打开栅格数据的正确方式
打开栅格数据的正确方式
作者:阿振
邮箱:tanzhenyugis@163.com
博客:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/80089375
修改时间:2018-05-16
声明:本文为博主原创文章,转载请注明原文出处
以一个简单例子说明如何打开栅格影像
下面的例子打开一副GeoTIFF影像,输出了影像的一些信息,然后遍历了所有波段,输出波段的一些信息
import gdal# 打开栅格数据集
ds = gdal.Open('example.tif')# 获得栅格数据的一些重要信息
print(f'投影信息:{ds.GetProjection()}')
print(f'栅格波段数:{ds.RasterCount}')
print(f'栅格列数(宽度):{ds.RasterXSize}')
print(f'栅格行数(高度):{ds.RasterYSize}')# 获取数据集的元数据信息
metadata = ds.GetMetadata_Dict()
for key, value in metadata.items():print(f'{key} -> {value}')for b in range(ds.RasterCount):# 注意GDAL中的band计数是从1开始的band = ds.GetRasterBand(b + 1)# 波段数据的一些信息print(f'数据类型:{gdal.GetDataTypeName(band.DataType)}') # DataType属性返回的是数字print(f'NoData值:{band.GetNoDataValue()}') # 很多影像都是NoData,我们在做数据处理时要特别对待print(f'统计值(最大值最小值):{band.ComputeRasterMinMax()}') # 有些数据本身就存储了统计信息,有些数据没有需要计算# 关闭数据集
ds = None
输出如下:
投影信息:PROJCS["WGS 84 / UTM zone 49N",GEOGCS["WGS 84",DATUM["WGS_1984",SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563,AUTHORITY["EPSG","7030"]],AUTHORITY["EPSG","6326"]],PRIMEM["Greenwich",0,AUTHORITY["EPSG","8901"]],UNIT["degree",0.0174532925199433,AUTHORITY["EPSG","9122"]],AUTHORITY["EPSG","4326"]],PROJECTION["Transverse_Mercator"],PARAMETER["latitude_of_origin",0],PARAMETER["central_meridian",111],PARAMETER["scale_factor",0.9996],PARAMETER["false_easting",500000],PARAMETER["false_northing",0],UNIT["metre",1,AUTHORITY["EPSG","9001"]],AXIS["Easting",EAST],AXIS["Northing",NORTH],AUTHORITY["EPSG","32649"]]
栅格波段数:3
栅格列数(宽度):4800
栅格行数(高度):4800
AREA_OR_POINT -> Area
数据类型:Int16
NoData值:-28672.0
统计值(最大值最小值):(-435.0, 6134.0)
数据类型:Int16
NoData值:-28672.0
统计值(最大值最小值):(-468.0, 6265.0)
数据类型:Int16
NoData值:-28672.0
统计值(最大值最小值):(21.0, 7267.0)
如何将Dataset转为Numpy的ndarray
当我们得到Band
对象以后,如果按照GDAL的C/C++接口惯例,我们可以使用WriteRaster()
方法进行数据写入(C/C++接口是WriteBlock()
),但是在Python中我们有很强大的ndarray
对象,所以我们一般是将Band
对象中存储的数据转为ndarray
进行处理以后,然后再写回去。
下面介绍几种转换的方法:
在
Dataset
级别进行转换,转换结果是一个三维数组,第一个维度是波段数在
Band
级别进行转换,转换的结果是一个二维数据使用
gdal_array
模块中的LoadFile()
函数直接进行(相当于第一种转换)
import gdal# 打开栅格数据集
ds = gdal.Open('example.tif')
# 在数据集层面转换
image = ds.ReadAsArray()print(f'数据的尺寸:{image.shape}')
# 输出结果为:数据的尺寸:(3, 4800, 4800)
# 这说明ReadAsArray方法将每个波段都转换为了一个二维数组# 获得第一个波段的数据
band1 = image[0]# 在波段层面的转换
for b in range(ds.RasterCount):# 注意GDAL中的band计数是从1开始的band = ds.GetRasterBand(b + 1)band = band.ReadAsArray()print(f'波段大小:{band.shape}')# 关闭数据集
ds = None
输出结果:
数据的尺寸:(3, 4800, 4800)
波段大小:(4800, 4800)
波段大小:(4800, 4800)
波段大小:(4800, 4800)
使用gdal_array
模块
from osgeo import gdal_array
# gdal_array模块
image = gdal_array.LoadFile('example.tif')
print(f'数据的尺寸:{image.shape}')
在GDAL中使用Python的异常对象
import gdal
import sys# 允许GDAL跑出Python异常
gdal.UseExceptions()try:ds = gdal.Open('example.tif')
except (FileNotFoundError, RuntimeError) as e:print('文件打开失败!')print(e)sys.exit(1)
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