Python如何利用GDAL模块实现读取栅格数据并对指定数据加以筛选掩膜

今天小编给大家分享一下Python如何利用GDAL模块实现读取栅格数据并对指定数据加以筛选掩膜的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

1 代码分段讲解

1.1 模块与路径准备

首先，需要对用到的模块与存放栅格图像的各类路径加以准备。

import os
import copy
import numpy as np
import pylab as plt
from osgeo import gdal

# rt_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/Rc_Lai_A2018161_h22v03.tif"
# gl_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/GLASS01E01.V50.A2018161.h22v03.2020323.hdf"
# out_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/test.tif"
rt_file_path="I:/LAI_RTLab/A2018161/"
gl_file_path="I:/LAI_Glass/2018161/"
out_file_path="I:/LAI_Dif/"

其中，

rt_file_path

为自有产品的存放路径，

gl_file_path

为GLASS产品的存放路径，

out_file_path

为最终二者栅格做完差值处理后结果的存放路径。

1.2 栅格图像文件名读取与配对

接下来，需要将全部待处理的栅格图像用

os.listdir()

进行获取，并用

for

循环进行循环批量处理操作的准备。

rt_file_list=os.listdir(rt_file_path)
for rt_file in rt_file_list:
    file_name_split=rt_file.split("_")
    rt_hv=file_name_split[3][:-4]
    
    gl_file_list=os.listdir(gl_file_path)
    for gl_file in gl_file_list:
        if rt_hv in gl_file:
            rt_file_tif_path=rt_file_path+rt_file
            gl_file_tif_path=gl_file_path+gl_file

其中，由于本文需求是对两种产品做差，因此首先需要结合二者的

hv

分幅编号，将同一分幅编号的两景遥感影像放在一起；因此，依据自有产品文件名的特征，选择

.split()

进行字符串分割，并随后截取获得遥感影像的

hv

分幅编号。

1.3 输出文件名称准备

前述1.1部分已经配置好了输出文件存放的路径，但是还没有进行输出文件文件名的配置；因此这里我们需要配置好每一个做差后的遥感影像的文件存放路径与名称。其中，我们就直接以遥感影像的

hv

编号作为输出结果文件名。

            DRT_out_file_path=out_file_path+"DRT/"
            if not os.path.exists(DRT_out_file_path):
                os.makedirs(DRT_out_file_path)
            DRT_out_file_tif_path=os.path.join(DRT_out_file_path,rt_hv+".tif")
            
            eco_out_file_path=out_file_path+"eco/"
            if not os.path.exists(eco_out_file_path):
                os.makedirs(eco_out_file_path)
            eco_out_file_tif_path=os.path.join(eco_out_file_path,rt_hv+".tif")
            
            wat_out_file_path=out_file_path+"wat/"
            if not os.path.exists(wat_out_file_path):
                os.makedirs(wat_out_file_path)
            wat_out_file_tif_path=os.path.join(wat_out_file_path,rt_hv+".tif")
            
            tim_out_file_path=out_file_path+"tim/"
            if not os.path.exists(tim_out_file_path):
                os.makedirs(tim_out_file_path)
            tim_out_file_tif_path=os.path.join(tim_out_file_path,rt_hv+".tif")

这一部分代码分为了四个部分，是因为自有产品的LAI是分别依据四种算法得到的，在做差时需要每一种算法分别和GLASS产品进行相减，因此配置了四个输出路径文件夹。

1.4 栅格文件数据与信息读取

接下来，利用

gdal

模块对

.tif

与

.hdf

等两种栅格图像加以读取。

            rt_raster=gdal.Open(rt_file_path+rt_file)
            rt_band_num=rt_raster.RasterCount
            rt_raster_array=rt_raster.ReadAsArray()
            rt_lai_array=rt_raster_array[0]
            rt_qa_array=rt_raster_array[1]
            rt_lai_band=rt_raster.GetRasterBand(1)
            # rt_lai_nodata=rt_lai_band.GetNoDataValue()
            # rt_lai_nodata=32767
            # rt_lai_mask=np.ma.masked_equal(rt_lai_array,rt_lai_nodata)
            rt_lai_array_mask=np.where(rt_lai_array>30000,np.nan,rt_lai_array)
            rt_lai_array_fin=rt_lai_array_mask*0.001
            
