Python批处理MODIS_NDVI数据

NDVI是归一化植被指数,常用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等,范围为-1到1,负值表示地面覆盖为云、水、雪等;0表示有岩石或裸土等;正值,表示有植被覆盖,且随覆盖度增大而增大;

此次所用NDVI数据来源于NASA官网的MOD13A3产品,前期用MRT对所下载的数据进行了几何校正、拼接、投影和格式转换,所得NDVI数据为tif格式。GDAL也能用于处理栅格数据,但是自己正好看到arcpy所以使用该包进行尝试,效果很不错。

自己电脑正常使用的是python3,但是arcgis支持的是python2,因此本文使用安装arcgis时自带的python2进行计算,首先对C:\Python27\ArcGIS10.6中的python.exe和pythonw.exe重命名为python2.7.exe和pythonw2.7.exe,并配置环境变量,完成后在cmd中测试,输入python2.7,显示python版本,则证明python2可用。如下图。

Python批处理MODIS_NDVI数据

 

有了可用的python2环境后,编写代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

arcpy.env.workspace = "e:/MODISNDVI/BYNDVI"
rasters = arcpy.ListRasters("*","tif")
out_path = "e:/MODISNDVI/BYNDVI_cl/"
for raster in rasters:
    
    (filepath, fullname) = os.path.split(raster)
    (prename, suffix) = os.path.splitext(fullname)
    print(prename)
    arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst") #检查许可
    arcpy.CheckOutExtension("spatial") #检查许可
    whereClause = "VALUE = -3000" #无效值
    outSetNull = SetNull(raster, raster, whereClause) * 0.0001 #去除无效值并乘以0.0001
    #outname=r"E:\MODISNDVI\BYNDVI\try1.tif" #输出路径
    outSetNull.save(out_path + prename + '_ndvi_qcwxz.tif') #保存数据
    print('over')

对于处理长时间序列的遥感影像,批量处理是遥感数据处理家常便饭的事。需要注意的是,批量输出文件名要重命名,因此引用了OS包。程序中的数据是整型,需要除以10000,转化为大气表观反射率,再进行公式计算。

尝试直接使用pycharm,但是在setting中配置了python2.7.exe后没有显示存在arcpy包,因此退而求其次,使用cmd运行脚本,在cmd中进入脚本所在文件夹下,输入python2.7 xxxx.py即可。

Python批处理MODIS_NDVI数据

 

 去除无效值后的数据。

后期会参考https://blog.csdn.net/summer_dew/article/details/78368184的文章,计算生长季NDVI均值。

 

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