??本文介紹基于Python中的ArcPy模塊，以Excel表格內的信息，對遙感影像加以重分類的方法。
??首先，明確一下本文的需求。現有按照文章ArcPy批量將柵格文件的屬性表導出為Excel表格的方法（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/146456864）中方法，從大量遙感影像中導出的柵格數據屬性表，其均為.csv格式的表格文件。以其中一個.csv格式文件為例，其數據信息如下圖所示。
??其中，.csv文件的VALUE列表示遙感影像原本的像素值；而我們希望，將每一個像素，由原本的值（VALUE列）重分類為上圖中mvalue列表示的值——例如，如果原本像素為1，那么將其重分類為123000。此外，還需要注意，對于mvalue列，如果其原本的數字位數不夠6位，則在其右側補0直至滿6位——例如，如果mvalue列原本的值為23，那么需要在重分類時，重分類為230000。
??明確了需求，我們就可以開始撰寫代碼。本文所用代碼如下。
# -*- coding: utf-8 -*-import arcpy
import os
import pandas as pd
from arcpy.sa import *tif_folder = r'E:/06_Extra/202503_SC/TIFF/'
csv_folder = r'E:/06_Extra/202503_SC/Re/'
output_folder = r'E:/06_Extra/202503_SC/ReTIFF2/'def format_value(val):"""確保 mvalue 值為6位，在右側補0"""if val == "":return Nonetry:# 確保是整數，并轉換為字符串str_val = str(int(val))# 計算需要補充的0的數量padding_length = 6 - len(str_val)if padding_length > 0:# 在右側填充0formatted_val = str_val + '0' * padding_lengthelse:# 如果已經是或超過6位，則直接返回formatted_val = str_valreturn int(formatted_val)except ValueError:return Nonetif_files = [f for f in os.listdir(tif_folder) if f.endswith('.tif')]for tif_file in tif_files:tif_path = os.path.join(tif_folder, tif_file)print(tif_path)csv_file = tif_file.replace('.tif', '.tif.csv')csv_path = os.path.join(csv_folder, csv_file)print(csv_path)df = pd.read_csv(csv_path)df = df.dropna(subset=['mvalue'])df['mvalue'] = df['mvalue'].apply(format_value)df = df.dropna(subset=['mvalue']) # 再次刪除格式化后可能產生的NaN值if df.empty:print("No valid data found in {}, skipping.".format(csv_file))continuereclass_rules = []for index, row in df.iterrows():value = int(row['Value'])mvalue = int(row['mvalue'])print(mvalue) # 打印格式化后的 mvalue 值reclass_rules.append((value, mvalue))myRemapValue = RemapValue(reclass_rules)reclass_table = arcpy.sa.Reclassify(tif_path, "Value", myRemapValue, "NODATA")# 輸出路徑output_path = os.path.join(output_folder, tif_file)# 保存重分類后的柵格數據reclass_table.save(output_path)print("Batch processing completed.")
??其中，代碼整體思路也很簡單。
??首先，tif_folder是存儲.tif格式柵格圖像文件的路徑，csv_folder是存儲與每個.tif文件對應的.csv文件的路徑，也就是包含重分類規則的Excel文件的路徑；output_folder則是用于保存處理后的重分類結果（也是.tif文件）的路徑。
??隨后，format_value函數接收一個數值val，將其轉換成字符串，并保證長度為6位；如果不足6位，則在右側填充0，如果輸入為空或無效值，則返回None。
??接下來，列出tif_folder目錄下所有以.tif結尾的文件名，并循環遍歷每一個文件——首先構建當前.tif文件的完整路徑，隨后查找對應的.csv文件（同名但擴展名為.tif.csv的文件）；使用Pandas讀取.csv文件，刪除mvalue列中為空的行，對mvalue列應用上面定義的format_value函數進行格式化；隨后，再次刪除格式化失敗導致的空值；如果處理后沒有有效數據，跳過該文件。
??緊接著，遍歷DataFrame的每一行，提取Value和格式化后的mvalue，將它們構造成一個元組(原值, 新值)，存入reclass_rules列表。隨后，使用arcpy.sa.RemapValue()創建一個映射規則對象，并調用arcpy.sa.Reclassify()進行重分類——輸入柵格為tif_path，按照像素值Value進行重分類（應用myRemapValue規則），且未匹配的像素設為NODATA。
??最后，構建輸出路徑，并保存重分類后的柵格圖像到指定位置。處理完所有文件后打印完成信息。
??執行上述代碼，即可對每一個遙感影像，按照每一個Excel文件內的規則，加以重分類。
??至此，大功告成。
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