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Python arcpy建立柵格、批次拼接柵格

2023-02-24 15:00:51

  本文介紹基於Python語言arcpy模組，實現柵格影像圖層建立與多幅遙感影像資料批次拼接（Mosaic）的操作。

  首先，相關操作所需具體程式碼如下：

import os
import arcpy

file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/A2018161_Dif/DRT/"
out_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/A2018161_Dif/DRT/"
out_file_name="Global.tif"

file_name_list=os.listdir(file_path)

tif_file_path=file_path+file_name_list[0]
cell_size_x=arcpy.GetRasterProperties_management(tif_file_path,"CELLSIZEX")
cell_size=cell_size_x.getOutput(0)
value_type=arcpy.GetRasterProperties_management(tif_file_path,"VALUETYPE")
describe=arcpy.Describe(tif_file_path)
spatial_reference=describe.spatialReference

arcpy.CreateRasterDataset_management(out_file_path,out_file_name,cell_size,"16_BIT_SIGNED",
                                     spatial_reference,"1")

out_file=out_file_path+out_file_name
for file in file_name_list:
    file_path_name=file_path+file
    print(file_path_name)
    arcpy.Mosaic_management([file_path_name],out_file)

  其中，file_path為存放有多景初始遙感影像的路徑格式為.tif柵格檔案（如果不是.tif格式，例如是.hdf等檔案，需首先進行檔案格式的轉換）；out_file_path為拼接後所得結果柵格圖層的存放路徑；out_file_name為拼接後所得結果柵格圖層的檔名稱，其可選格式有很多，如下圖所示。

  在這裡，我們預設所得拼接結果圖層為一個（也就是file_path資料夾中全部的待處理遙感影像最終全拼接在一起）；如果大家需要使得拼接結果圖層是多幅（也就是file_path資料夾中待處理遙感影像依據區域、時間等分為很多不同的部分，每一部分拼接在一起），可以參考Python GDAL讀取柵格資料並基於質量評估波段QA對指定資料加以篩選掩膜，利用其中的迴圈方式實現需求。

  隨後，通過os.listdir()函數獲取file_path路徑下的柵格檔案，並儲存於file_name_list列表中。

  接下來需要建立一個新的柵格圖層。之所以要進行這一步驟，是因為本文後期選擇用arcpy.Mosaic_management()函數進行柵格的批次拼接，因此需要首先建立一個新的、空的柵格圖層作為拼接的基準。如果大家的需求不是批次拼接柵格資料，而是單純想利用arcpy進行新柵格的建立，那就只看這一部分的程式碼即可。

  在這裡，我們選擇用file_path路徑下的第一個柵格資料（下稱「第一柵格」）作為新柵格圖層中各項屬性（例如畫素邊長、畫素資料格式等）的依據。首先，arcpy.GetRasterProperties_management()函數獲取第一柵格的畫素x邊邊長；因為一般柵格資料中畫素都是正方形，因此我們就通過cell_size=cell_size_x.getOutput(0)將第一柵格的畫素x邊邊長作為新柵格圖層畫素x邊與y邊二者的邊長。再利用arcpy.GetRasterProperties_management()函數獲取第一柵格的資料格式；最後利用中間變數describe獲取第一柵格的空間參考資訊。

  完成以上步驟後，將已獲取的第一柵格的各類資訊通過函數arcpy.CreateRasterDataset_management()帶入新柵格中。在這裡需要注意：儘可能在將要拼接時選擇新柵格為"16_BIT_SIGNED"及以下的資料格式（具體資料格式類別如下圖），且將file_path路徑下待拼接的柵格資料的資料格式也全部修改為這一格式；否則可能會由於資料量大而導致拼接過程極慢。我之前就是由於選用了32 bit float格式的柵格資料進行拼接，導致全球範圍的MODIS一個植被產品資料拼接花了將近一天的時間。如果大家的柵格畫素資料包含小數，可以通過乘上一個縮放係數的方式進行資料整數化。

  程式碼最後的一個for迴圈，就是遍歷file_name_list中的各個柵格資料，並通過arcpy.Mosaic_management()函數加以拼接即可。

  以上，便完成了本次批次拼接的操作。這裡還有一點需要注意：由於arcpy模組的限制，如果大家的Python版本是3.0及以上，往往不能直接執行上述程式碼，最好是在ArcMap的Python執行框或其對應IDLE（如下圖所示）中執行。

  至此，大功告成。