如何使用光谱 python 处理多光谱栅格文件？答案

【问题标题】：How to use spectral python to handle multispectral raster files?如何使用光谱 python 处理多光谱栅格文件？
【发布时间】：2013-11-16 02:31:21
【问题描述】：

我有兴趣使用Spectral Python (SPy) 对多波段栅格 GeoTIFF（不是高光谱数据）进行可视化和分类。目前看来只有.lan、.gis 文件格式是可读的。

我尝试使用gdal_translate 将文件转换为.lan，但不支持图像格式（IOError: Unable to determine file type or type not supported）。

知道如何将此库用于非超光谱数据集吗？

【问题讨论】：

对于不是高光谱图像数据的数据，为什么要使用一个模块来处理高光谱图像数据？
@Mailerdeamon：多光谱数据集（即MODIS数据集等36个波段文件）类似于高光谱数据集，用于可视化和分类工具（但多光谱传感器采集的光谱窗口不是定期采样的）基础，例如高光谱传感器）
好的。您应该能够使用gdal_translate 将GeoTIFF 转换为ENVI（受SPy 支持）。如果出现错误，您的文件可能已损坏，或者您的标头中的某些内容对于 gdal 是错误的。

标签： python raster gdal geotiff spectral-python

【解决方案1】：

将 GeoTIFF 文件转换为兼容格式（例如 LAN）。这可以通过以下两种方式之一来完成。在系统 shell 中，使用 gdal_translate:

gdal_translate -of LAN file.tif file.lan

或在 Python 中类似：

from osgeo import gdal

src_fname = 'file.tif'
dst_fname = 'file.lan'
driver = gdal.GetDriverByName('LAN')

sds = gdal.Open(src_fname)
dst = driver.CreateCopy(dst_fname, sds)
dst = None  # close dataset; the file can now be used by other processes

请注意，第一种方法实际上更好，因为它还传输其他元数据，例如空间参考系统和可能的其他数据。要在 Python 中正确执行相同操作，需要添加更多代码行。

【讨论】：