本文介绍了如何利用Python中的GDAL模块，实现对栅格影像数据的提取和叠加。具体需求是基于一幅表示6种不同植被类型的栅格数据和另一幅表示植被参数的栅格数据，提取出6种不同植被类型对应的植被参数数值。

首先，我们需要两幅栅格数据，一幅表示植被类型，另一幅表示植被参数。这两幅栅格数据的行数和列数必须一致。

接下来，我们将介绍具体的代码实现。代码中使用了GDAL模块，具体代码如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Thu Dec  1 16:56:26 2022

@author: fkxxgis
"""

from osgeo import gdal

vt_file_path = "E:/LC_M/data/LC.tif"
lcc_file_path = "E:/LC_M/data/LC_Clip.tif"

vt_raster = gdal.Open(vt_file_path)
vt_array = vt_raster.ReadAsArray()
lcc_raster = gdal.Open(lcc_file_path)
lcc_array = lcc_raster.ReadAsArray()

raster_row, raster_col = vt_array.shape
li_1, li_2, li_3, li_4, li_5, li_6 = [ [] for i in range(6)]

for i in range(raster_row):
    for j in range(raster_col):
        if vt_array[i][j] == 1 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_1.append(lcc_array[i][j])
        elif vt_array[i][j] == 2 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_2.append(lcc_array[i][j])
        elif vt_array[i][j] == 3 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_3.append(lcc_array[i][j])
        elif vt_array[i][j] == 4 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_4.append(lcc_array[i][j])
        elif vt_array[i][j] == 5 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_5.append(lcc_array[i][j])
        elif vt_array[i][j] == 6 and lcc_array[i][j] != 0:
            li_6.append(lcc_array[i][j])

在代码中， vt_file_path 表示植被类型的栅格数据， lcc_file_path 表示植被参数的栅格数据。

代码的思路非常简单，首先使用 gdal.Open() 函数和 .ReadAsArray() 函数读取两个栅格数据，并将其转换为数组格式。然后，根据表示不同植被类型的栅格数据的像元数值，将表示植被参数的栅格数据的像元数值提取并放入不同的列表中。

需要注意的是，在表示植被参数的栅格数据中，0为无效值，因此在提取时需要加入是否为0的判断。这一点在实际应用中可以根据需求进行修改。

通过上述代码，我们可以提取出6种不同植被类型对应的植被参数数值，并存放于不同的列表中。接下来，可以基于这些数据进行各项空间分析。