影像分块拼接错误：上下区域位置颠倒问题求助

问题背景 #

现有多边形坐标点：

geometry = [
    [
      [38.752152,37.208675],
      [39.224913,37.208675],
      [39.224913,36.686262],
      [38.752152,36.686262],
      [38.752152,37.208675]
    ]
  ]

通过该坐标获取了5000x5000尺寸的影像，需拆分为4张2500x2500的子影像后拼接。拆分与拼接的核心代码如下：

区域拆分代码 #

step_x = round(size[0]/2500+1)
step_y = round(size[1]/2500+1)
points_x = numpy.linspace(x_min,x_max,step_x)
points_y = numpy.linspace(y_min,y_max,step_y)
combinedImage = numpy.zeros((step_x*2500,step_y*2500,3)) # 用于拼接影像

子影像获取与拼接代码 #

size_x = len(points_x)
size_y = len(points_y)

for y in range(size_y-1):
    for x in range(size_x-2,-1,-1):
        tmpGeometry = [[[points_x[x],points_y[y]],[points_x[x+1],points_y[y]],[points_x[x],points_y[y+1]],[points_x[x+1],points_y[y+1]]]]
        x_min, y_min = numpy.min(tmpGeometry, axis = 1)[0]# 左上角坐标
        x_max, y_max = numpy.max(tmpGeometry, axis = 1)[0]# 右下角坐标
        sentinelhub.setBBox(x_min,y_min,x_max,y_max)
        image = sentinelhub.sendRequest()# 获取子影像
        combinedImage[2500*y:2500*(y+1),2500*x:2500*(x+1)] = image# 拼接影像
        print((x,y),(x,y+1),(x+1,y),(x+1,y+1))

错误现象 #

拼接完成后影像出现上下颠倒错乱，原本位于顶部的区域被拼到底部，底部区域出现在顶部，红色线条处可见明显错位。

问题原因与修复方案 #

核心原因 #

1. 坐标系Y轴方向不匹配：地理坐标系中纬度值越大越靠北（对应影像顶部），但图像数组的Y轴索引是从上到下递增（索引0对应图像顶部，索引越大越靠下）。
2. points_y生成顺序错误：原代码用numpy.linspace(y_min,y_max,step_y)生成的是从低纬度到高纬度的序列，直接用y索引对应图像Y轴位置时，会把高纬度（顶部）的子影像放到图像底部。
3. 拼接数组维度定义错误：原代码中combinedImage的维度写反，应该是(step_y*2500, step_x*2500, 3)（高度对应Y方向步数，宽度对应X方向步数）。

修复步骤 #

1. 修正points_y的生成顺序

将points_y改为从高纬度到低纬度生成，确保地理坐标的顶部对应图像数组的顶部索引：

# 直接反转linspace的起止值，生成从高纬度到低纬度的序列
points_y = numpy.linspace(y_max, y_min, step_y)

2. 修正拼接数组的维度

combinedImage = numpy.zeros((step_y*2500, step_x*2500, 3))

3. 调整X方向遍历顺序（可选）

原代码中X方向反向遍历会导致左右颠倒，若无需左右反转，改为正序遍历：

for x in range(size_x-1):

4. 验证子影像本身的Y轴方向（可选）

部分遥感API返回的子影像可能本身Y轴倒置，若上述修复后仍有问题，可在获取子影像后反转其Y轴：

image = sentinelhub.sendRequest()[::-1, :, :]

完整修复后代码示例 #

step_x = round(size[0]/2500+1)
step_y = round(size[1]/2500+1)
points_x = numpy.linspace(x_min,x_max,step_x)
# 修正points_y生成顺序
points_y = numpy.linspace(y_max, y_min, step_y)
# 修正拼接数组维度
combinedImage = numpy.zeros((step_y*2500, step_x*2500, 3))

size_x = len(points_x)
size_y = len(points_y)

for y in range(size_y-1):
    # 正序遍历X方向
    for x in range(size_x-1):
        tmpGeometry = [[[points_x[x],points_y[y]],[points_x[x+1],points_y[y]],[points_x[x],points_y[y+1]],[points_x[x+1],points_y[y+1]]]]
        x_min, y_min = numpy.min(tmpGeometry, axis = 1)[0]
        x_max, y_max = numpy.max(tmpGeometry, axis = 1)[0]
        sentinelhub.setBBox(x_min,y_min,x_max,y_max)
        image = sentinelhub.sendRequest()
        combinedImage[2500*y:2500*(y+1),2500*x:2500*(x+1)] = image

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wtow