Python遥感图像处理应用篇(十八)：GDAL +numpy对遥感图像归一化处理

最新推荐文章于 2023-08-24 08:49:50 发布

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分类专栏： Python遥感图像处理文章标签： python 计算机视觉深度学习 GDAL

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本文介绍了使用Python结合GDAL库和numpy对遥感图像进行归一化处理的方法，适用于单波段或多波段数据。在Windows10环境下，通过Pycharm和Python3.7.7运行，利用GDAL-3.2.3包。文章提供了完整的批处理代码，只需调整输入输出文件路径即可。实际应用中，如用Landsat8的NDVI数据进行批量计算，结果显示原图的nodata区域在处理后变为0值，且像元值范围发生了变化。

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1.使用数据

所用输入数据为遥感影像数据，可以是单波段也可以是多波段数据。

运行环境：windows10 pycharm python3.7.7 GDAL-3.2.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl包等。

2.实现完整代码

完整代码如下：

采用批处理方式，输入和输出为文件路径。只需要修改输入输出文件路径即可计算所需结果。

"""
此段代码将遥感图像转归一化处理
"""
import numpy as np
from osgeo import gdal
import os

#将遥感影像归一化处理 写成函数
def img_normalized(inputpath,output_filepath):
    gdal.UseExceptions()
    ds = gdal.Open(inputpath)
    band01 = ds.GetRasterBand(1)
    im_width, im_height=band01.XSize, band01.YSize
    dim_z = ds.RasterCount  #图像通

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