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2026-03-10 17:29:24 +08:00
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--- a/tif_caijain.py
+++ b/tif_caijain.py
@ -0,0 +1,155 @@
+"""
+使用二值掩膜 TIF 文件（值为1的区域需要去除）对数据 TIF 文件进行掩膜。
+输入:
+    data_tif:  要掩膜的数据文件路径
+    mask_tif:  二值掩膜文件路径（值为1表示需要去除的区域）
+输出:
+    掩膜后的数据 TIF 文件，仅将掩膜对应位置设为 NoData
+要求:
+    两个 TIF 文件具有相同的投影、分辨率、范围和尺寸（精确对齐），
+    否则程序将报错或行为未定义。
+"""
+
+import argparse
+import numpy as np
+import rasterio
+from rasterio.windows import Window
+import logging
+from pathlib import Path
+from tqdm import tqdm
+
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def mask_data_by_binary_mask(
+    data_path,
+    mask_path,
+    output_path=None,
+    remove_value=1,
+    nodata_value=None,
+    tile_size=4096,
+):
+    """使用二值掩膜 TIF 对数据 TIF 进行掩膜。
+
+    将数据 TIF 中对应掩膜值等于 remove_value 的像素设为 NoData，其余保留。
+
+    性能建议：
+    - 若数据源是 tiled GeoTIFF，可将 tile_size 设为 0 以按源文件块窗口遍历（通常更快）。
+    """
+    data_path = Path(data_path)
+    mask_path = Path(mask_path)
+
+    if output_path is None:
+        output_path = data_path.parent / f"{data_path.stem}_masked{data_path.suffix}"
+    else:
+        output_path = Path(output_path)
+
+    logger.info(f"数据文件: {data_path.name}")
+    logger.info(f"掩膜文件: {mask_path.name}")
+    logger.info(f"去除掩膜值: {remove_value}")
+
+    with rasterio.Env(GDAL_NUM_THREADS="ALL_CPUS"):
+        with rasterio.open(data_path) as src_data, rasterio.open(mask_path) as src_mask:
+            if src_data.crs != src_mask.crs:
+                raise ValueError("数据与掩膜的 CRS 不一致，请先统一投影。")
+            if src_data.transform != src_mask.transform:
+                logger.warning(
+                    "数据与掩膜的地理变换不一致，可能未精确对齐，继续处理可能存在风险。"
+                )
+            if (src_data.width, src_data.height) != (src_mask.width, src_mask.height):
+                raise ValueError("数据与掩膜的尺寸不一致，无法直接按像素对应掩膜。")
+
+            # 确定输出 NoData 值（并尽量匹配数据 dtype，避免隐式类型转换带来的开销）
+            if nodata_value is None:
+                nodata_value = src_data.nodata if src_data.nodata is not None else 0
+            try:
+                nodata_value_cast = np.array(
+                    nodata_value, dtype=src_data.dtypes[0]
+                ).item()
+            except Exception:
+                nodata_value_cast = nodata_value
+
+            # 创建输出元数据：基于数据源的元数据，更新 nodata 和压缩选项
+            out_meta = src_data.meta.copy()
+            out_meta.update(
+                {
+                    "nodata": nodata_value,
+                    "compress": (
+                        src_data.compression.value if src_data.compression else "lzw"
+                    ),
+                    "tiled": src_data.is_tiled,
+                }
+            )
+            if src_data.is_tiled:
+                out_meta.update(
+                    {
+                        "blockxsize": src_data.block_shapes[0][0],
+                        "blockysize": src_data.block_shapes[0][1],
+                    }
+                )
+
+            # 创建输出文件
+            with rasterio.open(output_path, "w", **out_meta) as dst:
+                width, height = src_data.width, src_data.height
+
+                if tile_size is None or tile_size <= 0:
+                    windows = [w for _, w in src_data.block_windows(1)]
+                else:
+                    stride = int(tile_size)
+                    windows = [
+                        Window(i, j, min(stride, width - i), min(stride, height - j))
+                        for i in range(0, width, stride)
+                        for j in range(0, height, stride)
+                    ]
+
+                with tqdm(total=len(windows), desc="处理瓦片", unit="块") as pbar:
+                    for window in windows:
+                        # 读取相同位置的掩膜瓦片（假设完全对齐）
+                        mask = src_mask.read(1, window=window)
+                        remove_mask = mask == remove_value
+
+                        # 读取数据瓦片
+                        data = src_data.read(window=window)  # shape: (bands, h, w)
+
+                        if remove_mask.any():
+                            for band_idx in range(data.shape[0]):
+                                np.putmask(
+                                    data[band_idx], remove_mask, nodata_value_cast
+                                )
+
+                        dst.write(data, window=window)
+                        pbar.update(1)
+
+    logger.info(f"处理完成，输出文件：{output_path}")
+    return str(output_path)
+
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description="使用二值掩膜 TIF（值为1的区域）对数据 TIF 进行掩膜，将对应位置设为 NoData。"
+    )
+    parser.add_argument("data_tif", help="要掩膜的数据 TIF 文件路径")
+    parser.add_argument("mask_tif", help="二值掩膜 TIF 文件路径（值为1表示需要去除的区域）")
+    parser.add_argument("-o", "--output", help="输出文件路径 (可选)")
+    parser.add_argument("-r", "--remove_value", type=int, default=1,
+                        help="掩膜中要去除的值，默认为1")
+    parser.add_argument("-n", "--nodata", type=float,
+                        help="输出 NoData 值 (可选，默认使用数据 TIF 的 NoData 或 0)")
+    parser.add_argument(
+        "-t",
+        "--tile_size",
+        type=int,
+        default=4096,
+        help="分块大小（像素），默认4096；设为0则按源文件块窗口遍历（tiled 文件通常更快）",
+    )
+
+    args = parser.parse_args()
+    mask_data_by_binary_mask(
+        args.data_tif, args.mask_tif, args.output,
+        args.remove_value, args.nodata, args.tile_size
+    )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    exit(main())