数据

来源是USGS，位置是北京，可以看到西北有张家口，我的家乡~

导入gdal包

下载gdal包还有numpy，因为我的python是3.9版本，所以直接pip install numpy老出错，所以，可以直接进入这个网站
然后在win+r中输入cmd打开命令行，再进入Python的包的安装文件夹，pip install +轮子的文件名，可以看到安装成功，如下图所示

GDAL同理

导入包和指定landset文件夹所在位置

import os
from osgeo import gdal

# 当前所在路径
os.chdir(r'C:\Users\17503\Desktop\landset_data')
band1_fn = 'LC08_L1TP_123032_20220910_20220914_02_T1_B1.TIF'
band2_fn = 'LC08_L1TP_123032_20220910_20220914_02_T1_B2.TIF'
band3_fn = 'LC08_L1TP_123032_20220910_20220914_02_T1_B3.TIF'

打开蓝波段,在创建输出图像之前，你需要此波段对象，因为它具有输出文件所需要的基本信息（尺寸大小、投影、坐标等）。

1 2	`in_ds = gdal.Open(band1_fn) in_band = in_ds.GetRasterBand(1)`

使用GeoTIFF驱动程序创建新数据集

gtiff_driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_ds = gtiff_driver.Create('nat_color.tif',
         in_band.XSize, in_band.YSize, 3, in_band.DataType)
out_ds.SetProjection(in_ds.GetProjection())
out_ds.SetGeoTransform(in_ds.GetGeoTransform())

创建数据集

1	`driver.Create(filename, xsize, ysize, [bands], [data_type], [options])`

filename->’nat_color.tif’是要创建的数据集在当前文件夹下的路径。
xsize->in_band.XSize是新数据集中的列数。
ysize->in_band.YSize是新数据集中的行数。
3是新数据集中的波段数，可以不写。默认值为1。
in_band.DataType是将存储在新数据集中的数据类型。默认值为GDT_Byte。

读取第1波段数据

因为Landsat图像的波段1是蓝色波段，你需要将其放入输出图像的第三个波段以获得RGB顺序的波段。接下来要做的是从out_ds获取第三个波段，然后使用WriteArray将in_data数组中的值复制到新数据集的第三个波段

1
2
3

in_data = in_band.ReadAsArray()
out_band = out_ds.GetRasterBand(3)
out_band.WriteArray(in_data)

读取第2波段数据

1
2
3

in_ds = gdal.Open(band2_fn)
out_band = out_ds.GetRasterBand(2)
out_band.WriteArray(in_ds.ReadAsArray())

读取第3波段数据

1 2	`out_ds.GetRasterBand(1).WriteArray( gdal.Open(band3_fn).ReadAsArray())`

统计像元

在计算统计数据之前，你必须确保数据已写入磁盘而不是仅缓存在内存中，因此这是对FlushCache的调用。然后循环遍历波段并计算每个波段的统计数据。将False传递给此函数会告诉你需要实际统计信息而不是估计值，它可能来自概览图层（尚不存在）或从像元子集中采样。如果估计值可以接受，那么你可以传递True；这也将使计算更快，因为不是每个像元都需要检查。

out_ds.FlushCache()
for i in range(1, 4):
    data=out_ds.GetRasterBand(i).ComputeStatistics(False)
    print(data)

分别是最小值，最大值，平均值，均方差

抽样构建金字塔

遥感领域许多图片的大小动辄上G。读取、显示这样的图片极为耗时，影响用户体验。金字塔技术在几乎不降低显示效果的前提下，大大降低了图片处理的耗时，改善了用户体验Tutorial

1 2	`out_ds.BuildOverviews('average', [2, 4, 8, 16, 32]) del out_ds`

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