本文介绍基于C++语言GDAL库，批量读取大量栅格遥感影像文件，并生成各像元数值的时间序列数组的方法。
首先，我们来明确一下本文所需实现的需求。现在有一个文件夹，其中包含了很多不同格式的文件，如下图所示。
其中，我们首先需要遍历这一文件夹，遴选出其中所有类型为.bmp格式的栅格遥感影像文件（一共有6个），并分别读取文件（已知这些遥感影像的行数、列数都是一致的）；随后，将不同遥感影像的同一个位置的像素的数值进行分别读取，并存储在一个数组中。例如，最终我们生成的第一个数组，其中共有6个元素，分别就是上图所示文件夹中6景遥感影像各自(0,0)位置的像元数值；生成的第二个数组，其中也是6个元素，分别就是6景遥感影像各自(1,0)位置的像元数值，以此类推。其中，显然我们得到的数组个数，就是遥感影像像元的个数。此外，这里6景遥感影像的排序，是按照文件名称的升序来进行的。
明确了具体需求，接下来就可以开始代码的实践。其中，本文分为两部分，第一部分为代码的分段讲解，第二部分为完整代码。
此外，本文是基于GDAL库来实现栅格数据读取的；具体GDAL库的配置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）。
1 代码分段介绍
1.1 代码准备
这一部分主要是代码的头文件、命名空间与我们自行撰写的自定义函数get_need_file()的声明；具体代码如下所示。- #include <iostream>
- #include <vector>
- #include <io.h>
- #include "gdal_priv.h"
- using namespace std;
- void get_need_file(string path, vector<string>& file, string ext);
接下来，这里声明了一个自定义函数get_need_file()，具体我们在本文1.2部分介绍。
1.2 栅格文件筛选
由于我这里几乎将全部的代码都放在了主函数中，因此这一部分就先介绍代码main()函数的第一部分，亦即栅格文件的遴选部分；具体代码如下所示。
[code]int main() { string file_path = R"(E:\02_Project\02_ChlorophyllProduce\01_Data\00_Test)"; vector my_file; string need_extension = ".bmp"; get_need_file(file_path, my_file, need_extension); int file_size = my_file.size(); if (file_size == 0) { cout |
