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根据图像属性可得此为2300*2300的tif图像,由于需要将其划分为9宫格,所以begin点设置为101,end点设置为2200,temp转化为可均分的2100*2100矩阵
for i=1:9
switch i
case {1,2,3}
G{i}=temp(1:700,1+(i-1)*700:i*700);
case {4,5,6}
G{i}=temp(701:1400,1+(i-4)*700:(i-3)*700);
case {7,8,9}
G{i}=temp(1401:end,1+(i-7)*700:(i-6)*700);
end
end
首先明确概念,:在此处,举例i=1,temp(1:700, 1:700)表示的是截取矩阵1行到1行,1到700列的元素
for i=1:9
b=i;
a=330+i;
subplot(a);
imshow(G{1,i});
end
//明确subplot的使用方法:说明划分为3*3的图像块,p决定了每一图像块的显示位置
参考代码:
%% 第一张数字高程图的处理
clc;clear;close all;tic;
z=imread('附件3 距2400m处的数字高程图.tif');
%z=double(z);imshow(z);
% x=1:length(z);y=x;
% [X2,Y2]=meshgrid(x,y);
% %mesh(X2,Y2,double(z));
% %meshc(X2,Y2,double(z));
% [C,h]=contour(X2,Y2,double(z));
% axis([0 2300 0 2300 ]);
% colormap(gray);colorbar;
% toc;
%% 划分区域
temp=z(101:2200,101:2200);%转化为可均分的2100X2100九宫格矩阵
for i=1:9
switch i
case {1,2,3}
G{i}=temp(1:700,1+(i-1)*700:i*700);
case {4,5,6}
G{i}=temp(701:1400,1+(i-4)*700:(i-3)*700);
case {7,8,9}
G{i}=temp(1401:end,1+(i-7)*700:(i-6)*700);
end
end
for i=1:9
b=i;
a=330+i;
subplot(a);
imshow(G{1,i});
end
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下面介绍matlab如何读取单个tif数据、批量读取有命名规律的多个tif数据、批量读取无命名规律的多个tif数据并导出数据准备(这一步很重要,要确保数据和路径准确):
首先创建一个文件夹(在哪里创建都可以),命名为数据处理(取其他名字也可以)
然后在数据处理文件夹内再创建一个文件夹——A1_CCI_China_lucc将原始栅格数据放进该文件夹内,再创建一个matlab的程序文件(在matlab中),命名为code:
文件夹和代码的命名都只是为了和下面代码中的命名对应上,在实际操作中大家可以根据自己的需求命名,只要保证和代码中的名字对应上就行1.基本代码 (单个tif):
clc; clear; samplename = 'A1_CCI_China_lucc/CCI_cn1992albers.tif'; %文件夹下tif数据的名称 [SS,R] = geotiffread(samplename); %SS为tif数据的信息,是一个二维数组,R是tif数据的地理信息 info = geotiffinfo(samplename); % 读取tif数据的地理信息,为后面导出为tif数据提供地理信息 [nrows,ncols] = size(SS); %读取SS的行列数 %导出为tif filename = ['A1_CCI_China_lucc/CCI_cn1992albers.tif']; %存储位置和名字 geotiffwrite(filename,SS, R, 'GeoKeyDirectoryTag', info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag); %导出
2.基本代码 (有命名规律的多个tif):
for year = 2000:2020 %一般以时间为规律,其他保持不变 [A,R] = geotiffread(['A1_CCI_China_lucc/CCI_cn',num2str(year),'albers.tif']); filename = ['A1_CCI_China_lucc/CCI_cn',num2str(year),'albers.tif']; %导出为tif geotiffwrite(filename,A, R, 'GeoKeyDirectoryTag', info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag); %分别导出 end
3.基本代码 (无命名规律的多个tif):
clc; clear; samplename = 'NDVI\ndvi2019001mod13a1c006r500m16days_msg.tif'; [D,R] = geotiffread(samplename); info = geotiffinfo(samplename); [rows,cols] = size(D); Path = 'NDVI\'; % 设置数据存放的文件夹路径 File = dir(strcat(Path,'*.tif')); % 显示文件夹下所有符合后缀名为.tif文件的完整信息 Tif_num =length(File); % 获取所提取数据文件的个数 for k = 1 : Tif_num % 连接路径和文件名得到完整的文件路径 tif_name = File(k).name; [filepath,name,ext] = fileparts(tif_name); %获取文件名组成部分 filepath:文件路径名称;name:文件名;ext:扩展名 [data,R] = geotiffread(strcat(Path,tif_name)); filename = [] %按照原名导出为tif filename = ['NDVI\',name,'.tif']; geotiffwrite(filename,data, R, 'GeoKeyDirectoryTag', info.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag); end
创作不易,觉得有用的话还请顺手点个赞。
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function newpic = croptif(path,lon1,lat1,lon2,lat2)
% path为图片绝对路径,lon1,lat1为裁剪图片左上角经纬度,lon2,lat1为新图右下角经纬度
[A,R] = geotiffread(path);
a = (lon1-R.LongitudeLimits(1,1))./R.CellExtentInLongitude+1;
b = (R.LatitudeLimits(1,2)-lat1)./R.CellExtentInLatitude+1;
c = (lon2-lon1)./R.CellExtentInLongitude+1;
d = (lat1-lat2)./R.CellExtentInLatitude+1;
newpic = imcrop(A,[a b c d]);
end
函数使用举例:
从图中截取规定经纬度范围内的图像,并显示出来,经纬度范围如下:
左下角经纬度坐标(单位:度):112.928123474, 28.156242371
左上角经纬度坐标(单位:度):112.928123474, 28.157272339
右上角经纬度坐标(单位:度):112.929153442, 28.157272339
右下角经纬度坐标(单位:度):112.929153442, 28.156242371调用函数:
path = ‘D:\study\data\CSUpark.tif’;
newpic1 = croptif(path,112.928123474,28.157272339,112.929153442,28.156242371);
imshow(newpic1);
函数实现:
裁剪得到:
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