Matlab代碼如下：

更改路徑以及年份即可。

?Python代碼：

from osgeo import gdal import numpy as np import copy # 計(jì)算變異系數(shù) images = [r'E:\test\pre\2001year_mean.tif',r'E:\test\pre\2002year_mean.tif',r'E:\test\pre\2003year_mean.tif',r'E:\test\pre\2004year_mean.tif',r'E:\test\pre\2005year_mean.tif', ] def coefficient_of_variation(data): # 變異系數(shù)mean = np.mean(data) # 計(jì)算平均值std = np.std(data, ddof=0) # 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差cv = std/meanreturn cv # 柵格圖像組計(jì)算變異系數(shù) def CV(images, outpath):images_pixels = [] # 存放多個(gè)圖像像元矩陣的空數(shù)組for image in images:tif = str(image)open_tif = gdal.Open(tif) # 打開(kāi)柵格圖像band = open_tif.ReadAsArray() # 獲取波段的矩陣images_pixels.append(band) # 把圖像的矩陣加入到數(shù)組中CV = copy.deepcopy(images_pixels[0]) # 獲取一個(gè)矩陣作為要寫入的模板# 讀取像元，并計(jì)算變異系數(shù)for i in range(len(CV)):for j in range(len(CV[1])):CV_data = [] # 存放ij坐標(biāo)下像元值的數(shù)組，以計(jì)算變異系數(shù)for px in range(len(images)): # 遍歷多個(gè)圖像下ij坐標(biāo)的像元值CV_data.append(images_pixels[px][i][j]) # 同一坐標(biāo)的多點(diǎn)加入數(shù)組，以計(jì)算變異系數(shù)CV_value = coefficient_of_variation(CV_data) # 變異系數(shù)計(jì)算CV[i][j] = CV_value # 寫入該坐標(biāo)下的變異系數(shù)# 保存柵格圖像gtiff_driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')out_tif = gtiff_driver.Create(outpath, CV.shape[1], CV.shape[0], 1, gdal.GDT_Float32)# 將數(shù)據(jù)坐標(biāo)投影設(shè)置為原始坐標(biāo)投影out_tif.SetProjection(open_tif.GetProjection())out_tif.SetGeoTransform(open_tif.GetGeoTransform())out_band = out_tif.GetRasterBand(1)out_band.WriteArray(CV)out_band.FlushCache()print('柵格圖像組變異系數(shù)計(jì)算完成') CV(images, r'E:\test\pre\cv.tif')

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于MATLAB与Python计算长时间遥感栅格图像的像元值变异系数（CV）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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