Python如何实现批量绘制遥感影像数据的直方图

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首先，明确一下本文需要实现的需求：现需对多幅栅格数据文件进行依据其像元数值的直方图绘制，具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况；所有栅格数据都保存在同一目标路径下，且均为.tif格式；而目标路径下具有其它非.tif格式的文件，以及不需要进行直方图绘制的.tif格式文件，因此需要在绘制前对目标路径下的文件列表加以筛选，只保留需要绘制直方图的栅格文件。

知道了需求，我们便开始代码的书写。具体代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 20 12:17:05 2021

@author: fkxxgis
"""

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from osgeo import gdal

lai_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/LAI_Difference_Global/"
pic_save_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/LAI_histogram.png"

file_list=os.listdir(lai_file_path)
tif_list=[]
for file in file_list:
    if os.path.splitext(file)[1]==".tif":
        if file[0:3]!="MCD":
            tif_list.append(file)

sub_plot_num=1
for tif in tif_list:
    lai_algorithm=tif[0:3]
    print(lai_algorithm)
    lai_raster=gdal.Open(lai_file_path+tif)
    lai_raster_array=lai_raster.ReadAsArray()
    plt.subplot(2,2,sub_plot_num)
    plt.hist(lai_raster_array)
    sub_plot_num=sub_plot_num+1
plt.show()
plt.savefig(pic_save_path, dpi=300)

其中，lai_file_path为待处理栅格图层存放的路径，pic_save_path为后期程序得到直方图的保存路径。

首先，借助os.listdir()函数获取lai_file_path路径下的全部文件，此时获取的文件包括需要的.tif格式文件与其它不需要的文件；其次，通过os.path.splitext()函数将上述列表中的每一个文件file的文件名与文件拓展名分离，并选择".tif"进行处理；这一步是避免误将lai_file_path路径中非.tif格式文件一并选择。

随后，还需要将我们不需要的.tif栅格图像通过文件名筛选的方式去除。在这里，由于不需要绘图的.tif文件均以MCD开头，因此直接通过字符串截取的方式将其加以剔除即可；大家在上述代码的实际运用过程中按照个人需求进行筛选即可。

接下来，开始直方图的绘制。在这里我选择了将几幅直方图以子图的形式绘制在一个总图中，因此需要借助sub_plot_num进行循环；随后，对筛选后的图层进行读取，并将栅格数据转换为Array形式，这一部分具体可以参考文章Python GDAL读取栅格数据并基于质量评估波段QA对指定数据加以筛选掩膜，本文就不再赘述；最后，利用plt.hist()函数进行直方图的绘制即可。

最后，通过plt.savefig(pic_save_path, dpi=300)这句代码，将设置了图像清晰度的绘图结果保存在指定路径，从而大功告成。

到此，关于“Python如何实现批量绘制遥感影像数据的直方图”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！