【Python&RS】基于Python分块处理大型遥感影像的方法

        RSer工作时不可避免会用到大型的遥感影像,由于分辨率过高、区域过大、波段信息过多等原因,都会导致数据非常的大。这个时候我们在进行一些简单的操作,如计算NDVI、二值化、分类等时,计算机的内存都会溢出。因此今天跟大家分享一下我平时分块的方法,中间如何计算就按照自己的需求来即可。

原创作者:RS迷途小书童

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1 忽略警告信息

        由于GDAL版本的更新,现在运行代码都会有一条警告Warning,但不影响程序,我有强迫症所以必须没有警告。另外就是指定Proj库的路径,以免坐标系进行警告。

gdal.DontUseExceptions()
os.environ['PROJ_LIB'] = 'G:/Anaconda/envs/pyDL/Lib/site-packages/osgeo/data/proj'
os.environ['GDAL_DATA'] = 'G:/Anaconda/envs/pyDL/Lib/site-packages/osgeo/data

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