【ArcGIS遇上Python】ArcGIS Python实现长时间序列遥感影像批量处理--以裁剪为例

任务分析：在采用遥感方法研究植被物候变化时，需要下载长时间序列（本文用到的是30年）GIMMS 3G NDVI数据。原始数据是全球的，预处理过程包括几何校正、裁剪、投影变换、Hants时间序列谐波分析等等。在这过程中，由于是长时间序列数据，需要重复操作，当然ArcGIS软件提供了批量（Batch）操作功能，但是，需要我们手动添加，比较费时费事，此时我们首先想到的是用Python进行。

Extract by Mask：

Batch：

既然Python很了不起，那么我们就得利用它为我们服务。

一、完整程序代码：

import arcpy
arcpy.CheckOutExtension("spatial")
arcpy.gp.overwriteOutput=1
arcpy.env.workspace = "F:\\Modis_16\\1Moasic"
rasters = arcpy.ListRasters("*", "tif")
mask= "F:\\Vegetation Change\\Data\\Bound\\bound_Buffer_Polygon.shp"
for raster in rasters:
    print(raster)
    out= "F:\\Vegetation Change\\Data\\GIMMS Data\\new\\"+"ma_"+raster[0:8]
    arcpy.gp.ExtractByMask_sa(raster, mask, out)
    print("ma_"+raster[0:8]+"  has done")
print("All done")

二、注意事项：

    1.arcpy.gp.overwriteOutput=1即覆盖之前的文件；

    2.输入的是.tif文件，输出的是Grid文件；

    3.raster[0:8]表示从第0个开始取8个字符串；

    4.bound_Buffer_Plygon.shp后缀名不可或缺。

三、运行情况：