如何在不同频段上叠加蒙版

Question

我不知道我是否会明确，但我会尽力的。我有不同日期的图像，其中有14个波段对应于不同的索引。对于第一个波段，即NDVI，我将其分配给较高的0.6值，即图像的NDVI最小值。我希望我的代码为每个频段应用此蒙版。我尝试了几种方法，但我认为我做错了……我的面具只适用于我的第一支乐队，我不能将其应用于其他乐队。你对我有什么建议吗？

我的代码中起作用的部分是：

for image in rasters:
    print(image)
    name, ext = os.path.splitext(image)

    if ext == '.hdr':

        img = sp.open_image(ssrc_directory + image)
        print(image)
        im_HS = img[:,:,0]

        cols = im_HS.shape[0]  # Number of column
        rows = im_HS.shape[1]   # Number of lines
        bands = im_HS.shape[2]  # Number of bands

        names = []

 ##mask NDVI 
        names.append('maskNDVI')
        for i in range(0,cols):
            for j in range(0,rows):
                if im_HS[i,j] >= 0.6 :
                    im_HS[i,j] = np.min(im_HS)

我尝试过：

        img = sp.open_image(ssrc_directory + image)
        print(image)
        im_HS = img[:,:,:]

        cols = im_HS.shape[0]  # Number of column
        rows = im_HS.shape[1]   # Number of lines
        bands = im_HS.shape[2]  # Number of bands

        names = []

 ##mask NDVI 
        names.append('mask')
        for h in range(0,bands):
            for i in range(0,cols):
                for j in range(0,rows):
                    if im_HS[i,j,0] >= 0.6 :
                        im_HS[i,j,h] = np.min(im_HS)

我还考虑过使用numpy.where，但是我无法将其集成。