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link管理  ›  python把hdf转为tif -
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体贴的红金鱼
2 年前
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    如何 把 python 2.x的脚本 转为 pyt

    利用 Python 内置（ Python 脚本）工具，帮你自动转换 Python 2.x版本，比如我安装的 Python 2.7.2，其在windows下载安装好之后，就自带了相关的一些有用的工具。 其位置位于： Python 安装的根目录F:\ Python 34\Tools\Scripts\2to3.py 【如何利用2to3.py，实现将 Python 2.x的代码，转换为 Python 3.x的代码】     比如我手上有个 Python 2.x的 python 脚本： F:\GitHub\test.py 现在，想要将其转换为 Python 3.x的代码。 F:\ Python 34\Tools\Scripts> python 2to3.py -w F:\GitHub\ B 按指定代码转换 F:\ Python 34\Tools\Scripts> python （1）如果上述不加-w参数，则默认只是 把 转换过程所对应的diff内容打印输出到当前窗口而已。 （2）加了-w，就是 把 改动内容，写回到原先的文件了。

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    ArcPy将 HDF 格式栅格文件批量 转为 TIFF格式

    本文介绍基于 Python 中ArcPy模块，实现大量 HDF 格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。   首先，来看看我们想要实现的需求。 +file_name_temp+'/'+ hdf _file, tif _file_path+ tif _file_name,"0;4") else: tif _file_name= hdf _file [:]+". tif " data=arcpy.ExtractSubDataset_management( hdf _file_path+ hdf _file, tif _file_path+ tif _file_name ,"0;4")   其中， hdf _file_path是. hdf 格式文件的存储路径， tif _file_path是. tif 格式文件的存储路径，换句话说也就是我们的结果保存路径。 我们这里选择在 IDLE ( Python GUI) 中运行代码。   得到结果文件如下图；可以看到，所有图像都已经以. tif 的格式保存了。   至此，大功告成。

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    读取 HDF 或者NetCDF格式的栅格数据

    HDF 是对 HDF 数据模型，数据格式以及 HDF 库API等一系列技术的总称. HDF 的最新版本是 HDF 5. HDF 数据模型基于组（groups）和数据集（datasets）概念：如果 把 HDF 数据比作磁盘，那么组相当于文件夹，数据集相当于文件。组和数据集都有用户自定义的属性（attributes）. GDAL读取实例 下面的例子读取MODIS地标反射率（Surface Reflectance）数据中的第一波段，然后 转为 GeoTIFF进行存储. gdal.Open(ds_list[11][0]) # 取出第12个数据子集（MODIS反射率产品的第一个波段） arr_bnd1 = band_1.ReadAsArray() # 将数据集中的数据 转为 ndarray # 创建输出数据集， 转为 GeoTIFF进行写入 out_file = 'sr_band1. tif ' driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_ds

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    -raster- (ros): Hierarchical Data Format Release 4 HDF 4Image -raster- (rw+): HDF 4 Dataset ISIS3 -raster- (ros): Hierarchical Data Format Release 5 HDF 5Image -raster- (ro): HDF 5 Dataset NWT_GRD 我们以将GeoTIFF格式 转为 IMAGE格式为例，说明如何使用命令行工具进行栅格格式转换： gdal_translate -of HFA example. tif example.img 其中，of选项指示了输出数据格式 ，HFA代表的是Erdas Imagine Images ，example. tif 是输入数据路径，example.img是输出数据路径 详细参数参考：gdal_translate 使用 Python 代码进行栅格格式转换 Translate()函数的第一个参数是输出数据路径，第二参数是输入数据路径或者输入数据的Dataset对象，后面都是可选参数，具体Translate()函数的参数可以参见：GDAL/OGR Python

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