找出长时序遥感影像的缺失日期并用像素均为0的栅格填充缺失日期的文件

本文介绍基于C++语言的GDAL库，基于一个存储大量遥感影像的文件夹，依据每一景遥感影像的文件名中表示日期的那个字段，找出这些遥感影像中缺失的成像日期，并新生成多个像元值全部为0的栅格文件，作为这些缺失日期当日的遥感影像文件的方法。

首先，我们来看一下本文需要实现的需求。现在有一个文件夹，存储了从2018年第001天到2022年第361天的全部遥感影像，其中每一景图像的像元个数、空间参考信息、NoData值等都是一致的。对于这些遥感影像，原本应该是每10天就有1景；但是由于遥感影像数据有缺失，因此部分日期没有对应的遥感影像。如下图所示，可以看到比如2018年的061这一天，它就没有对应的遥感影像。

但是，由于后期处理的需要，我们现在希望对这些缺失日期的遥感影像文件加以填补——具体的需求是，我们新建若干个像元值全部为0的栅格文件，作为每一个缺失日期当日的遥感影像文件；这些填补的、新的遥感影像文件的各项信息（比如像元个数、空间参考信息等）都和原本的文件一致即可，只要保证全部的像元都是0就行。

知道了需求，我们就可以开始代码的撰写。本文用到的代码具体如下所示。其中，关于C++语言配置GDAL库的方法，大家可以参考文章在Visual Studio中部署GDAL库的C++版本（包括SQLite、PROJ等依赖）。

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <sstream>
#include "gdal_priv.h"
#include "cpl_conv.h"

using namespace std;

void create_missing_raster(string path);

int main() {
    string file_path = R"(E:\02_Project\TIFF\TEST)";
    create_missing_raster(file_path);
    return 0;
}

void create_missing_raster(string path)
{
	vector<string> all_file_path;
	for (int year = 2018; year <= 2022; year++)
	{
		for (int day = 1; day <= 361; day += 10)
		{
			ostringstream oss;
			oss << path << "/Albers_MuSyQ.NDVI.16m." << to_string(year) << setfill('0') << setw(3) << to_string(day) << "000000.49SDB.001.h5NDVI-NDVI.tif";
			all_file_path.push_back(oss.str());
		}
	}

	GDALAllRegister();
	int x_size, y_size;
	string one_actual_path;
	for (string& one_file_path : all_file_path)
	{
		GDALDataset* poDataset_actual;
		poDataset_actual = (GDALDataset*)GDALOpen(one_file_path.c_str(), GA_ReadOnly);
		if (poDataset_actual != NULL)
		{
			one_actual_path = one_file_path;
			x_size = poDataset_actual->GetRasterXSize();
			y_size = poDataset_actual->GetRasterYSize();
			GDALClose((GDALDatasetH)poDataset_actual);
			break;
		}
	}

	for (string& one_file_path : all_file_path)
	{
		if (CPLCheckForFile((char*)one_file_path.c_str(), NULL) == FALSE)
		{
			GDALDataset* poDataset;
			GDALDriver* poDriver;
			poDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("GTiff");
			GDALDataset* poDataset_actual;
			poDataset_actual = (GDALDataset*)GDALOpen(one_actual_path.c_str(), GA_ReadOnly);
			poDataset = poDriver->CreateCopy(one_file_path.c_str(), poDataset_actual, FALSE, NULL, NULL, NULL);
			double* pafScanline = new double[x_size * y_size];
			for (int i = 0; i < x_size * y_size; i++)
			{
				pafScanline[i] = 0.0;
			}
			GDALRasterBand* poBand;
			poBand = poDataset->GetRasterBand(1);
			poBand->RasterIO(GF_Write, 0, 0, x_size, y_size, pafScanline, x_size, y_size, GDT_Float64, 0, 0);
			delete[] pafScanline;
			GDALClose((GDALDatasetH)poDataset);
			GDALClose((GDALDatasetH)poDataset_actual);
			cout << "New file is :" << one_file_path << endl;
		}
	}
	GDALDestroyDriverManager();
}

上述代码主要都是在create_missing_raster(string path)函数内实现具体功能的，我们主要就对这一函数加以讲解。

首先，我们需要基于文件夹中遥感影像文件的文件名称特征，遍历生成文件名列表。在这里，我们使用两个嵌套的for循环，生成所有可能的栅格图像文件名，并将这些文件名保存在all_file_path向量中。其中，栅格图像的文件名根据年份和天数生成，并通过setfill('0')与setw(3)这两个函数保证我们生成的日期满足YYYYDDD这种格式。

随后，基于GDALAllRegister这一GDAL库的初始化函数，用于注册所有支持的数据格式驱动程序。接下来，我们使用GDALOpen函数，从2018001这一天开始，通过循环打开对应名字的文件，直到找到文件夹中第一个实际存在的栅格图像文件（poDataset_actual），并获取其栅格图像的行列数（x_size和y_size）；我们后期的操作需要用到这个行列数，并且会将这个实际存在的栅格文件作为生成新的栅格文件的模板。

接下来，我们遍历文件名列表all_file_path，对每个文件名进行处理。对于不存在的栅格图像文件，使用GDALDriver创建一个新的数据集（poDataset），并将其中的像元值设置为0。如果栅格图像文件已经存在，则跳过不处理。其中，在对缺失的栅格图像加以生成时，我们首先使用GetGDALDriverManager()->GetDriverByName函数获取GDAL驱动程序对象，然后使用CreateCopy函数创建新的栅格图像；其中，我们就是以前期找到的文件夹中第一个实际存在的栅格图像文件one_actual_path为模板。随后，我们用0填充新创建的栅格图像，并使用RasterIO函数对栅格图像的像元进行写入操作。