怎么读取tif格式的卫星遥感数据，并数据输入到神经网络模型进行训练

一.前言：

        tif格式的卫星遥感数据不同于jpg、png等普通的图像，普通jpg图像一般只有三通道值，即R、G、B三通道，png格式再加上Alpha通道，其数据值在[0——255]之间。tif格式的遥感影像，包含了众多波段的数据，除了RGB通道，还可能包含近红外、红边范围、短波红外等波段，常用来处理tif格式遥感影像的库是gdal。

二.读取tif遥感影像数据（以高分二号卫星遥感影像数据为例）

高分二号卫星多光谱包含蓝、绿、红、近红外四个波段，分别对应1、2、3、4

1.  
   def readTif(imgPath, bandsOrder=[3, 2, 1]): # 读取红绿蓝（RGB）三波段数据
2.  
    
3.  
   dataset = gdal.Open(imgPath, gdal.GA_ReadOnly) # 返回一个gdal.Dataset类型的对象
4.  
   cols = dataset.RasterXSize # tif图像的宽度
5.  
   rows = dataset.RasterYSize # tif图像的高度
6.  
   data = np.empty([rows, cols, 3], dtype=float) # 定义结果数组，将RGB三波段的矩阵存储
7.  
   for i in range(3):
8.  
   band = dataset.GetRasterBand(bandsOrder[i]) # 读取波段数值
9.  
   oneband_data = band.ReadAsArray() # 读取波段数值读为numpy数组
10.  
    print(oneband_data)
11.  
    data[:, :, i] = oneband_data # 将读取的结果存放在三维数组的一页三
12.  
    return data

三.数据归一化问题、tif格式转化为jpg格式 

tif数据的值不同于RGB的取值在[0——255]之间，在几百到一千多不等，Nir近红外的值可以取到两千多。所以在输入模型之前进行归一化可以通过np.percentile()方法取最大值

np.percentile(band, 100.0)        # 返回当前band波段的最大值

tif格式转化为jpg格式，其实就是把tif数据值映射到[0——255]这个区间

1.  
   import numpy as np
2.  
   import os
3.  
   from PIL import Image
4.  
   from osgeo import gdal
5.  
    
6.  
   # Stop GDAL printing both warnings and errors to STDERR
7.  
   gdal.PushErrorHandler('CPLQuietErrorHandler')
8.  
    
9.  
   # Make GDAL raise python exceptions for errors (warnings won't raise an exception)
10.  
    gdal.UseExceptions()
11.  
     
12.  
     
13.  
    def readTif(imgPath, bandsOrder=[3, 2, 1]):
14.  
    """
15.  
    读取GEO tif影像的前三个波段值，并按照R.G.B顺序存储到形状为【原长*原宽*3】的数组中
16.  
    :param imgPath: 图像存储全路径
17.  
    :param bandsOrder: RGB对应的波段顺序，如高分二号多光谱包含蓝，绿，红，近红外四个波段，RGB对应的波段为3，2，1
18.  
    :return: R.G.B三维数组
19.  
    """
20.  
    dataset = gdal.Open(imgPath, gdal.GA_ReadOnly) # 返回一个gdal.Dataset类型的对象
21.  
    cols = dataset.RasterXSize # tif图像的宽度
22.  
    rows = dataset.RasterYSize # tif图像的高度
23.  
    data = np.empty([rows, cols, 3], dtype=float) # 定义结果数组，将RGB三波段的矩阵存储
24.  
    for i in range(3):
25.  
    band = dataset.GetRasterBand(bandsOrder[i]) # 读取波段数值
26.  
    oneband_data = band.ReadAsArray() # 读取波段数值读为numpy数组
27.  
    #print(oneband_data)
28.  
    data[:, :, i] = oneband_data # 将读取的结果存放在三维数组的一页三
29.  
    return data
30.  
     
31.  
    def stretchImg(imgPath, resultPath, lower_percent=0.5, higher_percent=99.5):
32.  
    """
33.  
    #将光谱DN值映射至0-255，并保存
34.  
    :param imgPath: 需要转换的tif影像路径（***.tif）
35.  
    :param resultPath: 转换后的文件存储路径(***.jpg)
36.  
    :param lower_percent: 低值拉伸比率
37.  
    :param higher_percent: 高值拉伸比率
38.  
    :return: 无返回参数，直接输出图片
39.  
    """
40.  
    print(imgPath)
41.  
    RGB_Array=readTif(imgPath)
42.  
    print(RGB_Array.shape)
43.  
    band_Num = RGB_Array.shape[2] # 数组第三维度的大小，在这里是图像的通道数
44.  
    JPG_Array = np.zeros_like(RGB_Array, dtype=np.uint8)
45.  
    for i in range(band_Num):
46.  
    minValue = 0
47.  
    maxValue = 255
48.  
    #获取数组RGB_Array某个百分比分位上的值
49.  
    low_value = np.percentile(RGB_Array[:, :,i], lower_percent)
50.  
    high_value = np.percentile(RGB_Array[:, :,i], higher_percent)
51.  
    temp_value = minValue (RGB_Array[:, :,i] - low_value) * (maxValue - minValue) / (high_value - low_value)
52.  
    temp_value[temp_value < minValue] = minValue
53.  
    temp_value[temp_value > maxValue] = maxValue
54.  
    JPG_Array[:, :, i] = temp_value
55.  
    outputImg = Image.fromarray(np.uint8(JPG_Array))
56.  
    outputImg.save(resultPath)
57.  
     
58.  
    def Batch_Convert_tif_to_jpg(imgdir,savedir):
59.  
    #获取文件夹下所有tif文件名称，并存入列表
60.  
    file_name_list = os.listdir(imgdir)
61.  
    for name in file_name_list:
62.  
    # 获取图片文件全路径
63.  
    img_path = os.path.join(imgdir, name)
64.  
    #获取文件名，不包含扩展名
65.  
    filename = os.path.splitext(name)[0]
66.  
    print(filename)
67.  
    savefilename = filename "_no" ".jpg"
68.  
    #文件存储全路径
69.  
    savepath = os.path.join(savedir, savefilename)
70.  
    # img_path为tif文件的完全路径
71.  
    # savepath为tif文件对应的jpg文件的完全路径
72.  
    print(savepath)
73.  
    stretchImg(img_path, savepath)
74.  
    print("图片:【", filename, "】完成转换")
75.  
    print("完成所有图片转换!")
76.  
     
77.  
     
78.  
    if __name__ == '__main__':
79.  
    imgdir = r"C:\Users\admin\Desktop\prodata\process\tif" # tif文件所在的【文件夹】
80.  
    savedir = r"C:\Users\admin\Desktop\prodata\process\jpg" # 转为jpg后存储的【文件夹】
81.  
    Batch_Convert_tif_to_jpg(imgdir, savedir)
82.  
     
83.  
     

结果：

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