            gl_raster=gdal.Open(gl_file_path+gl_file)
            gl_band_num=gl_raster.RasterCount
            gl_raster_array=gl_raster.ReadAsArray()
            gl_lai_array=gl_raster_array
            gl_lai_band=gl_raster.GetRasterBand(1)
            gl_lai_array_mask=np.where(gl_lai_array>1000,np.nan,gl_lai_array)
            gl_lai_array_fin=gl_lai_array_mask*0.01
            
            row=rt_raster.RasterYSize
            col=rt_raster.RasterXSize
            geotransform=rt_raster.GetGeoTransform()
            projection=rt_raster.GetProjection()

首先，以上述代码的第一段为例进行讲解。其中，

gdal.Open()

读取栅格图像；

.RasterCount

获取栅格图像波段数量；

.ReadAsArray()

将栅格图像各波段的信息读取为

Array

格式，当波段数量大于

1

时，其共有三维，第一维为波段的个数；

rt_raster_array[0]

表示取

Array

中的第一个波段，在本文中也就是自有产品的LAI波段；

rt_qa_array=rt_raster_array[1]

则表示取出第二个波段，在本文中也就是自有产品的QA波段；

.GetRasterBand(1)

表示获取栅格图像中的第一个波段（注意，这里序号不是从

0

开始而是从

1

开始）；

np.where(rt_lai_array>30000,np.nan,rt_lai_array)

表示利用

np.where()

函数对

Array

中第一个波段中像素

>30000

加以选取，并将其设置为

nan

，其他值不变。这一步骤是消除图像中填充值、

Nodata

值的方法。最后一句

*0.001

是将图层原有的缩放系数复原。

其次，上述代码第三段为获取栅格行、列数与投影变换信息。

1.5 差值计算与QA波段筛选

接下来，首先对自有产品与GLASS产品加以做差操作，随后需要对四种算法分别加以提取。

            lai_dif=rt_lai_array_fin-gl_lai_array_fin
            lai_dif=lai_dif*1000
            
            rt_qa_array_bin=copy.copy(rt_qa_array)
            rt_qa_array_row,rt_qa_array_col=rt_qa_array.shape
            for i in range(rt_qa_array_row):
                for j in range(rt_qa_array_col):
                    rt_qa_array_bin[i][j]="{:012b}".format(rt_qa_array_bin[i][j])[-4:]
                    
            # DRT_pixel_pos=np.where((rt_qa_array_bin>=100) & (rt_qa_array_bin==11))
            # eco_pixel_pos=np.where((rt_qa_array_bin<100) & (rt_qa_array_bin==111))
            # wat_pixel_pos=np.where((rt_qa_array_bin<1000) & (rt_qa_array_bin==1011))
            # tim_pixel_pos=np.where((rt_qa_array_bin<1100) & (rt_qa_array_bin==1111))
            
            # colormap=plt.cm.Greens
            # plt.figure(1)
            # # plt.subplot(2,4,1)
            # plt.imshow(rt_lai_array_fin,cmap=colormap,interpolation='none')
            # plt.title("RT_LAI")
            # plt.colorbar()
            # plt.figure(2)
            # # plt.subplot(2,4,2)
            # plt.imshow(gl_lai_array_fin,cmap=colormap,interpolation='none')
            # plt.title("GLASS_LAI")
            # plt.colorbar()
            # plt.figure(3)
            # dif_colormap=plt.cm.get_cmap("Spectral")
            # plt.imshow(lai_dif,cmap=dif_colormap,interpolation='none')
            # plt.title("Difference_LAI (RT-GLASS)")
            # plt.colorbar()
            
