1.前言

我在进行DEM数据的裁剪时，发现各个省的数据量非常大，比如说四川省的30m的DEM数据的大小为2G。考虑到有限的电脑磁盘空间，我对Tif文件采用了LZW压缩。

2.流程

使用Python批量压缩tif文件操作步骤

3.批量压缩代码

#文件夹中每个文件都进行压缩
# -*- coding: utf-8 -*-
import rasterio as rio
import rasterio
import os
from tqdm import tqdm
#每个线程选择一个文件夹
Input_path ="输入文件夹"+"\\"
Output_path ="输出文件夹"+"\\"
#文件列表
pathDir= os.listdir(Input_path)
#压缩函数
for i in tqdm(range(len(pathDir))):
    # 读入栅格文件
    rasterfile = Input_path+"\\"+pathDir[i]
    #打开栅格
    rasterdata = rio.open(rasterfile)
    #读取栅格
    rasterdata2= rasterdata.read()
    #获取栅格信息
    profile = rasterdata.profile
    print(profile)
    #选择压缩方式
    profile.update(
        compress='lzw',  #压缩方式：rle，lzw等
        )
    #导出文件路径与名字
    out_put_name=Output_path +"RLE"+pathDir[i]
    #导出
    with rasterio.open(out_put_name, mode='w', **profile) as dst:
        dst.write(rasterdata2)

4.结果展示

使用Python批量压缩tif文件操作步骤

首先是四川省的原始文件大小为2.23Gb，压缩后的大小为0.99Gb，压缩了大概一半。

使用Python批量压缩tif文件操作步骤

以上就是使用Python批量压缩tif文件操作步骤的详细内容，更多关于Python批量压缩文件的资料请关注免费资源网其它相关文章！

声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。