增加坡度计算

2026-04-22 09:27:59 +08:00
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--- a/slope/caijian.py
+++ b/slope/caijian.py
@ -0,0 +1,103 @@
+import rasterio
+from rasterio.warp import reproject, Resampling
+import numpy as np
+
+def merge_angles_with_slope_aspect(angle_file, slope_aspect_file, output_file,
+                                   resampling=Resampling.bilinear):
+    """
+    将坡度坡向波段添加到角度文件波段之后，输出合并的ENVI DAT文件。
+    输出文件的空间范围、分辨率、投影与角度文件完全一致。
+    掩膜基于角度文件的忽略值生成：只有所有角度波段均为忽略值(0.0)的像素才被设为忽略值。
+    输出文件的忽略值统一设为0.0。
+
+    Parameters
+    ----------
+    angle_file : str
+        包含角度信息的ENVI DAT文件（如传感器角度、太阳角度等，至少1个波段）。
+        该文件定义了输出的目标空间参数和掩膜基准。
+    slope_aspect_file : str
+        包含坡度坡向的ENVI DAT文件（通常2个波段）。
+    output_file : str
+        输出合并后的ENVI DAT文件路径（将自动生成.hdr头文件）。
+    resampling : rasterio.warp.Resampling, optional
+        重采样方法，默认为双线性（适用于连续参数）。
+    """
+    # 1. 从角度文件获取目标空间参数、数据、掩膜
+    with rasterio.open(angle_file) as src_angle:
+        # 目标空间参数
+        dst_transform = src_angle.transform
+        dst_width = src_angle.width
+        dst_height = src_angle.height
+        dst_crs = src_angle.crs
+
+        # 读取角度文件所有波段
+        angle_data = src_angle.read()  # shape: (bands, rows, cols)
+        angle_count = src_angle.count
+
+        # 获取角度文件的忽略值（如果未定义，默认为0.0，但应给出警告）
+        angle_nodata = src_angle.nodata
+        if angle_nodata is None:
+            print("警告：角度文件未定义忽略值，将使用0.0作为默认忽略值。")
+            angle_nodata = 0.0
+
+        # 构建掩膜：所有波段均不等于忽略值视为有效
+        mask = np.all(angle_data != angle_nodata, axis=0)
+
+    # 2. 处理坡度坡向文件：重采样到目标空间
+    with rasterio.open(slope_aspect_file) as src_sa:
+        src_sa_data = src_sa.read()          # shape: (bands, src_sa_height, src_sa_width)
+        src_sa_count = src_sa.count
+        src_sa_crs = src_sa.crs
+        src_sa_transform = src_sa.transform
+
+        sa_resampled = np.empty((src_sa_count, dst_height, dst_width),
+                                dtype=src_sa_data.dtype)
+
+        reproject(
+            source=src_sa_data,
+            destination=sa_resampled,
+            src_transform=src_sa_transform,
+            src_crs=src_sa_crs,
+            dst_transform=dst_transform,
+            dst_crs=dst_crs,
+            resampling=resampling
+        )
+
+    # 3. 合并波段：角度在前，坡度坡向在后
+    merged_data = np.concatenate([angle_data, sa_resampled], axis=0)
+    merged_count = merged_data.shape[0]
+
+    # 4. 准备输出元数据（基于角度文件的profile）
+    with rasterio.open(angle_file) as src_angle:
+        out_profile = src_angle.profile.copy()
+        output_nodata = 0.0   # 强制输出忽略值为0.0（用户要求）
+        out_profile.update({
+            'driver': 'ENVI',
+            'height': dst_height,
+            'width': dst_width,
+            'transform': dst_transform,
+            'crs': dst_crs,
+            'count': merged_count,
+            'dtype': merged_data.dtype,
+            'nodata': output_nodata
+        })
+
+    # 5. 应用掩膜：将无效区域的像素设为忽略值0.0
+    for b in range(merged_count):
+        merged_data[b, ~mask] = output_nodata
+
+    # 6. 写入输出文件
+    with rasterio.open(output_file, 'w', **out_profile) as dst:
+        dst.write(merged_data)
+
+    print(f"处理完成！合并后的文件已保存至：{output_file}")
+    print(f"总波段数：{merged_count}（角度 {angle_count} 波段 + 坡度坡向 {src_sa_count} 波段）")
+    print(f"有效像素区域基于角度文件所有波段判断，忽略值统一设为 0.0。")
+
+# 示例用法
+if __name__ == "__main__":
+    angle_file = r"E:\is2\yaopu\output\angel.dat"               # 角度DAT文件
+    slope_aspect_file = r"E:\is2\yaopu\DEM\slope_aspect_cosine.dat"   # 原始坡度坡向DAT
+    out_file = r"E:\is2\yaopu\DEM\angles_with_slope_aspect.dat" # 合并输出
+
+    merge_angles_with_slope_aspect(angle_file, slope_aspect_file, out_file)