??本文介绍基于Python语言中gdal模块，对遥感影像数据进行栅格读取与计算，同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作。

??本文所要实现的需求具体为：现有自行计算的全球叶面积指数（LAI）.tif格式栅格产品（下称“自有产品”），为了验证其精确度，需要与已有学者提出的成熟产品——GLASS全球LAI.hdf格式栅格产品（下称“GLASS产品”）进行做差对比；其中，自有产品除了LAI波段外，还有一个质量评估波段（QA），即自有产品在后期使用时，还需结合QA波段进行筛选、掩膜等处理。其中，二者均为基于MODIS hv分幅的产品。

??本文分为两部分，第一部分为代码的详细分段讲解，第二部分为完整代码。

1 代码分段讲解

1.1 模块与路径准备

??首先，需要对用到的模块与存放栅格图像的各类路径加以准备。

import os
import copy
import numpy as np
import pylab as plt
from osgeo import gdal

# rt_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/Rc_Lai_A2018161_h12v03.tif"
# gl_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/GLASS01E01.V50.A2018161.h12v03.2020323.hdf"
# out_file_path="G:/Postgraduate/LAI_Glass_RTlab/test.tif"
rt_file_path="I:/LAI_RTLab/A2018161/"
gl_file_path="I:/LAI_Glass/2018161/"
out_file_path="I:/LAI_Dif/"

??其中，rt_file_path为自有产品的存放路径，gl_file_path为GLASS产品的存放路径，out_file_path为最终二者栅格做完差值处理后结果的存放路径。

1.2 栅格图像文件名读取与配对

??接下来，需要将全部待处理的栅格图像用os.listdir()进行获取，并用for循环进行循环批量处理操作的准备。

rt_file_list=os.listdir(rt_file_path)
for rt_file in rt_file_list:
    file_name_split=rt_file.split("_")
    rt_hv=file_name_split[3][:-4]
    
    gl_file_list=os.listdir(gl_file_path)
    for gl_file in gl_file_list:
        if rt_hv in gl_file:
            rt_file_tif_path=rt_file_path+rt_file
            gl_file_tif_path=gl_file_path+gl_file

??其中，由于本文需求是对两种产品做差，因此首先需要结合二者的hv分幅编号，将同一分幅编号的两景遥感影像放在一起；因此，依据自有产品文件名的特征，选择.split()进行字符串分割，并随后截取获得遥感影像的hv分幅编号。

1.3 输出文件名称准备

??前述1.1部分已经配置好了输出文件存放的路径，但是还没有进行输出文件文件名的配置；因此这里我们需要配置好每一个做差后的遥感影像的文件存放路径与名称。其中，我们就直接以遥感影像的hv编号作为输出结果文件名。

            DRT_out_file_path=out_file_path+"DRT/"
            if not os.path.exists(DRT_out_file_path):
                os.makedirs(DRT_out_file_path)
            DRT_out_file_tif_path=os.path.join(DRT_out_file_path,rt_hv+".tif")
            
            eco_out_file_path=out_file_path+"eco/"
            if not os.path.exists(eco_out_file_path):
                os.makedirs(eco_out_file_path)
            eco_out_file_tif_path=os.path.join(eco_out_file_path,rt_hv+".tif")
            
            wat_out_file_path=out_file_path+"wat/"
            if not os.path.exists(wat_out_file_path):
                os.makedirs(wat_out_file_path)
            wat_out_file_tif_path=os.path.join(wat_out_file_path,rt_hv+".tif")
            
            tim_out_file_path=out_file_path+"tim/"
            if not os.path.exists(tim_out_file_path):
                os.makedirs(tim_out_file_path)
            tim_out_file_tif_path=os.path.join(tim_out_file_path,rt_hv+".tif")

??这一部分代码分为了四个部分，是因为自有产品的LAI是分别依据四种算法得到的，在做差时需要每一种算法分别和GLASS产品进行相减，因此配置了四个输出路径文件夹。

1.4 栅格文件数据与信息读取

??接下来，利用gdal模块对.tif与.hdf等两种栅格图像加以读取。

            rt_raster=gdal.Open(rt_file_path+rt_file)
            rt_band_num=rt_raster.RasterCount
            rt_raster_array=rt_raster.ReadAsArray()
            rt_lai_array=rt_raster_array[0]
            rt_qa_array=rt_raster_array[1]
            rt_lai_band=rt_raster.GetRasterBand(1)
            # rt_lai_nodata=rt_lai_band.GetNoDataValue()
            # rt_lai_nodata=32767
            # rt_lai_mask=np.ma.masked_equal(rt_lai_array,rt_lai_nodata)
            rt_lai_array_mask=np.where(rt_lai_array>30000,np.nan,rt_lai_array)
            rt_lai_array_fin=rt_lai_array_mask*0.001
            
            gl_raster=gdal.Open(gl_file_path+gl_file)
            gl_band_num=gl_raster.RasterCount
            gl_raster_array=gl_raster.ReadAsA