本文介绍从0开始搭建处理遥感图像的python编程环境。

一、Windows操作系统
确定自己的系统版本就行32位或者64位。

二、pycharm安装
PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
Download PyCharm: The Python IDE for data science and web development by JetBrains

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三、python安装
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

这里以安装python3.10为例。

链接：Python Releases for Windows | Python.org

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四、配置环境
新安装的PyCharm配置如图

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或者打开现有PyCharm工程后

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五、GDAL、numpy库安装
1、利用pycharm的库添加功能搜索numpy库并安装。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

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安装完成，可以看到numpy库，并且引入库时不会报错。依次安装Pandas，Scipy等包，备用

2、安装GDAL库

GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。

链接：Release v2024.1.1 · cgohlke/geospatial-wheels · GitHub

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win32代表32位系统，amd64代表64位操作系统，cp310代表你装的Python是3.10版本。
在弹出的cmd中输入pip install GDAL-3.8.2-cp310-cp310-win_amd64.whl，然后点击确定即可安装3.10版本的GDAL库。

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六、完成检验

from osgeo import gdal

七、Gdal读取影像

def read_img(filename):
    dataset = gdal.Open(filename)

    im_width = dataset.RasterXSize
    im_height = dataset.RasterYSize

    im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()  # 仿射矩阵
    im_proj = dataset.GetProjection()  # 地图投影信息

    im_data = dataset.ReadAsArray()  # 将数据写成数组

    del dataset  # 关闭对象，文件dataset
    return im_proj, im_geotrans, im_data, im_width, im_height

八、Gdal输出影像

def write_img(filename, im_proj, im_geotrans, im_data):

    datatype = gdal.GDT_UInt16
    im_bands, (im_height, im_width) = 1, im_data.shape

    # 创建文件
    driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")  # 数据类型必须有，因为要计算需要多大内存空间
    options = ['COMPRESS=LZW']  # 这里你可以添加其他压缩选项
    dataset = driver.Create(filename, im_width, im_height, im_bands, datatype, options=options)

    dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)  # 写入仿射变换参数
    dataset.SetProjection(im_proj)  # 写入投影

    dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(im_data)  # 写入数组数据
    dataset.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(0)   # 0作为NoData

    del dataset