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python如何读取envi中的数据

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python如何读取envi中的数据

Python读取ENVI数据的几种方法包括：使用GDAL库、使用Spectral Python（SPy）库、直接读取二进制数据并手动解析元数据。 使用GDAL库是最常见且高效的方法，因为它支持广泛的地理空间数据格式。接下来，我们将详细解释如何使用GDAL库读取ENVI数据。

一、GDAL库读取ENVI数据

1、安装GDAL库

在开始使用GDAL库之前，首先需要确保已安装GDAL库。您可以使用以下命令通过pip进行安装：

pip install gdal

2、导入GDAL库并读取ENVI数据

以下是一个简单的示例代码，用于读取ENVI文件并显示其基本信息：

from osgeo import gdal


打开ENVI文件


dataset = gdal.Open('path_to_your_envi_file')


if not dataset:


    print("无法打开文件")


else:


    # 打印基本信息


    print("Driver: {}/{}".format(dataset.GetDriver().ShortName, dataset.GetDriver().LongName))


    print("Size is {} x {} x {}".format(dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, dataset.RasterCount))


    print("Projection is {}".format(dataset.GetProjection()))


    # 获取地理变换参数


    geotransform = dataset.GetGeoTransform()


    if geotransform:


        print("Origin = ({}, {})".format(geotransform[0], geotransform[3]))


        print("Pixel Size = ({}, {})".format(geotransform[1], geotransform[5]))


    # 读取波段数据


    band = dataset.GetRasterBand(1)


    print("Band Type={}".format(gdal.GetDataTypeName(band.DataType)))


    # 获取波段统计信息


    stats = band.GetStatistics(True, True)


    if stats:


        print("Minimum={:.3f}, Maximum={:.3f}, Mean={:.3f}, StdDev={:.3f}".format(stats[0], stats[1], stats[2], stats[3]))


    # 读取波段数据到数组


    data = band.ReadAsArray()


    print(data)

3、解析ENVI文件的元数据

ENVI文件通常包含一个头文件（.hdr），用于存储数据集的元数据。GDAL库可以自动解析这些元数据并提供给用户：

metadata = dataset.GetMetadata()


for key, value in metadata.items():


    print(f"{key}: {value}")

二、使用Spectral Python（SPy）库读取ENVI数据

1、安装Spectral Python（SPy）库

Spectral Python（SPy）是一个专门用于处理高光谱图像的库，它也支持读取ENVI格式的数据。可以使用以下命令进行安装：

pip install spectral

2、导入Spectral Python（SPy）库并读取ENVI数据

以下是一个简单的示例代码，用于读取ENVI文件并显示其基本信息：

import spectral


打开ENVI文件


img = spectral.envi.open('path_to_your_envi_file.hdr', 'path_to_your_envi_file')


打印基本信息


print(img)


读取数据到数组


data = img.load()


print(data)


显示波段图像


spectral.imshow(data[:, :, 0])

3、解析和使用元数据

Spectral Python（SPy）库同样可以解析ENVI文件的元数据，以下是获取元数据的示例：

metadata = img.metadata


for key, value in metadata.items():


    print(f"{key}: {value}")

三、直接读取二进制数据并手动解析元数据

如果不想依赖第三方库，也可以手动读取ENVI文件的二进制数据，并解析其头文件中的元数据。以下是一个示例：

1、读取头文件

头文件通常包含在一个扩展名为“.hdr”的文件中，可以使用Python的标准文件操作方法进行读取：

def parse_envi_header(header_file):


    metadata = {}


    with open(header_file, 'r') as file:


        for line in file:


            if '=' in line:


                key, value = line.split('=')


                metadata[key.strip()] = value.strip()


    return metadata


header_file = 'path_to_your_envi_file.hdr'


metadata = parse_envi_header(header_file)


print(metadata)

2、读取二进制数据

读取二进制数据可以使用numpy库：

import numpy as np


根据头文件中的元数据解析数据格式


samples = int(metadata['samples'])


lines = int(metadata['lines'])


bands = int(metadata['bands'])


data_type = int(metadata['data type'])


ENVI数据类型与numpy数据类型的映射


data_type_mapping = {


    1: np.uint8,


    2: np.int16,


    3: np.int32,


    4: np.float32,


    5: np.float64,


    6: np.complex64,


    9: np.complex128,


    12: np.uint16,


    13: np.uint32,


    14: np.int64,


    15: np.uint64


}


dtype = data_type_mapping[data_type]


