Python 比较来自rasterio的两个数组中的值并执行操作

我有一个GeoTIFF，它有两个波段，一个是“precip反射率”（强度）和“precip类型”（雪/雨/等）。我想调整雪的精度值，这样我就可以在最终的地图上对它们进行不同的着色。以下是我目前正在做的和我正在尝试做的。我正在使用的tif是可用的

我正在使用光栅加载两个波段，如下所示：

import rasterio


src = rasterio.open("stack.tif")
ref=src.read(1) # This is the precip reflectivity
ptype=src.read(2) # This is the precip type

目前，ref和ptype是两个数组，如下所示（-999是nodata值）：

我想最终用颜色贴图正确地着色。对于“雪”（或键入

3

For

ptype

的值，我想在值上加200表示雪，对于所有其他值，我想保持值不变

这就引出了一个问题，有没有比较这些值或任何示例的最佳方法？

如中所述，使用光栅读取数据集会返回一个值

因此，您可以利用布尔比较来执行以下操作：

import numpy as np
import rasterio

fill_val = -999.0
snow_val = 3

# open original dataset
with rasterio.open("stack.tif") as src:
    ref = src.read(1) # This is the precip reflectivity
    ptype = src.read(2) # This is the precip type
    kwargs = src.meta.copy()

# modify valid `ref` data based on values in the `ptype` layer
ref[np.logical_and(ptype == snow_val, ref != fill_val)] += 200

# write the result to a new raster dataset with same structure
with rasterio.open("stack_modified.tif", "w", **kwargs) as dst:
    dst.write(ref, 1)
    dst.write(ptype, 2)

请注意，不要修改nodata（fill）值很重要，因为这会错误地将它们识别为有效数据

import numpy as np
import rasterio

fill_val = -999.0
snow_val = 3

# open original dataset
with rasterio.open("stack.tif") as src:
    ref = src.read(1) # This is the precip reflectivity
    ptype = src.read(2) # This is the precip type
    kwargs = src.meta.copy()

# modify valid `ref` data based on values in the `ptype` layer
ref[np.logical_and(ptype == snow_val, ref != fill_val)] += 200

# write the result to a new raster dataset with same structure
with rasterio.open("stack_modified.tif", "w", **kwargs) as dst:
    dst.write(ref, 1)
    dst.write(ptype, 2)