基于python将grd文件转成tif，并进行裁剪

'''本程序用于将grd文件转换成tif文件并进行裁剪、校准'''
import pandas as pd
import numpy as np
from osgeo import gdal, gdalconst, osr, ogr
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
import rioxarray as rio
import geopandas as gpd
#from shapely.geometry import mapping
#创建读取grd文件的函数
def read_grd(filepath):with open(filepath) as infile:ncols = int(infile.readline().split()[1])nrows = int(infile.readline().split()[1])xllcorner = float(infile.readline().split()[1])yllcorner = float(infile.readline().split()[1])cellsize = float(infile.readline().split()[1])nodata_value = float(infile.readline().split()[1])value = np.loadtxt(filepath, skiprows=6)return value, ncols, nrows, cellsize #调用函数
for yy in [2028,2029,2030,2031,2032,2048,2049,2050,2051,2052,2068,2069,2070,2071,2072,2096,2097,2098,2099,2100]:    filepath = 'F:/pre'+str(yy)+'.grd'inter_array, cols1, rows1, cellsize  = read_grd(filepath)  #读取grd文件filepath2 = 'F:/pre'+str(yy)+'_cov.grd'cov,_,_,_  = read_grd(filepath2)inter_array[np.where(cov>=100)] = inter_array[np.where(cov>=100)] - cov[np.where(cov>=100)]     #用误差数据进行校正inter_array[np.where(inter_array>=800)] = inter_array[np.where(inter_array>=800)] - cov[np.where(inter_array>=800)]inter_array1 = inter_array.reshape(rows1,cols1)inter_array1[np.where(inter_array1<-0.0)] = np.naninputfilePath ="F:/shp_xj.tif"inputrasfile = gdal.Open(inputfilePath) #projection = inputrasfile.GetProjection()  # 获取投影geotrans2 = inputrasfile.GetGeoTransform()  # 几何信息#写出tifouttifpath = 'F:/pre'+str(yy)+'.tif'driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")dataset = driver.Create(outtifpath, cols1, rows1, 1, gdal.GDT_Float64)dataset.SetGeoTransform(geotrans2)dataset.SetProjection(projection)dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(inter_array1)outtifpath = 'F:/pre'+str(yy)+'.tif'driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")dataset = driver.Create(outtifpath, cols1, rows1, 1, gdal.GDT_Float64)dataset.SetGeoTransform(geotrans2)dataset.SetProjection(projection)dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(inter_array1)#用矢量数据裁剪栅格    shp_dir = 'F:/xj_wgs8445.shp'xj_shp = gpd.read_file(shp_dir)xj_shp_crs = xj_shp.crsfile_name = 'F:/pre'+str(yy)+'.tif'tif = rio.open_rasterio(file_name)[0]tif_crs = tif.rio.crsif xj_shp_crs==tif_crs:#xj_tif = tif.rio.clip(xj_shp.geometry.apply(mapping), xj_shp.crs)xj_tif = tif.rio.clip(xj_shp.geometry)xj_tif.rio.to_raster('F:/pre'+str(yy)+'_1.tif')print(yy)plt.imshow(xj_tif)cb = plt.colorbar(label='color bar settings')plt.show()

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