Python|Python 实现遥感影像波段组合 Python|遥感

最近要做个遥感相关的小系统，需要波段组合功能，网上找了可以使用ArcGIS安装时自带的arcpy包，但是Python3.7不能使用现有ArcGIS10.2版本，也不想再装其他版本，所以只能自己想了个办法解决。不过有点笨啊。
思路是：
1.读取需要组合遥感影像波段（此处用OLI）
2.创建数组，把读取的波段按序放进去
3.写入文件，写成tif多波段数据
上代码：

from osgeo import gdal import os import numpy as npclass GRID:#读图像文件 def read_img(self,filename): dataset=gdal.Open(filename)#打开文件im_width = dataset.RasterXSize#栅格矩阵的列数 im_height = dataset.RasterYSize#栅格矩阵的行数im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()#仿射矩阵 im_proj = dataset.GetProjection() #地图投影信息 im_data = https://www.it610.com/article/dataset.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height) #将数据写成数组，对应栅格矩阵del dataset #关闭对象，文件dataset return im_proj,im_geotrans,im_data,im_width,im_height#写文件，以写成tif为例 def write_img(self,filename,im_proj,im_geotrans,im_data):#判断栅格数据的数据类型 if'int8' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_Byte elif 'int16' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_UInt16 else: datatype = gdal.GDT_Float32#判读数组维数 if len(im_data.shape) == 3: im_bands, im_height, im_width = im_data.shape else: im_bands, (im_height, im_width) = 1,im_data.shape#创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")#数据类型必须有，因为要计算需要多大内存空间 dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype)dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)#写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj)#写入投影if im_bands == 1: dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data)#写入数组数据 else: for i in range(im_bands): dataset.GetRasterBand(i+1).WriteArray(im_data[i])del datasetif __name__ == "__main__": os.chdir(r'E:\Python\temp\data')#切换路径到待处理图像所在文件夹 run = GRID() #第一步 proj,geotrans,data1,row1,column1 = run.read_img('Band_5_Clip.tif')#读数据 proj,geotrans,data2,row2,column2= run.read_img('Band_4_Clip.tif')# 读数据 proj,geotrans,data3,row3,column3 = run.read_img('Band_3_Clip.tif')# 读数据#第二步 data = https://www.it610.com/article/np.array((data1, data2, data3),dtype = data1.dtype)#按序将3个波段像元值放入#第三步 run.write_img('com543.tif', proj, geotrans, data)# 写为3波段数据

OK！！和ArcGIS处理的对比一下，发现差别不大(上：ArcMap下：Python）。