本文介紹基於Python中ArcPy模塊，實現基於柵格圖像批量裁剪柵格圖像，同時對齊各個柵格圖像的空間範圍，統一其各自行數與列數的方法~ ...
本文介紹基於Python中ArcPy模塊，實現基於柵格圖像批量裁剪柵格圖像，同時對齊各個柵格圖像的空間範圍，統一其各自行數與列數的方法。
首先明確一下我們的需求。現有某一地區的多張柵格遙感影像，其雖然都大致對應著同樣的地物範圍，但不同柵格影像之間的空間範圍、行數與列數、像元的位置等都不完全一致；例如，某一景柵格影像會比其他柵格影像多出一行，而另一景柵格影像可能又會比其他柵格影像少一列等等。我們希望可以以其中某一景柵格影像為標準，將全部的柵格影像的具體範圍、行數、列數等加以統一。
本文所用到的具體代碼如下。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 29 21:13:19 2022
@author: fkxxgis
"""
import arcpy
tif_file_path = r"E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Original"
result_file_path = r"E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Original_Snap/"
snap_file_name = r"E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Original\F_LC.tif"
arcpy.env.workspace = tif_file_path
arcpy.env.snapRaster = snap_file_name
tif_file_list = arcpy.ListRasters("*", "tif")
for tif_file in tif_file_list:
key_name = tif_file.split(".tif")[0] + "S.tif"
arcpy.Clip_management(tif_file,
"#",
result_file_path + key_name,
snap_file_name,
"#",
"#",
"MAINTAIN_EXTENT")
其中，tif_file_path是保存有我們原有柵格圖像的路徑，result_file_path是裁剪後各個結果圖像的保存路徑（記得在這一路徑後加一個正斜杠/，否則之後輸出結果的路徑會有問題），snap_file_name是裁剪其他柵格圖像時，所用的模板柵格圖像——因為我們要統一各個柵格圖像的行號與列號，所以很顯然，這裡這個模板圖像就需要找各個柵格圖像中，行數與列數均為最少的那一景圖像。這裡需要註意，如果大家的各個柵格圖像中，行數與列數最少的柵格不是同一個柵格，那麼可以分別用行數最少、列數最少的這兩個柵格分別作為模板，執行兩次上述代碼。
代碼整體思路也很簡單：首先，我們基於arcpy.ListRasters()函數，獲取tif_file_path路徑下原有的全部.tif格式的圖像文件，並以列表的形式存放於tif_file_list中；隨後，逐一取出tif_file_list列表中的柵格文件，進行裁剪處理。這裡的裁剪我們是通過arcpy.Clip_management()函數來實現的，其各項參數的具體含義大家可以參考官方幫助文檔，我們這裡就只對本文中需要修改的參數加以介紹。
其中，第一個參數就是當前迴圈所用的柵格圖像文件，第三個參數是結果文件的保存路徑與文件名，第四個參數則是模板文件；最後一個參數"MAINTAIN_EXTENT"是為了保證得到的裁剪後結果圖像嚴格與模板圖像的行數、列數相匹配。除此之外，幾個"#"表示我們對其他參數暫時不配置。
此外，在代碼開頭的這句arcpy.env.snapRaster = snap_file_name，表明我們將以所選用的模板文件為標準，使得輸出的結果文件的像元大小、圖像範圍等與模板文件保持一致。這裡需要註意，這一句代碼與前述的"MAINTAIN_EXTENT"參數缺一不可——只有二者同時出現，才可以保證輸出結果與模板文件是嚴格一致的。
另一方面，由於我們用到了ArcPy模塊，因此如果大家的Python版本是3.0及以上，則需要在ArcMap軟體中的Python運行框，或其對應的IDLE（如下圖所示）中運行上述代碼。
運行結果後，可以發現所有輸出結果文件就具有完全一致的行數與列數了，且其各自的像元位置也是完全一致的。
至此，大功告成。
