Advertisement

使用ArcGIS和Python批量裁剪遥感影像

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程介绍如何运用ArcGIS结合Python脚本实现对大量遥感图像数据进行高效自动化的裁剪处理。 利用ArcGIS Python批量裁切TIF格式的遥感影像。通过修改设置文件路径即可使用该方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用ArcGIS和Python批量裁剪遥感影像
    优质
    本教程介绍如何运用ArcGIS结合Python脚本实现对大量遥感图像数据进行高效自动化的裁剪处理。 利用ArcGIS Python批量裁切TIF格式的遥感影像。通过修改设置文件路径即可使用该方法。
     
  • GDAL裁剪TIF_TIF遥感图像_GDAL批量处理_遥感影像_GDAL裁剪工具
    优质
    本教程介绍使用GDAL库进行TIF格式遥感影像的精确裁剪及批量处理方法，提供高效实用的GDAL裁剪工具应用技巧。 基于GDAL实现批量裁剪TIF图像的功能同样适用于遥感影像。
     
  • ArcGIS影像批量裁剪工具
    优质
    ArcGIS影像批量裁剪工具是一款专为地理信息系统设计的应用程序插件，能够高效地对大批量遥感影像进行精确裁剪处理。 在ArcGIS中创建工具箱，并将此脚本链接进去后，就可以在软件中直接使用了，十分方便。
     
  • 利用Python脚本在ArcGIS中批量裁剪影像
    优质
    介绍如何使用Python脚本来实现ArcGIS中的影像批量裁剪功能。通过编写自动化脚本提高数据处理效率和减少人工操作错误。 功能描述：对于含有多个要素的矢量文件shp和栅格影像raster，根据shp中的各要素范围逐个提取对应的raster内容，并保存到指定文件夹中。 主要思路： 1. 获取矢量图层、栅格图层。 2. 遍历矢量图层中的各个要素。 3. 按照每个要素的边界裁剪栅格（可以使用Spatial Analysis-ExtractByMask或Clip_management方法）。 代码示例： ```python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/1/8 15:04 # @Author : Zhao HL # @File : extract by mask.py import arcpy ```
     
  • 使用ArcGIS内置模型 builder 批量裁剪影像.docx
    优质
    本文档介绍了如何利用ArcGIS中的模型构建器进行批量处理，具体步骤包括创建、编辑和运行模型以实现对大量影像数据的高效裁剪操作。 在ArcGIS中的ArcToolbox自带的裁剪工具无法实现批量裁剪影像的功能，但可以通过使用内置的模型构建器来达到这一目的。
     
  • 在ArcGIS中使用Python进行栅格影像数据的批量裁剪
    优质
    本文章介绍了如何利用ArcGIS平台结合Python脚本实现对大量栅格影像数据的自动化裁剪处理，有效提高工作效率。 在ArcGIS中使用Python语言批量裁剪栅格影像数据，并提供详细注释。只需更改被裁剪影像所在文件夹以及矢量数据裁剪范围的路径即可。
     
  • IDL程序包-通过SHAP文件进行遥感影像批处理裁剪.rar_IDL遥感_ENVI IDL_遥感影像裁剪工具
    优质
    本资源提供一个IDL程序包，用于批量处理遥感影像裁剪任务。利用SHAP文件定义兴趣区域，自动化高效完成影像裁剪工作，适用于ENVISAT IDL环境下的遥感数据分析与应用。 在遥感领域，数据处理是不可或缺的一环。IDL（Interactive Data Language）作为一种强大的科学数据分析语言，在遥感影像的处理与分析方面被广泛应用。本段落将深入探讨如何利用IDL程序结合shap文件实现遥感影像批量裁剪的方法，这对于高效管理和分析大量遥感数据至关重要。 首先需要理解什么是shap文件。SHAP是一种标准地理空间矢量数据格式，由ESRI（环境系统研究所）开发并用于存储GIS中的边界、线和点等几何对象的信息。这些信息包括每个几何对象的位置、属性以及拓扑关系，并可用于定义遥感影像裁剪的区域边界。 在IDL环境中读取shap文件的步骤如下： 1. **读取SHAP文件**：使用IDL提供的`SHPREAD`函数，可以获取.shp文件中的多边形信息。这些信息包括每个几何对象的顶点坐标及可能的相关属性数据。 2. **转换投影系统**：遥感影像与shap文件可能存在不同的地理参考系，因此需要通过IDL内置或第三方库（如PROJ）进行投影变换，以确保裁剪操作在同一空间参考下执行。 3. **影像裁剪**：利用`GDAL`库或者IDL自带的图像处理函数依据多边形边界对遥感影像进行裁剪。这通常涉及到逐像素检查每个点是否位于指定区域之内，并保留符合条件的数据。 4. **批量处理**：当shap文件包含多个几何对象时，可以通过循环结构依次执行上述步骤以实现大规模数据集的自动化管理。 5. **结果输出**：最终将经过裁剪后的影像保存为新的栅格格式（如TIFF或ENVI），便于后续分析与可视化操作。 在实际应用中还需注意一些细节问题，例如不同文件间的坐标系统兼容性、内存管理和算法优化等。对于复杂的shap文件，可以考虑使用空间索引技术来提高处理效率。 总之，结合IDL程序和SHAP文件进行遥感影像批量裁剪能够显著提升数据处理的效率与精度，在环境监测等领域具有重要意义。通过不断改进代码及方法，可进一步增强对大量遥感数据集的有效管理能力。
     
  • IDL中批量裁剪影像
    优质
    本简介介绍如何在IDL（Interactive Data Language）环境中编写程序脚本，实现对大量遥感影像数据进行高效、精确的批量裁剪处理。 在IDL环境中使用shape文件批量裁剪遥感影像，并将结果保存为ENVI标准格式文件。
     
  • ArcGIS 批量裁剪的Python代码
    优质
    本段内容提供使用Python脚本来实现ArcGIS中批量裁剪功能的详细教程和示例代码，适用于需要高效处理大量栅格或矢量数据集的用户。 ArcGIS 批量裁剪代码可用于裁剪任何栅格影像，并可根据需要进行修改。
     
  • Python批量裁剪图像
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言高效地进行大批量图片裁剪工作。通过利用PIL库的强大功能，可以轻松实现对大量图片文件的自动化处理需求，大大提高工作效率。适合需要进行图片批处理工作的用户学习参考。 在Python 3.7环境中需要安装PIL和os库。任务是将图片从原文件夹裁剪到新文件夹，并且不更改文件名。