任務分析：在采用遙感方法研究植被物候變化時，需要下載長時間序列（本文用到的是30年）GIMMS 3G NDVI數據。原始數據是全球的，預處理過程包括幾何校正、裁剪、投影變換、Hants時間序列諧波分析等等。在這過程中，由于是長時間序列數據，需要重復操作，當然ArcGIS軟件提供了批量（Batch）操作功能，但是，需要我們手動添加，比較費時費事，此時我們首先想到的是用Python進行。

Extract by Mask：

Batch：

既然Python很了不起，那么我們就得利用它為我們服務。

一、完整程序代碼：

import arcpy arcpy.CheckOutExtension("spatial") arcpy.gp.overwriteOutput=1 arcpy.env.workspace = "F:\\Modis_16\\1Moasic" rasters = arcpy.ListRasters("*", "tif") mask= "F:\\Vegetation Change\\Data\\Bound\\bound_Buffer_Polygon.shp" for raster in rasters:print(raster)out= "F:\\Vegetation Change\\Data\\GIMMS Data\\new\\"+"ma_"+raster[0:8]arcpy.gp.ExtractByMask_sa(raster, mask, out)print("ma_"+raster[0:8]+" has done") print("All done")

二、注意事項：

? ? 1.arcpy.gp.overwriteOutput=1即覆蓋之前的文件；

? ? 2.輸入的是.tif文件，輸出的是Grid文件；

? ? 3.raster[0:8]表示從第0個開始取8個字符串；

? ? 4.bound_Buffer_Plygon.shp后綴名不可或缺。

三、運行情況：

劉一哥GIS：專注測繪地理信息教育、探索地理奧秘、分享GIS價值！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【ArcGIS遇上Python】ArcGIS Python实现长时间序列遥感影像批量处理--以裁剪为例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。