ENVI IDL:如何将txt文本文件转化为GeoTIFF文件?

news2024/11/19 9:36:58

01 前言

此处的文本文件形式如下:

在这里插入图片描述

里面包含了众多点位信息(不是站点数据),我们需要依据上述点的经纬度信息放到对应位置的像素点位置,放置完后如下:

在这里插入图片描述

可以发现,还存在部分缺失值,我们还需要进行缺失值的填补。

02 文本文件的读取

IDL读取文本文件还是不够方便,稍微封装了一下。

;+
;   函数用途:
;       用于读取文本文件
;   函数参数:
;       txt_path: 文本文件的路径
;       ds: 读取的输出数据集(不含表头)
;       header(关键字参数): 读取的输出表头
;       separator(关键字参数): 分隔符,默认空白符 
;-
pro read_txt, txt_path, ds, header=header, separator=separator
    if ~keyword_set(separator) then separator = " "
        
    ; 读取和检索
    openr, 1, txt_path  ; 打开文本文件
    ; 是否指定输出的header
    if ~arg_present(header) then begin
        skip_lun, 1, 0
    endif else begin
        header = ''
        readf, 1, header  ; 读取表头
        header = strsplit(header, separator, /extract)
    endelse
    ; 读取和处理数据集
    ds = strarr(file_lines(txt_path) - 1)
    readf, 1, ds
    ds = list(ds, /extract)  ; 字符串数组转化为列表
    ds = ds.map(lambda(e, separator: double(strsplit(e, separator, /extract))), separator)
    ds = ds.toarray()  ; 列表转化为数组
    
    free_lun, 1
end

还好,算是可以用的程度了。

03 栅格矩阵的放置

于是乎,我们开始进行文件的读取和转数组。

pro txt_to_tiff
    ; 准备
    in_path = 'D:\Objects\JuniorFallTerm\IDLProgram\Experiments\ExperimentalData\Week6\2013_year_aop.txt'
    out_dir = 'D:\Objects\JuniorFallTerm\IDLProgram\Experiments\ExperimentalData\Week6\out_tif_by_txt_me\'
    if ~file_test(out_dir, /directory) then file_mkdir, out_dir
    out_res = 0.18d
    out_res_half = out_res / 2.0d

    ; 读取和检索
    read_txt, in_path, ds, header=header
    lon = ds[*, 0]
    lat = ds[*, 1]
    ds = ds[*, 2:*]
    header = header[2:*]
    lon_min = min(lon) - out_res_half
    lon_max = max(lon) + out_res_half
    lat_min = min(lat) - out_res_half
    lat_max = max(lat) + out_res_half
    cols = ceil((lon_max - lon_min) / out_res)
    rows = ceil((lat_max - lat_min) / out_res)
    lon_cols = floor((lon - lon_min) / out_res)
    lat_rows = floor((lat_max - lat) / out_res)
    foreach header_ele, header, header_ix do begin
        target = make_array(cols, rows, value=!values.F_NAN)
        target[lon_cols, lat_rows] = ds[*, header_ix]
        
        ; 填充
        window_interp, target, target_interp, interp=2
        
        ; 输出
        out_path = out_dir + header_ele + '.tiff'
        write_img, out_path, target_interp, out_res, lon_min, lat_max
    endforeach
end

在循环中,可以发现,使用了自定义的window_interp函数对target栅格矩阵进行缺失值的填补。

关于window_interp函数的定义由于封装的比较多,叠的比较层数比较多,阅读稍微有困难。学python的时候我是真的讨厌那些一个简单的功能的非要定义一个类,类又叠类,方法重组,来回找实现方法,来回折腾,本身功能不算特别复杂,但是被这么一折腾反而给阅读代码带来困难。

然而,我现在还是成为了他们。But 我将尽量让代码的逻辑清晰可见,不过分抽象,如有必要我抽出部分功能进行整合,避免使用过于复杂的代码框架搭建简单的功能。

以下是关于填补缺失值的封装函数,主要基于滑动窗口实现,包括滑动窗口均值填补和最近邻填补。
涉及自定义函数:window_interppaddinginterp_nearestmeshgrid

;+
;   函数用途:
;       用于对二维数组进行边界填充
;   函数参数:
;       array: 用于边界填充的数组
;       pad_size: 单边(上下左右)填充的大小
;       pad_value(关键字参数: NAN): 填充的数值
;-
function padding, array, pad_size, pad_value=pad_value
    if ~keyword_set(pad_value) then pad_value = !values.F_NAN
    
    ; 获取基本信息
    ds_size = size(array, /dimensions)
    ds_type = size(array, /type)
    ds_size += pad_size * 2
    