读取二进制数据


data_file = 'path_to_your_envi_file'


data = np.fromfile(data_file, dtype=dtype)


data = data.reshape((lines, samples, bands))


print(data)

四、常见问题与解决方法

1、读取数据时出现文件无法打开

确保文件路径正确，并且文件存在。如果文件路径中包含特殊字符或空格，可能需要对路径进行转义或使用原始字符串（在字符串前添加r）。

2、数据类型不匹配

在解析头文件中的数据类型时，确保映射正确。ENVI文件的数据类型与numpy的数据类型不完全一致，需要手动映射。

3、读取的数据维度不正确

确保根据头文件中的元数据正确地解析了数据的维度（行数、列数、波段数）。如果数据维度不正确，可能需要检查头文件中的元数据是否正确解析。

五、结论

读取ENVI数据文件在遥感和地理空间分析中是一个常见的任务。使用GDAL库、使用Spectral Python（SPy）库、直接读取二进制数据并手动解析元数据是三种常见的方法。GDAL库是最常用且高效的方法，适合大多数情况。Spectral Python（SPy）库专门用于高光谱图像处理，适用于特定需求。直接读取二进制数据并手动解析元数据适合不依赖第三方库的情况。推荐使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile进行项目管理，以提高工作效率。

相关问答FAQs：

1. 如何在Python中读取ENVI格式的数据？
ENVI格式是一种常见的遥感图像数据格式，可以使用Python中的GDAL库来读取。GDAL库是一个开源的地理数据抽象库，支持多种地理数据格式的读取与处理。以下是读取ENVI格式数据的步骤：

  1. 导入所需的库：首先，在Python脚本中导入GDAL库和numpy库。GDAL库用于处理地理数据，numpy库用于处理数组数据。

  2. 打开ENVI文件：使用GDAL的Open函数打开ENVI格式文件。例如，使用gdal.Open('path/to/envi/file')来打开ENVI格式文件。

  3. 读取数据：通过获取数据集的波段数量和波段数据，可以读取ENVI文件中的数据。例如，使用dataset.RasterCount获取波段数量，使用dataset.GetRasterBand(band_number).ReadAsArray()来获取指定波段的数据。

  4. 关闭文件：在读取完数据后，记得关闭ENVI文件，释放资源。使用dataset = None来关闭文件。

2. 如何使用Python读取ENVI格式数据中的元数据？
ENVI格式的数据通常包含有关图像的元数据信息，如坐标系统、波段信息等。通过使用GDAL库中的GetMetadata()函数，可以获取ENVI格式数据的元数据。以下是读取ENVI格式数据元数据的步骤：

  1. 打开ENVI文件：使用GDAL的Open函数打开ENVI格式文件。例如，使用gdal.Open('path/to/envi/file')来打开ENVI格式文件。

  2. 获取元数据：使用dataset.GetMetadata()函数来获取ENVI文件的元数据。这将返回一个字典，其中包含元数据的键值对。

  3. 解析元数据：根据需要，可以通过遍历元数据字典来提取所需的元数据信息。例如，通过metadata['coordinate_system_string']来获取坐标系统信息。

  4. 关闭文件：在读取完元数据后，记得关闭ENVI文件，释放资源。使用dataset = None来关闭文件。

3. 如何在Python中对ENVI格式数据进行处理和分析？
在Python中，可以使用GDAL库和其他数据处理库（如numpy、scipy等）对ENVI格式数据进行处理和分析。以下是对ENVI格式数据进行处理和分析的一般步骤：

  1. 打开ENVI文件：使用GDAL的Open函数打开ENVI格式文件。例如，使用gdal.Open('path/to/envi/file')来打开ENVI格式文件。

  2. 读取数据：通过获取数据集的波段数量和波段数据，可以读取ENVI文件中的数据。例如，使用dataset.RasterCount获取波段数量，使用dataset.GetRasterBand(band_number).ReadAsArray()来获取指定波段的数据。

  3. 进行数据处理和分析：根据需求，使用numpy和其他数据处理库对ENVI数据进行处理和分析。例如，可以进行数据的缩放、裁剪、滤波、分类等操作。

  4. 关闭文件：在处理和分析完数据后，记得关闭ENVI文件，释放资源。使用dataset = None来关闭文件。

请注意，在进行数据处理和分析之前，建议先熟悉GDAL库和其他用于地理数据处理的Python库的使用方法，以便更好地理解和处理ENVI格式数据。

文章包含AI辅助创作，作者：Edit1，如若转载，请注明出处：https://docs.pingcode.com/baike/882931

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