Python图像分析：探索遥感影像的时间动态变化

2023-12-03 23:40:34

导入必要的Python库

首先，我们需要导入必要的Python库，以便对遥感影像进行分析。

import os
import rasterio
from rasterio.features import geometry_window
import numpy as np
import pandas as pd

2. 读取遥感影像数据

接下来，我们读取存储在文件夹中的遥感影像数据。

# 获取文件夹路径
folder_path = "path/to/folder"

# 获取文件夹中的所有影像文件路径
image_paths = [os.path.join(folder_path, file) for file in os.listdir(folder_path) if file.endswith(".tif")]

3. 选择要分析的像元

现在，我们需要选择要分析的像元。您可以使用地理坐标或像元坐标来指定像元。

# 选择要分析的像元坐标（行，列）
pixel_row = 100
pixel_column = 200

4. 提取指定波段的像元值

接下来，我们需要提取指定波段的像元值。

# 存储指定波段的像元值
pixel_values = []

# 遍历所有影像文件
for image_path in image_paths:
    # 打开影像文件
    with rasterio.open(image_path) as src:
        # 获取影像元数据
        metadata = src.meta.copy()
        
        # 提取指定波段的像元值
        band_values = src.read([1, 2, 3], window=geometry_window(pixel_row, pixel_column, 1, 1))

        # 将波段值添加到列表中
        pixel_values.append(band_values)

# 将波段值转换为Numpy数组
pixel_values = np.array(pixel_values)

5. 修改异常值

接下来，我们需要修改不在给定范围内的异常值。

# 设定异常值范围
min_value = 0
max_value = 255

# 将小于最小值的像素值设置为最小值
pixel_values[pixel_values < min_value] = min_value

# 将大于最大值的像素值设置为最大值
pixel_values[pixel_values > max_value] = max_value

6. 计算像元数值随时间的变化量

现在，我们可以计算像元数值随时间的变化量。

# 计算像元数值变化量
pixel_changes = np.diff(pixel_values, axis=0)

7. 将结果转换为数据框

最后，我们将结果转换为数据框，以便于查看和分析。

# 创建数据框
df = pd.DataFrame(pixel_changes, columns=["Band 1", "Band 2", "Band 3"])

# 设置日期索引
df.index = pd.date_range(start="2020-01-01", periods=len(pixel_changes), freq="D")

# 显示数据框
print(df)