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使用Python批量壓縮tif文件操作步驟

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1.前言

我在進行DEM數據的裁剪時,發現各個省的數據量非常大,比如說四川省的30m的DEM數據的大小為2G。考慮到有限的電腦磁盤空間,我對Tif文件采用了LZW壓縮。

2.流程

3.批量壓縮代碼

#文件夾中每個文件都進行壓縮
# -*- coding: utf-8 -*-
import rasterio as rio
import rasterio
import os
from tqdm import tqdm
#每個線程選擇一個文件夾
Input_path ="輸入文件夾"+"\\"
Output_path ="輸出文件夾"+"\\"
#文件列表
pathDir= os.listdir(Input_path)
#壓縮函數
for i in tqdm(range(len(pathDir))):
    # 讀入柵格文件
    rasterfile = Input_path+"\\"+pathDir[i]
    #打開柵格
    rasterdata = rio.open(rasterfile)
    #讀取柵格
    rasterdata2= rasterdata.read()
    #獲取柵格信息
    profile = rasterdata.profile
    print(profile)
    #選擇壓縮方式
    profile.update(
        compress='lzw',  #壓縮方式:rle,lzw等
        )
    #導出文件路徑與名字
    out_put_name=Output_path +"RLE"+pathDir[i]
    #導出
    with rasterio.open(out_put_name, mode='w', **profile) as dst:
        dst.write(rasterdata2)

4.結果展示

首先是四川省的原始文件大小為2.23Gb,壓縮后的大小為0.99Gb,壓縮了大概一半。

以上就是使用Python批量壓縮tif文件操作步驟的詳細內容,更多關于Python批量壓縮文件的資料請關注腳本之家其它相關文章!

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