鐵人賽2019 Day26 網格資料的處理-Rasterio初探

網格資料處理跟主要指的是遙測影像的處理，Python影像處理有許多方便的工具，而今天使用的Rasterio比較針對遙測影像的常見的方法。

大綱:

• Rasterio I/O
• 影像波段操作

Rasterio I/O

安裝Rasterio
conda install -c conda-forge rasterio

Rasterio主要功能是遙測影像的處理
讀取影像

import rasterio
src = rasterio.open("output/image.png")

基本資訊

print(src.width, src.height) # 長寬
print(src.crs) #crs
print(src.indexes)

回傳：
600 300 None (1, 2, 3, 4)

顯示影像

import matplotlib.pyplot as plt
from rasterio import plot
plot.show(src)

影像波段操作

遙測影像會有多個波段，波段間的運算或融合是常常需要的

顯示波段數量

src.count

回應：4

顯示每個波段的型別

src.dtypes

回應：('uint8', 'uint8', 'uint8', 'uint8')

顯示單一波段的影像：

plot.show((src, 1), cmap='Reds', title='channel1')

顯示波段的灰階統計資訊

plot.show_hist(src, bins=50, lw=0.0, stacked=False, alpha=0.3, 
               histtype='stepfilled', title="Histogram")

波段操作的的部分，使用numpy
波段計算的範例，將影像波段融合(參考官網)：

import numpy as np
b1,b2,b3,b4 = src.read()
total = np.zeros(b1.shape)
for band in b1, b2, b3,b4:
    total += band
total /= 4

profile = src.profile
profile.update(dtype=rasterio.uint8, count=1, compress='lzw')

with rasterio.open('output/test-total.tif', 'w', **profile) as dst:
    dst.write(total.astype(rasterio.uint8), 1)

後記

rasterio還有其他幾何資料操作的功能(例如·mask,polygonize等等)，有興趣的人可以去官網看看喔