasterYSize nbands = referencefile.RasterCount # 建立重取樣輸出檔案(設定投影及六引數) driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') output = driver.Create(outputfilePath, x, y, nbands, bandreferencefile.DataType) output.SetGeoTransform(referencefileTrans) output.SetProjection(referencefileProj) options = gdal.WarpOptions(srcSRS=inputProj, dstSRS=referencefileProj, resampleAlg=gdalconst.GRA_Bilinear) gdal.Warp(output, inputfilePath, options=options)
3使用gdal.ReprojectImage()進行重取樣
引數說明(未列完):
Dataset src_ds 輸入資料集
Dataset dst_ds 輸出檔案
GDALResampleAlg eResampleAlg 重取樣方法(最鄰近內插\雙線性內插\三次卷積等)
GDALProgressFunc 回撥函式
char const * src_wkt=None 輸入投影(原始投影)
char const * dst_wkt=None 參考投影(目標投影)
程式碼實現:
outputfilePath = 'G:/studyprojects/gdal/GdalStudy/Files/images/ReprojectImage.tif' inputfilePath='G:/studyprojects/gdal/GdalStudy/Files/images/2016CHA.tif' referencefilefilePath='G:/studyprojects/gdal/GdalStudy/Files/images/2018CHA.tif' def ReprojectImages(): # 獲取輸出影像資訊 inputrasfile = gdal.Open(inputfilePath, gdal.GA_ReadOnly) inputProj = inputrasfile.GetProjection() # 獲取參考影像資訊 referencefile = gdal.Open(referencefilefilePath, gdal.GA_ReadOnly) referencefileProj = referencefile.GetProjection() referencefileTrans = referencefile.GetGeoTransform() bandreferencefile = referencefile.GetRasterBand(1) Width= referencefile.RasterXSize Height = referencefile.RasterYSize nbands = referencefile.RasterCount # 建立重取樣輸出檔案(設定投影及六引數) driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') output = driver.Create(outputfilePath, Width,Height, nbands, bandreferencefile.DataType) output.SetGeoTransform(referencefileTrans) output.SetProjection(referencefileProj) # 引數說明 輸入資料集、輸出檔案、輸入投影、參考投影、重取樣方法(最鄰近內插\雙線性內插\三次卷積等)、回撥函式 gdal.ReprojectImage(inputrasfile, output, inputProj, referencefileProj, gdalconst.GRA_Bilinear,0.0,0.0,)