            DRT_lai_dif_array=np.where((rt_qa_array_bin>=100) | (rt_qa_array_bin==11),
                                       np.nan,lai_dif)
            eco_lai_dif_array=np.where((rt_qa_array_bin<100) | (rt_qa_array_bin==111),
                                       np.nan,lai_dif)
            wat_lai_dif_array=np.where((rt_qa_array_bin<1000) | (rt_qa_array_bin==1011),
                                       np.nan,lai_dif)
            tim_lai_dif_array=np.where((rt_qa_array_bin<1100) | (rt_qa_array_bin==1111),
                                       np.nan,lai_dif)
            
            # plt.figure(4)
            # plt.imshow(DRT_lai_dif_array)
            # plt.colorbar()
            # plt.figure(5)
            # plt.imshow(eco_lai_dif_array)
            # plt.colorbar()
            # plt.figure(6)
            # plt.imshow(wat_lai_dif_array)
            # plt.colorbar()
            # plt.figure(7)
            # plt.imshow(tim_lai_dif_array)
            # plt.colorbar()

其中，上述代码前两句为差值计算与数据化整。将数据转换为整数，可以减少结果数据图层的数据量（因为不需要存储小数了）。

随后，开始依据QA波段进行数据筛选与掩膜。其实各类遥感影像（例如MODIS、Landsat等）的QA波段都是比较近似的：通过一串二进制码来表示遥感影像的质量、信息等，其中不同的比特位往往都代表着一种特性。例如下图所示为Landsat Collection 2 Level-2的QA波段含义。

在这里，QA波段原本为十进制（一般遥感影像为了节省空间，QA波段都是写成十进制的形式），因此需要将其转换为二进制；随后通过获取指定需要的二进制数据位数（在本文中也就是能确定自有产品中这一像素来自于哪一种算法的二进制位数），从而判断这一像素所得LAI是通过哪一种算法得到的，从而将每种算法对应的像素分别放在一起处理。

DRT_lai_dif_array

等四个变量分别表示四种算法中，除了自己这一种算法得到的像素之外的其他所有像素；之所以选择这种方式，是因为后期我们可以将其直接掩膜掉，那么剩下的就是这种算法自身的像素了。

其中，上述代码注释掉的

plt

相关内容可以实现绘制空间分布图，大家感兴趣可以尝试使用。

1.6 结果栅格文件写入与保存

接下来，将我们完成上述差值计算与依据算法进行筛选后的图像保存。

            driver=gdal.GetDriverByName("Gtiff")
            out_DRT_lai=driver.Create(DRT_out_file_tif_path,row,col,1,gdal.GDT_Float32)
            out_DRT_lai.SetGeoTransform(geotransform)
            out_DRT_lai.SetProjection(projection)
            out_DRT_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(DRT_lai_dif_array)
            out_DRT_lai=None
            
            driver=gdal.GetDriverByName("Gtiff")
            out_eco_lai=driver.Create(eco_out_file_tif_path,row,col,1,gdal.GDT_Float32)
            out_eco_lai.SetGeoTransform(geotransform)
            out_eco_lai.SetProjection(projection)
            out_eco_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(eco_lai_dif_array)
            out_eco_lai=None
            
            driver=gdal.GetDriverByName("Gtiff")
            out_wat_lai=driver.Create(wat_out_file_tif_path,row,col,1,gdal.GDT_Float32)
            out_wat_lai.SetGeoTransform(geotransform)
            out_wat_lai.SetProjection(projection)
            out_wat_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(wat_lai_dif_array)
            out_wat_lai=None
            
            driver=gdal.GetDriverByName("Gtiff")
            out_tim_lai=driver.Create(tim_out_file_tif_path,row,col,1,gdal.GDT_Float32)
            out_tim_lai.SetGeoTransform(geotransform)
            out_tim_lai.SetProjection(projection)
            out_tim_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(tim_lai_dif_array)
            out_tim_lai=None
            
            print(rt_hv)

其中，

.GetDriverByName("Gtiff")

表示保存为

.tif

格式的GeoTIFF文件；

driver.Create(DRT_out_file_tif_path,row,col,1,gdal.GDT_Float32)

