Python如何实现批量绘制遥感影像数据的直方图

这篇文章主要介绍“Python如何实现批量绘制遥感影像数据的直方图”，在日常操作中，相信很多人在Python如何实现批量绘制遥感影像数据的直方图问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python如何实现批量绘制遥感影像数据的直方图”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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。