envi栅格裁剪栅格
时间: 2023-09-22 18:15:04 浏览: 515
在ENVI中,可以对多种格式的栅格数据进行批量裁剪。可以使用.tif格式的无人机影像DOM和用于分幅的格网数据,如.shp格式。如果在ENVI中运行裁剪时遇到问题,可以尝试先将tiff影像导出后再进行裁剪。在进行分幅裁剪时,需要确保格网具有文本型字段,并且文本值建议以字母开头,不要直接使用数字。裁剪的结果将以.dat格式输出。为了方便命名结果并减少后期批量重名的问题,建议在加载数据之前检查矢量格网的属性表字段。
相关问题
envi栅格TIF数据进行分割_栅格数据批量掩膜(裁剪)
您好,针对您的问题,可以使用Python中的GDAL库进行栅格数据的处理。以下是对于您提出的两个问题的解答:
1. 对于栅格TIF数据进行分割,您可以使用GDAL库中的gdalwarp函数进行裁剪。具体操作步骤如下:
第一步:导入GDAL库
```python
from osgeo import gdal
```
第二步:打开TIF栅格数据
```python
dataset = gdal.Open('your_tif_file.tif')
```
第三步:设置裁剪范围和输出栅格数据信息
```python
# 设置裁剪范围
x_min, y_min, x_max, y_max = your_clip_extent
# 设置输出栅格数据信息
output_filename = 'output.tif'
output_format = 'GTiff'
output_bounds = [x_min, y_min, x_max, y_max]
```
第四步:调用gdalwarp函数进行裁剪
```python
gdal.Warp(output_filename, dataset, outputBounds=output_bounds, format=output_format)
```
2. 对于批量掩膜(裁剪)栅格数据,您可以使用Python中的os库进行文件遍历,遍历所有需要裁剪的栅格数据,然后调用上述裁剪代码进行批量裁剪。具体操作步骤如下:
第一步:导入os和glob库
```python
import os
import glob
```
第二步:设置需要遍历的目录和裁剪范围等参数
```python
# 设置需要遍历的目录
data_dir = 'your_data_directory'
# 设置裁剪范围
x_min, y_min, x_max, y_max = your_clip_extent
# 设置输出栅格数据信息
output_format = 'GTiff'
output_bounds = [x_min, y_min, x_max, y_max]
```
第三步:遍历目录下所有栅格数据,并调用裁剪代码进行批量裁剪
```python
for tif_file in glob.glob(os.path.join(data_dir, '*.tif')):
# 打开栅格数据
dataset = gdal.Open(tif_file)
# 设置输出文件名
output_filename = tif_file.replace('.tif', '_clip.tif')
# 调用裁剪函数进行裁剪
gdal.Warp(output_filename, dataset, outputBounds=output_bounds, format=output_format)
```
以上就是对于您提出的两个问题的解答。希望能够帮助到您!
envi影像裁剪后颜色不一样
### ENVI 影像裁剪后颜色变化的解决方案
在使用ENVI进行影像裁剪时,可能会遇到裁剪前后图像的颜色发生变化的情况。这种现象通常由以下几个因素引起:
- **辐射校正参数丢失**:裁剪过程中可能未保留原始影像的辐射定标信息,导致显示效果不同。
- **拉伸设置差异**:原图与裁剪后的子图应用了不同的直方图拉伸方法或范围。
- **忽略值设定不当**:某些像素值被错误地标记为无效数据。
#### 方法一:保持辐射定标一致性
为了确保裁剪前后的色彩一致,在执行`Subset by ROI`或其他形式的裁剪之前,应确认源影像已经过适当的预处理并保存了完整的元数据[^1]。如果存在多个波段,则需保证各通道间的相对关系不变。
```python
import envi # 假设有一个Python接口可以调用ENVI功能
# 加载带有完整头文件(.hdr)的输入影像
input_image = envi.open('path_to_original_image.hdr')
# 创建新的输出文件名用于存储裁剪结果
output_filename = 'cropped_with_radiometry.img'
# 执行基于ROI的选择性裁剪操作的同时复制必要的header字段
envi.subset(input_file=input_image, output_file=output_filename,
bands=None, region_of_interest='roi_definition',
copy_metadata=True)
```
#### 方法二:统一直方图拉伸配置
调整视窗内的显示选项,使所有涉及的影像采用相同的统计基础来进行对比度增强。这可以通过手动指定固定的最小最大灰阶区间实现,也可以利用累积百分位数法排除极端异常点的影响[^2]。

对于批量化作业而言,编写脚本自动完成这一过程将是高效的做法。下面给出一段伪代码示例说明如何针对一系列栅格对象实施标准化渲染策略:
```bash
for each image do
calculate statistics across entire dataset;
apply identical histogram stretch parameters to current item;
end loop
```
#### 方法三:合理定义Ignore Values
当面对含有大量缺失值的数据集时,正确指派这些特殊位置至关重要。如果不慎将有效反射率误认为噪声过滤掉,自然会造成视觉上的偏差。因此建议仔细审查感兴趣区域内是否存在特定数值模式,并据此更新相应属性项[^3]。
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