最近要做个遥感相关的小系统，需要波段组合功能，网上找了可以使用ArcGIS安装时自带的arcpy包，但是Python3.7不能使用现有ArcGIS10.2版本，也不想再装其他版本，所以只能自己想了个办法解决。不过有点笨啊。

思路是：

1.读取需要组合遥感影像波段（此处用OLI）

2.创建数组，把读取的波段按序放进去

3.写入文件，写成tif多波段数据

上代码：

from osgeo import gdalimport osimport numpy as np class GRID: #读图像文件 def read_img(self,filename): dataset=gdal.Open(filename) #打开文件 im_width = dataset.RasterXSize #栅格矩阵的列数 im_height = dataset.RasterYSize #栅格矩阵的行数 im_geotrans = dataset.GetGeoTransform() #仿射矩阵 im_proj = dataset.GetProjection() #地图投影信息 im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height) #将数据写成数组，对应栅格矩阵 del dataset #关闭对象，文件dataset return im_proj,im_geotrans,im_data,im_width,im_height #写文件，以写成tif为例 def write_img(self,filename,im_proj,im_geotrans,im_data): #判断栅格数据的数据类型 if 'int8' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_Byte elif 'int16' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_UInt16 else: datatype = gdal.GDT_Float32 #判读数组维数 if len(im_data.shape) == 3: im_bands, im_height, im_width = im_data.shape else: im_bands, (im_height, im_width) = 1,im_data.shape #创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") #数据类型必须有，因为要计算需要多大内存空间 dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype) dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) #写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj) #写入投影 if im_bands == 1: dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data) #写入数组数据 else: for i in range(im_bands): dataset.GetRasterBand(i+1).WriteArray(im_data[i]) del dataset if __name__ == "__main__": os.chdir(r'E:\Python\temp\data') #切换路径到待处理图像所在文件夹 run = GRID() #第一步 proj,geotrans,data1,row1,column1 = run.read_img('Band_5_Clip.tif') #读数据 proj,geotrans,data2,row2,column2= run.read_img('Band_4_Clip.tif') # 读数据 proj,geotrans,data3,row3,column3 = run.read_img('Band_3_Clip.tif') # 读数据 #第二步 data = np.array((data1, data2, data3),dtype = data1.dtype) #按序将3个波段像元值放入 #第三步 run.write_img('com543.tif', proj, geotrans, data) # 写为3波段数据

OK！！和ArcGIS处理的对比一下，发现差别不大(上：ArcMap 下：Python）。

方法较笨，如果各位大神有更好的方法，我们可以私下交流交流。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。