Python叠加两幅栅格图像的实现方法

yipeiwu_com6年前Python基础

目的

现有两幅栅格图像,一个是某地区道路栅格图,一个是某地区土地利用类型图,需要将道路叠加到土地利用类型图中,即叠加后,重合的像元值以道路图为准,其余的像元值仍是土地利用类型图原有的像元值。

图1 道路信息图

图2 土地利用类型图

图3 结果图

具体实现

from gdalconst import *
from osgeo import gdal
import osr
import sys
import copy

#叠加两个栅格图像(一个道路栅格图,一个土地利用类型图),两幅图像重叠的像元值都是第一个图像的值,
#未重叠的像元值还是土地利用类型图上的值,最终结果便是土地利用类型图上面多了道路信息。

roadFile = 'E:\\Exercise\\test\\grasstest\\road_rastercalc.tif'
landuseFile = 'E:\\Exercise\\test\\grasstest\\landuse.tif'
roadDs = gdal.Open(roadFile, GA_ReadOnly)
landuseDs = gdal.Open(landuseFile, GA_ReadOnly)
if roadDs is None:
  print 'Can not open ', roadFile
  sys.exit(1)

geotransform = roadDs.GetGeoTransform()
projection=roadDs.GetProjection()
cols = roadDs.RasterXSize
rows = roadDs.RasterYSize
roadBand = roadDs.GetRasterBand(1)
roadData = roadBand.ReadAsArray(0,0,cols,rows)
roadNoData = roadBand.GetNoDataValue()

landuseBand = landuseDs.GetRasterBand(1)
landuseData = landuseBand.ReadAsArray(0,0,cols,rows)
landuseNoData = landuseBand.GetNoDataValue()


result = landuseData

for i in range(0,rows):
  for j in range(0,cols):
    if(abs(roadData[i,j] - 20) < 0.0001):
      result[i,j] = 20
    if((abs(landuseData[i,j] - landuseNoData)>0.0001) and (abs(roadData[i,j] - roadNoData) < 0.0001)):
      result[i,j] = landuseData[i,j]
    if((abs(landuseData[i,j] - landuseNoData)<0.0001) and (abs(roadData[i,j] - roadNoData) < 0.0001)):
      result[i,j] = landuseNoData
#write result to disk
resultPath = 'E:\\Exercise\\test\\grasstest\\result_landuse.tif'

format = "GTiff"  
driver = gdal.GetDriverByName(format)
ds = driver.Create(resultPath, cols, rows, 1, GDT_Float32)
ds.SetGeoTransform(geotransform)
ds.SetProjection(projection)
ds.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(landuseNoData)
ds.GetRasterBand(1).WriteArray(result)  
ds = None

print 'ok---------'

以上这篇Python叠加两幅栅格图像的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Tensorflow使用tfrecord输入数据格式

Tensorflow 提供了一种统一的格式来存储数据,这个格式就是TFRecord,上一篇文章中所提到的方法当数据的来源更复杂,每个样例中的信息更丰富的时候就很难有效的记录输入数据中的信...

python 中的列表解析和生成表达式

列表解析 在需要改变列表而不是需要新建某列表时,可以使用列表解析。列表解析表达式为: [expr for iter_var in iterable] [expr for iter_var...

python 利用for循环 保存多个图像或者文件的实例

在实际应用中,会遇到保存多个文件或者图像的操作,利用for循环可以实现基本要求: for i in range(50): plt.savefig("%d.jpg"%(i+1))...

Python金融数据可视化汇总

Python金融数据可视化汇总

通过本篇内容给大家介绍一下Python实现金融数据可视化中两列数据的提取、分别画、双坐标轴、双图、两种不同的图等代码写法和思路总结。 import matplotlib as mpl...

用Python实现最速下降法求极值的方法

用Python实现最速下降法求极值的方法

对于一个多元函数,用最速下降法(又称梯度下降法)求其极小值的迭代格式为 其中为负梯度方向,即最速下降方向,αkαk为搜索步长。 一般情况下,最优步长αkαk的确定要用到线性搜索技术,比...