表示按照路径、行列数、波段数与数据格式等建立一个新的栅格图层，作为输出图层的框架；其后表示分别将地理投影转换信息与像素具体数值分别赋予这一新建的栅格图层；最后

=None

表示将其从内存空间中释放，完成写入与保存工作。

2 完整代码

本文所需完整代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jul 15 19:36:15 2021

@author: fkxxgis
"""

import os
import copy
import numpy as np
import pylab as plt
from osgeo import gdal

# rt_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/Rc_Lai_A2018161_h22v03.tif"
# gl_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/GLASS01E01.V50.A2018161.h22v03.2020323.hdf"
# out_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/test.tif"
rt_file_path="I:/LAI_RTLab/A2018161/"
gl_file_path="I:/LAI_Glass/2018161/"
out_file_path="I:/LAI_Dif/"

rt_file_list=os.listdir(rt_file_path)
for rt_file in rt_file_list:
    file_name_split=rt_file.split("_")
    rt_hv=file_name_split[3][:-4]
    
    gl_file_list=os.listdir(gl_file_path)
    for gl_file in gl_file_list:
        if rt_hv in gl_file:
            rt_file_tif_path=rt_file_path+rt_file
            gl_file_tif_path=gl_file_path+gl_file
            
            DRT_out_file_path=out_file_path+"DRT/"
            if not os.path.exists(DRT_out_file_path):
                os.makedirs(DRT_out_file_path)
            DRT_out_file_tif_path=os.path.join(DRT_out_file_path,rt_hv+".tif")
            
            eco_out_file_path=out_file_path+"eco/"
            if not os.path.exists(eco_out_file_path):
                os.makedirs(eco_out_file_path)
            eco_out_file_tif_path=os.path.join(eco_out_file_path,rt_hv+".tif")
            
            wat_out_file_path=out_file_path+"wat/"
            if not os.path.exists(wat_out_file_path):
                os.makedirs(wat_out_file_path)
            wat_out_file_tif_path=os.path.join(wat_out_file_path,rt_hv+".tif")
            
            tim_out_file_path=out_file_path+"tim/"
            if not os.path.exists(tim_out_file_path):
                os.makedirs(tim_out_file_path)
            tim_out_file_tif_path=os.path.join(tim_out_file_path,rt_hv+".tif")

            rt_raster=gdal.Open(rt_file_path+rt_file)
            rt_band_num=rt_raster.RasterCount
            rt_raster_array=rt_raster.ReadAsArray()
            rt_lai_array=rt_raster_array[0]
            rt_qa_array=rt_raster_array[1]
            rt_lai_band=rt_raster.GetRasterBand(1)
            # rt_lai_nodata=rt_lai_band.GetNoDataValue()
            # rt_lai_nodata=32767
            # rt_lai_mask=np.ma.masked_equal(rt_lai_array,rt_lai_nodata)
            rt_lai_array_mask=np.where(rt_lai_array>30000,np.nan,rt_lai_array)
            rt_lai_array_fin=rt_lai_array_mask*0.001
            
            gl_raster=gdal.Open(gl_file_path+gl_file)
            gl_band_num=gl_raster.RasterCount
            gl_raster_array=gl_raster.ReadAsArray()
            gl_lai_array=gl_raster_array
            gl_lai_band=gl_raster.GetRasterBand(1)
            gl_lai_array_mask=np.where(gl_lai_array>1000,np.nan,gl_lai_array)
            gl_lai_array_fin=gl_lai_array_mask*0.01
            
            row=rt_raster.RasterYSize
            col=rt_raster.RasterXSize
            geotransform=rt_raster.GetGeoTransform()
            projection=rt_raster.GetProjection()
            
            lai_dif=rt_lai_array_fin-gl_lai_array_fin
            lai_dif=lai_dif*1000
            
            rt_qa_array_bin=copy.copy(rt_qa_array)
            rt_qa_array_row,rt_qa_array_col=rt_qa_array.shape
            for i in range(rt_qa_array_row):
                for j in range(rt_qa_array_col):
                    rt_qa_array_bin[i][j]="{:012b}".format(rt_qa_array_bin[i][j])[-4:]
                    
