波段分离一般最常用的还是OpenCV，使用OpenCV的split方法可以直接对波段分离，并且效果不错，但是有一个问题是只能处理有限波段的数据，比如波段超过一定的数目就无法完成波段分离工作，或者数据有损失，所以就需要使用GDAL处理，并且可以实现不同的驱动方式实现图像的处理。

OpenCV的波段发分离方式

OpenCV中自带两个方法split方法和merge方法，两个方法可以实现图像的波段分离和波段的合并。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(){

    Mat mat = imread("E:/lena.jpg",CV_LOAD_UNCHANGED);
    string save = "E:/bands";
    vector<Mat> bands;
    split(mat,bands);

    char path[1024];
    for(int i = 0; i < bands.size(); i++)
    {
        sprintf(path,"%s/%d.tif",save.c_str(),i);
        imwrite(path,bands[i]);
    }

    return 0;
}

对于有限波段比如三波段或者四波段还能处理，但是超过几个波段时处理就会出现一些问题。

GDAL波段分离

对于遥感图像一般都有多个波段，分波段处理数据是一个比较常见的方式，但是OpenCV既然满足不了可以使用GDAL进行波段分离，本文使用的是GDAL2.04，下面是一个波段分离函数:

// v是src文件，save文件是保存文件， bandIndex是需要的波段，1-n
void Spearation(string v, string save, int bandIndex)
{
	char path[1024];
	GDALAllRegister();
	GDALDataset* datasetRead = (GDALDataset*)GDALOpen(v.c_str(), GA_ReadOnly);
	GDALRasterBand* band = datasetRead->GetRasterBand(bandIndex);

	int width = band->GetXSize();
	int height = band->GetYSize();
	GDALDataType type = band->GetRasterDataType();
	sprintf(path, "%s/result_%d.tif",
		save.c_str(),
		bandIndex);

	//可以是GTiff 或者 ENVI等不同的驱动
	GDALDriver* driver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("GTiff");
	GDALDataset* datasetWrite = driver->Create(path,
		width,
		height, 1,
		band->GetRasterDataType(), NULL);
	GDALRasterBand* writer = datasetWrite->GetRasterBand(1);

	unsigned char* pMemData = (unsigned char*)CPLMalloc(band->GetXSize() * 100);
	int endFlag = band->GetYSize() / 100;
	for (int i = 0; i < endFlag; i++)
	{
		band->RasterIO(
			GF_Read, 0, i * 100,
			width, 100, pMemData,
			height, 100, GDT_Byte,
			0, 0);

		writer->RasterIO(
			GF_Write, 0, i * 100,
			width, 100, pMemData,
			height, 100, GDT_Byte,
			0, 0);
	}
	CPLFree(pMemData);
	writer->FlushCache();
}

但是需要注意的是，GDAL的波段下标是从1开始的，如果直接使用0波段会报错的。

源码分享

源代码是采用的GDAL 2.04版本，开发IDE是Visual Studio 2019，下载地址：

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