Pythonを用いた空間統計分析のための衛星データ(LST, NDVI)の処理1

ファイルの統合

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

import h5py
import pandas as pd
import tables
from pyhdf.SD import SD, SDC
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.interpolate import griddata
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import os


## h27v04、h28v04、h28v05、h29v05を統合する

# 画像出力フォルダの自動生成処理
new_dir_path_NDVI = './Data/NDVI_ALLJapan'
new_dir_path_LST = './Data/LST_ALLJapan'
os.makedirs(new_dir_path_NDVI, exist_ok=True)
os.makedirs(new_dir_path_LST, exist_ok=True)

## LSTの処理
path_h27v04 = "./Data/LST_After_change_of_coordinate/LST_h27v04/"
files_h27v04 = os.listdir(path_h27v04)
ff_h27v04 = files_h27v04[0:]

path_h28v04 = "./Data/LST_After_change_of_coordinate/LST_h28v04/"
files_h28v04 = os.listdir(path_h28v04)
ff_h28v04 = files_h28v04[0:]

path_h28v05 = "./Data/LST_After_change_of_coordinate/LST_h28v05/"
files_h28v05 = os.listdir(path_h28v05)
ff_h28v05 = files_h28v05[0:]

path_h29v05 = "./Data/LST_After_change_of_coordinate/LST_h29v05/"
files_h29v05 = os.listdir(path_h29v05)
ff_h29v05 = files_h29v05[0:]

ff_h27v04[0][0:17]

for i in range(len(ff_h28v04)):
    NDF_h27v04 = pd.read_csv(path_h27v04 + str(ff_h27v04[i]),
    header=0, index_col=0)
    NDF_h28v04 = pd.read_csv(path_h28v04 + str(ff_h28v04[i]),
    header=0, index_col=0)
    NDF_h28v05 = pd.read_csv(path_h28v05 + str(ff_h28v05[i]),
    header=0, index_col=0)
    NDF_h29v05 = pd.read_csv(path_h29v05 + str(ff_h29v05[i]),
    header=0, index_col=0)
    
    NDF_ketugou0 = pd.concat([NDF_h28v04, NDF_h28v05, NDF_h29v05, 
    NDF_h27v04], axis=0)
    NDF_ketugou0.to_csv(new_dir_path_LST + '/' 
    + str(ff_h27v04[i][0:17]) + '_concat.csv')


## NDVIの処理
path_h27v04 = "./Data/NDVI_After_change_of_coordinate/NDVI_h27v04/"
files_h27v04 = os.listdir(path_h27v04)
ff_h27v04 = files_h27v04[0:]

path_h28v04 = "./Data/NDVI_After_change_of_coordinate/NDVI_h28v04/"
files_h28v04 = os.listdir(path_h28v04)
ff_h28v04 = files_h28v04[0:]

path_h28v05 = "./Data/NDVI_After_change_of_coordinate/NDVI_h28v05/"
files_h28v05 = os.listdir(path_h28v05)
ff_h28v05 = files_h28v05[0:]

path_h29v05 = "./Data/NDVI_After_change_of_coordinate/NDVI_h29v05/"
files_h29v05 = os.listdir(path_h29v05)
ff_h29v05 = files_h29v05[0:]

ff_h27v04[0][0:18]

for i in range(len(ff_h28v04)):
    NDF_h27v04 = pd.read_csv(path_h27v04 + str(ff_h27v04[i]),
    header=0, index_col=0)
    NDF_h28v04 = pd.read_csv(path_h28v04 + str(ff_h28v04[i]),
    header=0, index_col=0)
    NDF_h28v05 = pd.read_csv(path_h28v05 + str(ff_h28v05[i]),
    header=0, index_col=0)
    NDF_h29v05 = pd.read_csv(path_h29v05 + str(ff_h29v05[i]),
    header=0, index_col=0)
    
    NDF_ketugou0 = pd.concat([NDF_h28v04, NDF_h28v05, NDF_h29v05, 
    NDF_h27v04], axis=0)
    NDF_ketugou0.to_csv(new_dir_path_NDVI + '/' 
    + str(ff_h27v04[i][0:18]) + '_concat.csv')

[GRASSのインストール、標高データを用いた地滑り危険度マップの作成]
[植生指数 (NDVI) の計算、表示]
[標高データ (SRTM)の表示、植生指数 (NDVI) の3次元表示]
[反射率、輝度温度、標高データを用いた土地被覆分類]
[QGIS, Rを用いた公示地価データの空間統計分析:空間的自己回帰モデル]
[QGIS, Rを用いた公示地価データの空間統計分析:静的な時空間モデリング]
[Rを用いた衛星データ(LST, NDVI)の空間統計分析]
[Pythonを用いた空間統計分析のための衛星データ(LST, NDVI)の処理1(市町村別データの生成)]
[Pythonを用いた空間統計分析のための衛星データ(LST, NDVI)の処理2(人口データの重みを加味した市町村別データの生成)]

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須ア純一 京都大学大学院 工学研究科社会基盤工学専攻 空間情報学講座