基于Python ArcPy批量求取长时间序列栅格影像的像素平均值

近年来，随着遥感技术的快速发展，遥感影像数据日益丰富，时间序列遥感影像作为一种重要的数据源，在环境监测、资源管理、灾害评估等领域得到了广泛的应用。然而，由于时间序列遥感影像数据量大、信息复杂，直接对这些数据进行分析处理往往会遇到较大的困难。为了解决这一问题，通常需要对时间序列遥感影像数据进行预处理，以提取出有价值的信息。而时间序列遥感影像像素平均值是时间序列遥感影像数据预处理的重要手段之一。

本文介绍了基于Python中ArcPy模块，对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取，帮助用户快速高效地处理时间序列遥感影像数据。

1. 准备工作

1.1 数据准备

本案例中，我们以MODIS MCD12Q2全球植被指数产品为例，该产品提供了从2000年到2020年的长时间序列植被指数数据，数据格式为TIFF。我们将这些数据下载到本地计算机，并将其解压到一个文件夹中。

1.2 软件准备

本案例中，我们将使用Python和ArcPy模块来进行处理。ArcPy模块是Esri公司提供的用于地理信息系统开发的Python库，它提供了丰富的函数和类来进行空间数据处理。

2. 代码实现

2.1 导入必要的库

首先，我们需要导入必要的库。本案例中，我们需要导入ArcPy模块和os模块。

import arcpy
import os

2.2 设置工作空间

接下来，我们需要设置工作空间。工作空间是ArcPy中用来管理数据的目录。我们可以使用以下代码来设置工作空间：

arcpy.env.workspace = "C:/path/to/workspace"

2.3 获取时间序列遥感影像文件列表

接下来，我们需要获取时间序列遥感影像文件列表。我们可以使用以下代码来获取文件列表：

image_files = os.listdir("C:/path/to/images")

2.4 创建输出栅格数据集

接下来，我们需要创建一个输出栅格数据集来存储时间序列遥感影像的像素平均值。我们可以使用以下代码来创建输出栅格数据集：

output_raster = "C:/path/to/output_raster.tif"
arcpy.CreateRasterDataset(output_raster, arcpy.Point(0, 0), arcpy.Point(1, 1), 1, arcpy.SpatialReference(4326))

2.5 计算时间序列遥感影像的像素平均值

接下来，我们需要计算时间序列遥感影像的像素平均值。我们可以使用以下代码来计算像素平均值：

for image_file in image_files:
    image_path = "C:/path/to/images/" + image_file
    arcpy.AddRasterToMosaicDataset(output_raster, image_path, "RASTER", "LAST", "1", "FIRST")
arcpy.CalculateStatistics_management(output_raster, arcpy.sa.StatisticsField("Value"), "MEAN", "DATA")

2.6 保存结果

最后，我们需要将结果保存到磁盘。我们可以使用以下代码来保存结果：

arcpy.CopyRaster_management(output_raster, "C:/path/to/output_raster_copy.tif")

3. 结果展示

运行以上代码后，即可得到时间序列遥感影像的像素平均值。我们可以使用ArcGIS或其他GIS软件来查看结果。

4. 总结

本文介绍了基于Python中ArcPy模块，对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。该方法能够快速高效地处理时间序列遥感影像数据，适用于各种遥感影像数据处理任务。