Python卫星数据处理教程:rasterio库使用详解
知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个文章开发实战,手把手教大家学习《Python处理卫星数据教程:rasterio库详解》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!
使用Python的rasterio库处理卫星数据的关键方法包括:1. 安装与基础读取,通过pip或conda安装后,使用open函数读取GeoTIFF文件并获取元数据和波段信息;2. 显示与分析图像数据,结合matplotlib进行单波段和RGB多波段图像可视化,并进行归一化和对比度拉伸处理;3. 裁剪与重投影,利用Window对象裁剪感兴趣区域,通过calculate_default_transform和reproject实现坐标系转换;4. 保存处理结果,更新profile参数后将裁剪或重投影后的数据写入新的GeoTIFF文件,确保地理信息准确。
处理卫星数据在遥感、地理信息系统(GIS)等领域非常常见。如果你用Python,rasterio是一个强大又常用的库,专门用来读写栅格地理空间数据。它能轻松处理像GeoTIFF这样的格式,非常适合处理卫星图像。

下面是一些使用rasterio处理卫星数据的关键方法和技巧,适合入门者和需要实际操作的人。
1. 安装与基础读取
首先,你需要安装rasterio。最简单的方式是通过pip或conda:

pip install rasterio
安装完成后,就可以开始读取GeoTIFF文件了。假设你有一个名为satellite_image.tif
的文件:
import rasterio with rasterio.open('satellite_image.tif') as src: print(src.profile) # 查看元数据信息 band1 = src.read(1) # 读取第一个波段
这里有几个关键点:

src.profile
包含了数据类型、坐标参考系统(CRS)、变换矩阵等重要信息。- 多数卫星图像会有多个波段,比如红、绿、蓝、近红外等,可以通过
read(n)
来获取第n个波段。
2. 显示与分析图像数据
读取完数据后,你可能想看看图像内容或者做一些基本分析。可以用matplotlib来可视化:
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(band1, cmap='gray') plt.colorbar() plt.show()
如果是多波段图像(比如RGB),可以这样合成显示:
rgb = src.read([3, 2, 1]) # 假设3=红,2=绿,1=蓝 rgb = rgb.transpose((1, 2, 0)) # 调整维度顺序为(height, width, bands) plt.imshow(rgb / rgb.max()) # 归一化显示 plt.show()
注意:
- 不同传感器的数据范围不同,有的可能是16位深度,记得做归一化处理。
- 可视化前通常需要拉伸对比度,避免图像发暗或过曝。
3. 裁剪与重投影
很多时候你只需要感兴趣区域,或者需要将数据转换到统一的坐标系中。rasterio支持裁剪和重投影操作。
裁剪图像
你可以根据一个地理边界(bbox)来裁剪图像:
from rasterio.windows import Window # 假设你知道左上角像素位置(x, y)和宽高(width, height) window = Window(col_off=100, row_off=200, width=500, height=500) with rasterio.open('satellite_image.tif') as src: cropped = src.read(window=window)
重投影
要将图像从一种坐标系转换为另一种(如WGS84转Web Mercator):
from rasterio.warp import calculate_default_transform, reproject, Resampling dst_crs = 'EPSG:3857' # Web Mercator with rasterio.open('satellite_image.tif') as src: transform, width, height = calculate_default_transform( src.crs, dst_crs, src.width, src.height, *src.bounds ) kwargs = src.meta.copy() kwargs.update({ 'crs': dst_crs, 'transform': transform, 'width': width, 'height': height }) with rasterio.open('reprojected_image.tif', 'w', **kwargs) as dst: for i in range(1, src.count + 1): reproject( source=rasterio.band(src, i), destination=rasterio.band(dst, i), src_transform=src.transform, src_crs=src.crs, dst_transform=transform, dst_crs=dst_crs, resampling=Resampling.bilinear )
这个过程比较复杂,但非常实用。特别是当你需要将多个不同来源的图像对齐时。
4. 保存处理后的结果
处理完数据之后,通常需要保存为新的GeoTIFF文件。例如保存裁剪后的图像:
profile = src.profile profile.update(width=cropped.shape[2], height=cropped.shape[1], transform=window.transform) with rasterio.open('cropped_image.tif', 'w', **profile) as dst: dst.write(cropped)
记住更新profile中的关键参数,否则新文件的地理信息会不准确。
基本上就这些。用rasterio处理卫星数据虽然不像QGIS那样直观,但灵活性更强,特别适合批量处理和自动化流程。掌握好这几个步骤,就能完成大部分常见的预处理任务了。
今天关于《Python卫星数据处理教程:rasterio库使用详解》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

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