本文介绍基于Python语言gdal模块，实现多波段HDF栅格图像文件的读取、处理与像元值可视化（直方图绘制）等操作。
另外，基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python批量绘制遥感影像数据的直方图，读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看Python GDAL读取栅格数据并基于质量评估波段QA对指定数据加以筛选掩膜。
本文期望实现的需求为：现有一存放.tif格式的全球LAI产品栅格数据的路径，需将这一路径下的全部LAI产品栅格数据依据另一路径下存放的全球MODIS植被覆盖类型产品栅格数据进行像元分类，并绘制全球每一种植被类型对应的LAI数值直方图。在这里，由于有前述两篇博客作为铺垫，本文对代码的讲解就着重于多波段HDF栅格图像文件的读取部分；其它内容由于在本文开头提及的前期两篇博客中已经详细介绍，这里就不再赘述~
首先将本文所需代码展示如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 20 11:05:31 2021
@author: fkxxgis
"""
import os
import numpy as np
from osgeo import gdal
import matplotlib.pyplot as plt
lai_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/Test_DRT/h20v09.tif"
mcd_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/Test_DRT/MCD12Q1.A2018001.h20v09.006.2019199233851.hdf"
pic_save_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/Test_DRT/"
for veg_type in range(9):
mcd_raster=gdal.Open(mcd_file_path)
mcd_sub_dataset=mcd_raster.GetSubDatasets()
hdf_band_num=len(mcd_sub_dataset)
# for sub_dataset in mcd_sub_dataset:
# print(sub_dataset[1])
# print(mcd_sub_dataset[2][1])
mcd_sub_type=gdal.Open(mcd_sub_dataset[2][0])
mcd_raster_array=mcd_sub_type.ReadAsArray()
lai_raster=gdal.Open(lai_file_path)
lai_raster_array=lai_raster.ReadAsArray()
non_veg_type_lai_array=np.where(mcd_raster_array==veg_type+1,lai_raster_array,np.nan)
plt.hist(non_veg_type_lai_array)
plt.savefig(pic_save_path+"DRT_"+str(veg_type+1)+".png", dpi=300)
plt.clf()
plt.cla()
我们直接讲解多波段HDF栅格图像文件读取部分的代码：首先，多波段.hdf格式文件的读取在一开始与单波段.hdf格式文件或.tif格式文件的读取一致，即通过gdal.Open()函数实现；但随后，需要额外借助len()函数获取HDF文件对应的波段数量。
因为我们读取的HDF文件是多波段，因此hdf_band_num肯定是大于1的，那么刚刚读取进来的mcd_sub_dataset其实就是一个列表（List）；其中，这个列表的元素个数就是对应的多波段HDF文件波段数，列表的每一个元素则都是一个元组（tuple）；同时，每一个元组都有两个元素，其每一个元素都是一个字符串；其中第一个元素为当前HDF文件的当前波段对应的文件路径与部分提示信息，第二个元素作为当前HDF文件的当前波段对应的文件像素行列数、名称与数据类型。
这么说可能不太明白，我们用一个实例来讲解。例如，通过上述代码读取一景具有六个波段的MODIS LAI产品——MCD15A3H产品，其第一个波段为FPAR数据，第二个波段为LAI数据。那么读取其后，得到的mcd_sub_dataset长这个样子：
可以看到，是一个具有6个元素的列表。
点开列表，可以看到6个元素每一个都是一个具有2个元素的元组：
再点开第一个元组，可以看到其具有2个字符串格式的元素：
其第二个元素包含了该波段对应的数据行数与列数（即[2400×2400]）、数据名称（即Fpar）、数据空间分辨率（即500m）、数据产品简称（即MOD_Grid_MCD15A3H），以及数据格式（即8-bit unsigned integer）；而第一个字符串没有显示完毕，我们可以点击打开看看：
可以看到第一个元素则包含了该波段对应的数据路径、文件全称，以及部分与第二个元素重复的几个数据信息参数。
有了上面的分析就比较清楚了，接下来再一次利用gdal.Open()函数读取我们需要的波段，mcd_sub_dataset[2][0]表示第三个波段；其中，第三个波段却用[2]来表示，是因为波段数量（也就是mcd_sub_dataset的Index）是从0开始计算的；而后面的[0]则表示元组中的第一个参数，也就是上面一幅图中显示的该波段对应的数据路径。
随后，再利用.ReadAsArray()函数将其读取为Array即可。接下来的操作与本文开头提及的那两篇博客就一致，这里不再赘述~
到此这篇关于Python实现批量读取HDF多波段栅格数据并绘制像元直方图的文章就介绍到这了,更多相关Python读取HDF多波段栅格数据内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
