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使用时，rasterio我可以执行以下任一方法来获取栅格的单个波段：

import rasterio
import numpy as np

dataset = rasterio.open('filepath')

# note that if you have the full dataset read in with image = dataset.read() you can do:
image = dataset.read()
print(image.shape)
red_band = image[2, :, :] # this 
print(red_band.shape)

# which is equal to simply doing
red_band_read = dataset.read(3)
print(red_band_read.shape)

if np.array_equal(red_band_read, red_band):
    print('They are the same.')

它会打印出来：

(8, 250, 250)
(250, 250)
(250, 250)
They are the same.

但我很好奇哪个“更好”？我假设索引到 numpy 数组比从文件中读取要快得多，但是打开其中一些大型卫星图像会占用大量内存。有什么好的理由去做其中一个吗？

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您可以尝试对每种方法进行计时，看看是否有区别！

如果您只需要来自红色波段的数据，我当然会使用后一种方法，而不是将所有波段读取到内存中，然后从较大的数组中切掉红色波段。

同样，如果您已经知道要查看的数据子集，则可以使用光栅窗口读取和写入来进一步减少内存消耗：

于 2019-02-20T21:14:20.273 回答