Question

我试图创建一个读取栅格数组并计算参数的脚本，但是我得到了这个错误：操作数无法与形状一起广播（2718,4310）（70,86）。 / p>

# -*- coding: cp1252 -*-
from osgeo import gdal
import numpy as np
import sys ,os
from osgeo.gdalconst import *
output_dir='C:\\wamp\\www\\Donnees_CRTS\\irrisat_dessimination-smiej'
etp = os.path.join(output_dir,"L8_L8_ETpot_24_30m_2016_223.tif")
rain = os.path.join(output_dir,"GLDAS_NOAH025SUBP_3H.A2016223.sumday.rain.tif")
eff = os.path.join(output_dir,"eff_v11.tif")
driver=gdal.GetDriverByName('GTIff')
driver.Register()
paths = []
paths.append(etp)
paths.append(rain)
paths.append(eff)
raster_px = []
rasters_px = []
bands = []
def open_raster(raster):       
    for i in range(len(paths)) :
       raster = gdal.Open(paths[i])
       columns = raster.RasterXSize
       lines = raster.RasterYSize
       band = raster.GetRasterBand(1).ReadAsArray(0,0,columns,lines)
       bands.append(band)
       gt=raster.GetGeoTransform()
       raster_px.append(gt)

       band=None  
   if raster is None :
    print ("Erreur : Impossible d'ouvrir le raster: ")
   try :
    smallest = min(raster_px)
    raster.SetGeoTransform(smallest)


   except:
    print ("Erreur : Impossible d'extraire la bande")

  return smallest,  columns, lines



def parameters(parameter) :
    diff = bands[0]-bands[1]
   if parameter == "IWR" :
     iwr=diff/bands[2]
return iwr



def createImage(new_image,columns,lines,smallest):

    new_image=driver.Create("iwr9.tif", columns,lines, 1, gdal.GDT_Byte)
    new_image.SetProjection("EPSG:4326")
    new_image.SetGeoTransform(smallest)
    new_image.GetRasterBand(1).WriteRaster( 0, 0, columns, lines, output_dir 
  )
  new_image=None
  return columns, lines

def main() :

smallest, columns, lines = open_raster(paths)
p = "IWR"

parameters(p)
createImage("iwr9.tif",columns, lines,smallest)
main()

感谢您的帮助

Answer 1

根据我的理解，您可以执行以下操作：

你有三个不同的.tif文件，每个文件包含一个波段。您将这些图像的内容读入（numpy） - 阵列并将它们存储在一个名为bands的数组列表中。所以band[0]是一个etp数组，band[1]是一个降雨数组，band[2]是一个数组。这三个阵列具有x＆amp; y维度（即图像的尺寸/＆＃34;图片＆＃34;）。

bands[1] - bands[0]是一个数组除法，表示从另一个数组的项中减去每个数组项的值。

例如

import numpy as np
x = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
z = x - y # print(z): 9 18 27 36 45

上面的例子涉及1D阵列，但同样适用于2D阵列。现在，如果python告诉你它不能＆＃34;广播＆＃34;一个数组到另一个数组，则意味着逐项计算失败，因为数组的形状不同。在上面的示例中，如果x的长度为5，但y的长度为4，则numpy / python无法知道如何处理缺失的项目并引发错误。

你可以通过查看乐队项目的形状来检查（确保你import numpy as np）

np.shape(bands[0])
np.shape(bands[1])
np.shape(bands[2])

可能它们会有所不同，导致您的错误。因此，在执行像素代数之前，首先必须确保所有图像都具有相同的大小。

使用gdal和python计算栅格上的参数

1 个答案: