很短的幾句代碼，可是我卻花了很長(zhǎng)的時(shí)間才寫出來(lái)，因?yàn)閍rray那里的除法運(yùn)算結(jié)果老是不對(duì)，正常在-1-1之間的。從別的資料摘來(lái)處理NDVI計(jì)算的array代碼處，出現(xiàn)了很多問題，可能它用了什么優(yōu)化計(jì)算的函數(shù)，但是結(jié)果不對(duì)，果斷放棄了。
直接硬算，影像波段是整數(shù)，轉(zhuǎn)成浮點(diǎn)型數(shù)字就行，然后再參與運(yùn)算得出了正確的結(jié)果范圍。
這個(gè)效率還是不行，用c++&&GDAL計(jì)算速率快得多了。
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from osgeo import gdal_array as gaimport gdal, ogr, os, osrimport numpy as npb3=r'C:\Users\suns\Desktop\b4.TIF'b4=r'C:\Users\suns\Desktop\b5.TIF'arr=ga.LoadFile(b3)arr1=ga.LoadFile(b4)ga.numpy.seterr(all="ignore")ndvi=((arr1-arr)*1.0)/((arr1+arr)*1.0)ndvi1=ga.numpy.nan_to_num(ndvi)target=r'C:\Users\suns\Desktop\ndvi1.tif'out=ga.SaveArray(ndvi1,target,format = "GTiff",prototype = b4)out=None |
以上這篇Python&&GDAL實(shí)現(xiàn)NDVI的計(jì)算方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持服務(wù)器之家。
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