Question

我有一个具有270个光谱带的农田的高光谱光栅图像。我创建了一个多边形shapefile，该轮廓文件描述了每个处理属于哪些像素。有250个单独的多边形，每个多边形对应于每个处理的重复项。我想找到每个多边形内所有像素的每个波段的平均像素值。

Image of polygons delineating treatments

我尝试在ArcGIS和QGIS中使用区域统计工具，但是这两个工具一次只能在一个波段上运行统计信息。这样做270次似乎有点多余。

我还尝试使用ArcGIS中的分割栅格工具将栅格分为与每个多边形相对应的250个单独栅格。分割栅格后，我尝试使用波段收集统计工具，但是发现我无法同时输入所有栅格，尽管该工具似乎可以这样做。每次尝试都会导致以下错误：错误000964指定的范围无效。

我一直在主要使用GDAL在ArcGIS Pro，QGIS（v.3.4.11）和Python（v.3.7）中进行分析。因此，我愿意使用任何这些选项进行进一步分析。我认为这在Python中可能是可行的，但是我的编码技巧并不出色，而且我不确定从哪里开始。

Answer 1

您可以使用Spectral Python包来读取您的高光谱图像。可以说

from spectral import*
img=open_image('<file location>')  #read into img

可能会根据类别（颜色编码）从创建的多边形shapefile中创建一个numpy蒙版图像。从该图像中，可以提取像素坐标。

import numpy as np
from matplotlib.image import imread
mask_img=imread('<polygon mask image location>')

让我们说，您为一个多边形分配了1类，因此为1类多边形中的所有像素点分配了

x,y=np.where(mask_img==1)  #get the required co-ordinates

在高光谱图像上使用相同的图像

band_avg=[]
for band in np.arange(270):
    sum,avg=0.0,0.0
    for i in np.arange(len(x)):   #no. of pixels in polygon class1
        sum+= img[x[i],y[i]]
     avg=sum/len(x)
     band_avg.append(avg)
print(band_avg)

band_avg将为特定类别/多边形颜色的所有像素返回每个波段的平均像素值。您可以通过获取不同类ID的x，y来对其他类/多边形重复以上操作。

如何计算落入多边形内的多个波段的平均像素值

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