1 需求
对于遥感影像，在制作数据集中需要裁剪固定尺寸大小的图片，本来打算用通用一点的软件arcgis实现，但在arcgis中的裁剪功能设置裁剪位置的单位是十进制度的，这个单位也不知道怎么改变为像素单位，最后没办法，使用了下面两种方式实现！
2 方法
方法一
使用PIE-Basic软件，这款软件是北京航天宏图研发的，具体操作如下：
1·打开软件，加载原始影像数据，找到感兴趣区域，使用探针工具找到中心坐标并记录；
2·打开图像裁剪按钮，点击后弹出如下窗口，根据刚才找到的坐标中心及自己想要的尺寸大小，依次填写想要输出的像素范围，输出文件路径，点击确认即可完成
方法二
使用python代码结合GDAL开源包完成，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Apr 2 18:00:21 @author: Administrator"""import gdalin_ds = gdal.Open("D:\\Data\\test.tif") # 读取要切的原图print("open tif file succeed")width = in_ds.RasterXSize# 获取数据宽度height = in_ds.RasterYSize # 获取数据高度outbandsize = in_ds.RasterCount # 获取数据波段数im_geotrans = in_ds.GetGeoTransform() # 获取仿射矩阵信息im_proj = in_ds.GetProjection() # 获取投影信息datatype = in_ds.GetRasterBand(1).DataTypeim_data = in_ds.ReadAsArray() #获取数据 # 读取原图中的每个波段in_band1 = in_ds.GetRasterBand(1)in_band2 = in_ds.GetRasterBand(2)in_band3 = in_ds.GetRasterBand(3)# 定义切图的起始点坐标# offset_x = 0 # offset_y = 0offset_x = width/2 offset_y = height/2# 定义切图的大小（矩形框）block_xsize = 1000 # 行block_ysize = 1000 # 列## 从每个波段中切需要的矩形框内的数据(注意读取的矩形框不能超过原图大小)out_band1 = in_band1.ReadAsArray(offset_x, offset_y, block_xsize, block_ysize)out_band2 = in_band2.ReadAsArray(offset_x, offset_y, block_xsize, block_ysize)out_band3 = in_band3.ReadAsArray(offset_x, offset_y, block_xsize, block_ysize)# 获取Tif的驱动，为创建切出来的图文件做准备gtif_driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")# 创建切出来的要存的文件out_ds = gtif_driver.Create('clip5.tif', block_xsize, block_ysize, outbandsize, datatype)#print("create new tif file succeed")# 获取原图的原点坐标信息ori_transform = in_ds.GetGeoTransform()if ori_transform:print (ori_transform)print("Origin = ({}, {})".format(ori_transform[0], ori_transform[3]))print("Pixel Size = ({}, {})".format(ori_transform[1], ori_transform[5]))# 读取原图仿射变换参数值top_left_x = ori_transform[0] # 左上角x坐标w_e_pixel_resolution = ori_transform[1] # 东西方向像素分辨率top_left_y = ori_transform[3] # 左上角y坐标n_s_pixel_resolution = ori_transform[5] # 南北方向像素分辨率# 根据反射变换参数计算新图的原点坐标top_left_x = top_left_x + offset_x * w_e_pixel_resolutiontop_left_y = top_left_y + offset_y * n_s_pixel_resolution# 将计算后的值组装为一个元组，以方便设置dst_transform = (top_left_x, ori_transform[1], ori_transform[2], top_left_y, ori_transform[4], ori_transform[5])# 设置裁剪出来图的原点坐标out_ds.SetGeoTransform(dst_transform)# 设置SRS属性（投影信息）out_ds.SetProjection(in_ds.GetProjection())# 写入目标文件out_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(out_band1)out_ds.GetRasterBand(2).WriteArray(out_band2)out_ds.GetRasterBand(3).WriteArray(out_band3)# 将缓存写入磁盘out_ds.FlushCache()print("FlushCache succeed")del out_ds
3 总结
如果需要批量裁剪，可以使用代码实现，这样更简单，时间也更短；但如果只是少量裁剪几个不同区域的数据，建议使用PIE-Basic，因为Python代码裁剪单张图片的时间要比使用PIE-Basic手动裁剪时间更长！！！
