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import rasterio
import pandas as pd
def extract_values_from_tif(df: pd.DataFrame, tif_path: str, keys: list) -> pd.DataFrame:
    """
    从 TIFF 影像中提取多个点的像素值，仅提取 keys 指定的波段，并处理 NaN 值。

    参数:
        df (pd.DataFrame): 包含经纬度信息的 DataFrame，列名需包含 'longitude' 和 'latitude'。
        tif_path (str): 栅格文件路径。
        keys (list): 需要提取的波段名称列表（如 ['Band_1', 'Band_3']）。

    返回:
        pd.DataFrame: 在原始 DataFrame 基础上添加指定波段的像素值列。
    """
    with rasterio.open(tif_path) as src:
        # 获取波段名称，如果 descriptions 为空，则用默认索引名
        band_names = src.descriptions if src.descriptions else [f'Band_{i+1}' for i in range(src.count)]
        
        # 确保 keys 在 band_names 里
        valid_keys = [key for key in keys if key in band_names]
        if not valid_keys:
            raise ValueError(f"提供的 keys {keys} 不在影像的波段 {band_names} 中")

        # 获取 keys 对应的波段索引（rasterio 以 1 开始计数）
        band_indices = [band_names.index(key) + 1 for key in valid_keys]

        # 采样点坐标
        points = list(zip(df["longitude"], df["latitude"]))

        # 采样数据
        sampled_values = np.array(list(src.sample(points, indexes=band_indices)))
        sampled_values = np.nan_to_num(sampled_values, nan=0)

    df[valid_keys] = sampled_values
    return df.copy()