    ; pad
    pad_array = make_array(ds_size, type=ds_type, value=pad_value)
    pad_array[pad_size:(ds_size[0] - pad_size - 1), $
        pad_size:(ds_size[1] - pad_size - 1)] = array
        
    return, pad_array
end

;+
;   函数用途:
;       用于生成行列号格网矩阵
;   函数参数:
;       cols_n: 列数
;       rows_n: 行数
;-
function meshgrid, cols_n, rows_n
    window_cols = rebin(findgen(cols_n, 1), cols_n, rows_n)
    window_rows = rebin(findgen(1, rows_n), cols_n, rows_n)
    
    return, list(window_cols, window_rows)
end

function interp_nearest, window_ds
    ; 获取数组尺寸
    window_size = size(window_ds, /dimensions)
    cols_n = window_size[0]
    rows_n = window_size[1]
    
    ; 生成行列号矩阵
    cols_rows = meshgrid(cols_n, rows_n)
    cols = cols_rows[0]
    rows = cols_rows[1]
    
    ; 计算距离矩阵
    center_col = cols_n / 2
    center_row = rows_n / 2
    distance = sqrt((cols - center_col) ^ 2.0 +(rows - center_row) ^ 2.0)
    invalid_pos = where(finite(window_ds, /nan))
    distance[invalid_pos] = !values.F_NAN
    
    interp_value = (window_ds[where(distance eq min(distance, /nan))])[0]
    
    return, interp_value
end

;+
;   函数用途:
;       该函数用于对栅格矩阵中缺失值基于滑动窗口进行填充
;   函数参数:
;       dataset: 需要进行填补的栅格矩阵
;       dataset_interp: 输出的经填补好的栅格矩阵
;       window_size(默认: 3): 窗口大小(奇数)
;       interp: 填充的方法(1: 窗口均值; 2: 最近邻)
;-
pro window_interp, dataset, dataset_interp, window_size = window_size, interp = interp
    ds_size = size(dataset, /dimensions)
    ds_type = size(dataset, /type)
    
    ; 边界填充
    if ~keyword_set(window_size) then window_size = 3
    padding_size = window_size / 2
    ds_size += padding_size * 2
    dataset_pad = padding(dataset, padding_size)
    dataset_interp = padding(dataset, padding_size)
    
    ; 插值
    for col_ix=padding_size, ds_size[0] - padding_size - 1 do begin
        for row_ix=padding_size, ds_size[1] - padding_size - 1 do begin
            ; 若不是NAN跳过
            if ~finite(dataset_pad[col_ix, row_ix], /nan) then continue
            
            ; 取窗口数组
            window_ds = dataset_pad[col_ix-padding_size: col_ix+padding_size, $
                row_ix-padding_size: row_ix+padding_size]
            if (where(~finite(window_ds, /nan), /null) eq !null) then continue  ; 若窗口内均为NAN则跳过
            
            ; 插值
            if interp eq 1 then interp_value = mean(window_ds, /nan)
            if interp eq 2 then interp_value = interp_nearest(window_ds)
            
            ; 赋值
            dataset_interp[col_ix, row_ix] = interp_value
        endfor
    endfor
    
    ; no padding
    dataset_interp = dataset_interp[padding_size:(ds_size[0] - padding_size - 1), $
        padding_size:(ds_size[1] - padding_size - 1)]
end

还有write_img熬,自带的write_tiff每次都得自己写地理结构体,也稍微封装了一下。

;+
;   函数用途:
;       用于输出tiff文件(封装write_tiff)
;   函数参数:
;       img_path: tiff文件的输出路径
;       img: 栅格矩阵
;       out_res: 输出分辨率
;       ul_x: 左上角格点的左上角位置的X坐标
;       ul_y: 左上角格点的左上角位置的Y坐标
;-
pro write_img, img_path, img, out_res, ul_x, ul_y
    ; 地理结构体
    geo_info={$
        MODELPIXELSCALETAG: [out_res, out_res, 0.0], $  ; 分辨率
        MODELTIEPOINTTAG: [0.0, 0.0, 0.0, ul_x, ul_y, 0.0], $  ; 角点信息
        GTMODELTYPEGEOKEY: 2, $  ; 设置为地理坐标系
        GTRASTERTYPEGEOKEY: 1, $  ; 像素的表示类型, 北上图像(North-Up)
        GEOGRAPHICTYPEGEOKEY: 4326, $  ; 地理坐标系为WGS84
        GEOGCITATIONGEOKEY: 'GCS_WGS_1984', $
        GEOGANGULARUNITSGEOKEY: 9102}  ; 单位为度
        
    ; 输出
    write_tiff, img_path, img, geotiff=geo_info, /float
end

时间精力有限,不再详细说明,Bye~.

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