            # DRT_pixel_pos=np.where((rt_qa_array_bin>=100) & (rt_qa_array_bin==11))
            # eco_pixel_pos=np.where((rt_qa_array_bin<100) & (rt_qa_array_bin==111))
            # wat_pixel_pos=np.where((rt_qa_array_bin<1000) & (rt_qa_array_bin==1011))
            # tim_pixel_pos=np.where((rt_qa_array_bin<1100) & (rt_qa_array_bin==1111))
            
            # colormap=plt.cm.Greens
            # plt.figure(1)
            # # plt.subplot(2,4,1)
            # plt.imshow(rt_lai_array_fin,cmap=colormap,interpolation='none')
            # plt.title("RT_LAI")
            # plt.colorbar()
            # plt.figure(2)
            # # plt.subplot(2,4,2)
            # plt.imshow(gl_lai_array_fin,cmap=colormap,interpolation='none')
            # plt.title("GLASS_LAI")
            # plt.colorbar()
            # plt.figure(3)
            # dif_colormap=plt.cm.get_cmap("Spectral")
            # plt.imshow(lai_dif,cmap=dif_colormap,interpolation='none')
            # plt.title("Difference_LAI (RT-GLASS)")
            # plt.colorbar()
            
            DRT_lai_dif_array=np.where((rt_qa_array_bin>=100) | (rt_qa_array_bin==11),
                                       np.nan,lai_dif)
            eco_lai_dif_array=np.where((rt_qa_array_bin<100) | (rt_qa_array_bin==111),
                                       np.nan,lai_dif)
            wat_lai_dif_array=np.where((rt_qa_array_bin<1000) | (rt_qa_array_bin==1011),
                                       np.nan,lai_dif)
            tim_lai_dif_array=np.where((rt_qa_array_bin<1100) | (rt_qa_array_bin==1111),
                                       np.nan,lai_dif)
            
            # plt.figure(4)
            # plt.imshow(DRT_lai_dif_array)
            # plt.colorbar()
            # plt.figure(5)
            # plt.imshow(eco_lai_dif_array)
            # plt.colorbar()
            # plt.figure(6)
            # plt.imshow(wat_lai_dif_array)
            # plt.colorbar()
            # plt.figure(7)
            # plt.imshow(tim_lai_dif_array)
            # plt.colorbar()
            
            driver=gdal.GetDriverByName("Gtiff")
            out_DRT_lai=driver.Create(DRT_out_file_tif_path,row,col,1,gdal.GDT_Float32)
            out_DRT_lai.SetGeoTransform(geotransform)
            out_DRT_lai.SetProjection(projection)
            out_DRT_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(DRT_lai_dif_array)
            out_DRT_lai=None
            
            driver=gdal.GetDriverByName("Gtiff")
            out_eco_lai=driver.Create(eco_out_file_tif_path,row,col,1,gdal.GDT_Float32)
            out_eco_lai.SetGeoTransform(geotransform)
            out_eco_lai.SetProjection(projection)
            out_eco_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(eco_lai_dif_array)
            out_eco_lai=None
            
            driver=gdal.GetDriverByName("Gtiff")
            out_wat_lai=driver.Create(wat_out_file_tif_path,row,col,1,gdal.GDT_Float32)
            out_wat_lai.SetGeoTransform(geotransform)
            out_wat_lai.SetProjection(projection)
            out_wat_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(wat_lai_dif_array)
            out_wat_lai=None
            
            driver=gdal.GetDriverByName("Gtiff")
            out_tim_lai=driver.Create(tim_out_file_tif_path,row,col,1,gdal.GDT_Float32)
            out_tim_lai.SetGeoTransform(geotransform)
            out_tim_lai.SetProjection(projection)
            out_tim_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(tim_lai_dif_array)
            out_tim_lai=None
            
            print(rt_hv)