主流遥感数据源包括Landsat、Sentinel、MODIS等卫星影像,以及无人机采集的高分辨率数据。Python通过rasterio、GDAL等库支持HDF、GeoTIFF等格式的解析: python import rasteriowith rasterio.open('image.tif') as src: data = src.read() # 读取多波段数据 meta = src.meta # 获取坐标、分辨率等元数据 2. 数据预...
1、安装xarray库 可以使用以下命令安装xarray库: pip install xarray 2、读取遥感数据 使用xarray库读取遥感数据的示例如下: import xarray as xr 打开遥感数据文件 dataset = xr.open_rasterio('path_to_your_raster_file.tif') 获取数据集的基本信息 print(dataset) 获取某个波段的数据 data = dataset.sel(band...
读写netCDF常用的python包有netCDF4,xarray,h5netcdf,rioxarray等。读写GeoTIFF格式常用的python包有gdal,rasterio,rioxarray等,在此分别以xarray与rasterio包举例。因为rioxarray可以直接读写这两种格式,所以可以直接进行转换,在每个操作最后会单独举例说明。
首先,我使用xarray包来解析光栅文件,代码如下: 复制 importrioxarray file_path="GHS_POP_E2030_GLOBE_R2023A_54009_100_V1_0/GHS_POP_E2030_GLOBE_R2023A_54009_100_V1_0.tif"data_array=rioxarray.open_rasterio(file_path,chunks=True,lock=False)data_array ...
首先,需要安装rasterio库,可以通过以下命令安装: pip install rasterio 安装完成后,可以使用rasterio读取NC文件: import rasterio import xarray as xr 读取NetCDF文件 data = xr.open_dataset('input.nc') 选择要转换的变量 variable = data['variable_name'] ...
使用rioxarray打开 “掩模光栅”。您可以轻松地使用其他一些方法来生成“模板”数组。但将其设为 xarray 数据集。 ... 打开并格式化掩模光栅 print('Starting mask') mask_array = rioxr.open_rasterio(self.masking_raster, band_as_variable=True, masked=True, chunks=self.chunk_return) if not mask_array...
大家可能听过GDAL库,其实rasterio是基于GDAL库二次封装的,更加符合Python风格的主要用于空间栅格数据处理的Python库。所以本文就简单介绍下rasterio的安装和使用。 rasterio安装这个第三方库不是很好安装,尝试了大半天也没安装
NetCDF:可以使用netCDF4或xarray库。 HDF5:可以使用h5py库。 TIFF:可以使用rasterio库。 CSV:可以使用pandas库。 3. 编写代码以读取卫星数据文件 以下是一个使用rasterio库读取TIFF格式卫星数据的示例代码: python import rasterio # 打开TIFF文件 with rasterio.open('path_to_satellite_data.tif') as src: # 读...
使用xarray读取数据 存在许多库来探索气候数据，如GDAL、rasterio、pygrib、cfgrib等等。这些库要么安装起来...
链接:https://pan.baidu.com/s/1k8laOKEclg2PKLiWXOriTw提取码: cemw importmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport*importxarrayasxrfrommatplotlibimportrcParamsconfig={"font.family":'Times New Roman',"font.size":16,"mathtext.fontset":'stix'}rcParams.update(config)dem=xr.open_rasterio('/Users/liuhua...