PyPanSharpening 使用指南

项目概述

PyPanSharpening 是一个基于 Python 的 pansharpening 工具包，致力于将低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色（PAN）图像融合，以提高最终遥感图像的空间细节和光谱保真度。本指南旨在帮助开发者和研究人员快速了解项目的结构、启动方法以及配置详情。

1. 项目目录结构及介绍

py_pansharpening/
│
├── pansharpening/          # 核心处理模块
│   ├── __init__.py
│   ├── algorithms.py      # 包含各种融合算法实现
│   └── core.py            # 基础功能与工具函数
├── tests/                 # 测试案例
│   ├── __init__.py
│   └── test_algorithms.py # 算法测试脚本
├── examples/              # 示例代码和数据
│   └── example_script.py   # 快速入门示例
├── setup.py               # 安装脚本
├── requirements.txt       # 项目依赖列表
└── README.md             # 项目简介与说明文档

• pansharpening：核心算法所在，包括具体的 pansharpening 方法实现。
• tests：用于单元测试，确保代码质量。
• examples：提供简单的运行示例，帮助用户理解如何使用此库。
• setup.py 和 requirements.txt 分别用于安装项目和管理项目依赖。

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动不是通过单一的“启动文件”，而是通过导入库并在用户的脚本或应用中调用相关功能来实现。用户应该从自己的Python脚本开始，比如从 example_script.py 中获取灵感：

from py_pansharpening.pansharpening import apply_fusion_method
import rasterio

# 加载多光谱和全色图像
ms_image = rasterio.open('path_to_multispectral.tif')
pan_image = rasterio.open('path_to_panchromatic.tif')

# 应用融合算法，例如Gram-Schmidt方法
fused_image = apply_fusion_method(ms_image, pan_image, method='Gram-Schmidt')

# 保存融合后的图像
fused_image.save('path_to_fused_image.tif')

3. 项目的配置文件介绍

在PyPanSharpening项目中，并没有传统意义上的独立配置文件。配置和参数调整主要是通过函数调用时传入的参数来实现。这意味着用户可以在调用融合算法时直接指定算法类型、阈值等配置选项，而不需要预先创建或修改外部配置文件。例如，不同的融合算法可能有不同的参数需求，这些都是通过函数参数直接设定的，例如：

# 假设有一个更复杂的函数，允许设置更多参数
fusion_result = some_advanced_function(ms_data, pan_data, algorithm='Wavelet', wavelet_type='haar', scale_factor=2)

对于特定的配置需求，用户通常需参照文档或源码中算法函数的定义来定制化调用过程，从而实现个性化的配置设置。