详解Python修复遥感影像条带的两种方式
GDAL修复LandsatETM+影像条带
Landsat7ETM+卫星影像由于卫星传感器故障，导致此后获取的影像出现了条带。如下图所示,影像中均匀的布满条带。
使用GDAL修复影像条带的代码如下：
defgdal_repair(tif_name,out_name,bands):
"""
tif_name(string):源影像名
out_name(string):输出影像名
bands(integer):影像波段数
"""
#打开影像文件
tif=gdal.Open(tif_name)
#根据文件类型获取对应的驱动程序
driver=gdal.GetDriverByName('GTiff')
#根据指定文件的驱动程序，使用现有数据集创建新的可写数据集
#所有支持创建新文件的驱动程序都支持该`CreateCopy()`方法，#但仅`Create()`部分支持该方法
#CreateCopy的第一个参数为目标文件名，第二个参数为源数据集
#第三个参数的值是`0`或`1`，值是`0`。即使无法将原始数据准确地转换为目标数据，程序仍将执行
new_img=driver.CreateCopy(out_name,tif,0)
foriintqdm(range(1,bands)):
#分别对每个波段处理
band=new_img.GetRasterBand(i)
#使用FillNodata对条带部分进行插值
gdal.FillNodata(targetBand=band,maskBand=band,maxSearchDist=15,smoothingIterations=0)
#将修复好的波段写入新数据集中
new_img.GetRasterBand(i).WriteArray(band.ReadAsArray())
修复之后的效果图如下所示：
Opencv修复LandsatETM+影像条带
使用opencv修复影像的代码如下：
defcv2_repair(tif_name):
#读取tif影像
tif_data=gdal_array.LoadFile(tif_name).astype('float32')
#获取掩膜
mask=tif_data.sum(axis=0)
mask=(mask==0).astype(np.uint8)
bands=tif_data.shape[0]
res=[]
foriintqdm(range(bands)):
#cv.Inpaint(src,inpaintMask,dst,inpaintRadius,flags)
#src：源图像，可以是8位、16位无符号整型和32位浮点型1通道或者8位无符号3通道
#inpaintMask：掩膜，8位无符号整型
#dst：和源图像具有一样大小的输出
#inpaintRadius：算法考虑的每个已修复点的圆形邻域的半径#flags：修复算法类型，可选cv2.INPAINT_NS和cv2.INPAINT_TELEA
repaired=cv2.inpaint(tif_data[i],mask,3,flags=cv2.INPAINT_TELEA)
res.append(repaired)
returnnp.array(res)
修复之后的结果图：
使用opencv修复影像，速度要比Gdal慢许多，但修复质量更好。
Reference
https://www.bogotobogo.com/python/OpenCV_Python/python_opencv3_Image_reconstruction_Inpainting_Interpolation.php
https://gis.stackexchange.com/questions/151020/how-to-use-gdal-fillnodata-in-python
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