用arcgis和maxent適應性區劃中的一些點

2023年8月16日#python #arcgis #maxent #适应性区划 #课题17

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AI 生成的摘要

最近的課題使用了ArcGIS和MaxEnt軟體，進行適應性區划時需要氣象因子。然而，從WorldClim下載的未來生物氣象因子僅有一個包含19個波段的tif文件，需要手動拆分。由於找不到用ArcGIS拆分的方法，轉而使用Python來解決。以下是使用GDAL拆分tif文件的Python代碼： ```python import gdal import os input_file = "G:/4.其他/wc2.1_30s_bioc_ACCESS-CM2_ssp126_2041-2060.tif" # 下載的tif文件 output_folder = "G:/4.其他/feature_bio/" # 輸出文件夾 if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) dataset = gdal.Open(input_file) num_bands = dataset.RasterCount for i in range(num_bands): band = dataset.GetRasterBand(i + 1) output_file = os.path.join(output_folder, f"bio_{i + 1}.tif") driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_file, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) new_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) new_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) new_dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(band.ReadAsArray()) print(f"Creating {output_file}...") new_dataset.FlushCache() new_dataset = None dataset = None ``` 安裝GDAL時可能會出現錯誤，建議使用conda安裝： ```bash conda install gdal ``` 如果安裝失敗，可以從GitHub

最近的課題有用到這兩個軟體，其中做 maxent 的時候需要氣象因子，而在 worldclim 下載的未來生物氣象因子只有一張包含 19 個波段的 tif 文件，需要手動拆分成 19 個文件。實在是沒有找到用 arcgis 拆分的方法，所以轉向了 python

代碼如下：

import gdal
import os

input_file = "G:/4.其他/wc2.1_30s_bioc_ACCESS-CM2_ssp126_2041-2060.tif"#下載的tif文件
output_folder = "G:/4.其他/feature_bio/"#輸出文件夾

if not os.path.exists(output_folder):
   os.makedirs(output_folder)

dataset = gdal.Open(input_file)
num_bands = dataset.RasterCount

for i in range(num_bands):
   band = dataset.GetRasterBand(i + 1)
   output_file = os.path.join(output_folder, f"bio_{i + 1}.tif")
   driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
   new_dataset = driver.Create(output_file, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32)
   new_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection())
   new_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform())
   new_dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(band.ReadAsArray())
   print(f"Creating {output_file}...")
   new_dataset.FlushCache()
   new_dataset = None

dataset = None

但是有個問題，安裝 gdal 的時候大概率會報錯，具體原因我也沒查到。網上的推薦辦法是使用 conda：

conda install gdal

實際情況可能會出現無法安裝或者安裝了沒法調用，解決辦法：

如果安裝失敗：
到 Github 倉庫下載對應的.whl 文件，比如 python 3.11 就下載 GDAL-3.7.1-cp311-cp311-win_amd64.whl
，然後手動安裝pip install GDAL-3.7.1-cp311-cp311-win_amd64.whl
如果無法調用：
在 python 安裝各種環境包的文件夾下，如：D:Path\To\python3.9.12\Lib\site-packages\文件夾下，新建 gdal.py 文件，將以下代碼複製進去：

# import osgeo.gdal as a convenience
from osgeo.gdal import deprecation_warn
deprecation_warn('gdal')
from osgeo.gdal import *