??本文介紹基于Python中ArcPy模塊，實現基于柵格圖像批量裁剪柵格圖像，同時對齊各個柵格圖像的空間范圍，統一其各自行數與列數的方法。

??首先明確一下我們的需求。現有某一地區的多張柵格遙感影像，其雖然都大致對應著同樣的地物范圍，但不同柵格影像之間的空間范圍、行數與列數、像元的位置等都不完全一致；例如，某一景柵格影像會比其他柵格影像多出一行，而另一景柵格影像可能又會比其他柵格影像少一列等等。我們希望可以以其中某一景柵格影像為標準，將全部的柵格影像的具體范圍、行數、列數等加以統一。

??本文所用到的具體代碼如下。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 29 21:13:19 2022

@author: fkxxgis
"""

import arcpy

tif_file_path = r"E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Original"
result_file_path = r"E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Original_Snap/"
snap_file_name = r"E:\02_Project\01_Chlorophyll\ClimateZone\Original\F_LC.tif"

arcpy.env.workspace = tif_file_path
arcpy.env.snapRaster = snap_file_name

tif_file_list = arcpy.ListRasters("*", "tif")

for tif_file in tif_file_list:
    key_name = tif_file.split(".tif")[0] + "S.tif"
    arcpy.Clip_management(tif_file,
                          "#",
                          result_file_path + key_name,
                          snap_file_name,
                          "#",
                          "#",
                          "MAINTAIN_EXTENT")

??其中，tif_file_path是保存有我們原有柵格圖像的路徑，result_file_path是裁剪后各個結果圖像的保存路徑（記得在這一路徑后加一個正斜杠/，否則之后輸出結果的路徑會有問題），snap_file_name是裁剪其他柵格圖像時，所用的模板柵格圖像——因為我們要統一各個柵格圖像的行號與列號，所以很顯然，這里這個模板圖像就需要找各個柵格圖像中，行數與列數均為最少的那一景圖像。這里需要注意，如果大家的各個柵格圖像中，行數與列數最少的柵格不是同一個柵格，那么可以分別用行數最少、列數最少的這兩個柵格分別作為模板，執行兩次上述代碼。

??代碼整體思路也很簡單：首先，我們基于arcpy.ListRasters()函數，獲取tif_file_path路徑下原有的全部.tif格式的圖像文件，并以列表的形式存放于tif_file_list中；隨后，逐一取出tif_file_list列表中的柵格文件，進行裁剪處理。這里的裁剪我們是通過arcpy.Clip_management()函數來實現的，其各項參數的具體含義大家可以參考官方幫助文檔，我們這里就只對本文中需要修改的參數加以介紹。

??其中，第一個參數就是當前循環所用的柵格圖像文件，第三個參數是結果文件的保存路徑與文件名，第四個參數則是模板文件；最后一個參數"MAINTAIN_EXTENT"是為了保證得到的裁剪后結果圖像嚴格與模板圖像的行數、列數相匹配。除此之外，幾個"#"表示我們對其他參數暫時不配置。

??此外，在代碼開頭的這句arcpy.env.snapRaster = snap_file_name，表明我們將以所選用的模板文件為標準，使得輸出的結果文件的像元大小、圖像范圍等與模板文件保持一致。這里需要注意，這一句代碼與前述的"MAINTAIN_EXTENT"參數缺一不可——只有二者同時出現，才可以保證輸出結果與模板文件是嚴格一致的。

??另一方面，由于我們用到了ArcPy模塊，因此如果大家的Python版本是3.0及以上，則需要在ArcMap軟件中的Python運行框，或其對應的IDLE（如下圖所示）中運行上述代碼。

??運行結果后，可以發現所有輸出結果文件就具有完全一致的行數與列數了，且其各自的像元位置也是完全一致的。