Rasterio入门

导入栅格数据

import rasterio as ras
img = ras.open(r'F:\\data\\NDVI\\ndvi2016a')

rasterio的open()函数接受一个路径字符串或类似路径的对象，并返回一个打开的数据集对象。路径可以指向任何支持的栅格格式的文件。Rasterio将使用适当的gdal格式驱动程序打开它。数据集对象具有与Python文件对象相同的一些属性。

print(img.name)
print(img.mode)
print(img.closed)

数据集属性

存储在示例geotiff中的栅格数据的属性可以通过打开的数据集对象的属性访问。数据集对象有条带，此示例的条带计数为1。

img.count

数据集带有一个值数组，表示二维空间中单个变量的部分分布。

print(img.width)
print(img.height)

一些数据集属性通过一个值元组（每个值带一个）公开所有数据集带区的属性。要获取带索引到变量数据类型的映射，请将字典理解应用于zip()数据集indexes和dtypes属性。

{i: dtype for i, dtype in zip(img.indexes, img.dtypes)}

数据集的地理参考

地理信息系统栅格数据集不同于普通图像；其元素（或“像素”）映射到地球表面的区域。数据集的每个像素都包含在空间边界框中。

img.bounds

bounds属性来自一个更基本的属性：数据集的地理空间转换。

img.transform

可以通过矩阵变化分别获得左上角和左下角的数据

img.transform * (0, 0)  # (-4034269.5606833654, 6383233.52177437)
img.transform * (img.width, img.height)  # (3458718.681326859, 1560943.9108939096)

img.crs   # 输出参考坐标系

展示所有相关信息

img2.meta

读取栅格数据

img.indexes
band1 = img.read(1)
band1

以写入模式打开数据集

调用rasterio.open()使用要创建的新文件的路径，'w’指定写入模式和几个关键字参数。

驱动：所需格式驱动程序的名称
宽度：数据集的列数
高度：数据集的行数
计数：数据集带区计数
类型：数据集类型
crs ：坐标参考系标识符或描述
transform：仿射变换矩阵

#写影像，包括    路径/名称      高度    宽度    数据值  条带名称  仿射变换矩阵
def writeImage(image_save_path,height1,width1,para_array,bandDes,transform1):with ras.open(image_save_path,'w',                 # 文件打开模式driver='GTiff',      # 保存类型height=height1,      # 数据集高度width=width1,        # 数据集宽度count=1,             # 数据集带区计数dtype=para_array.dtype,    # 数据集类型crs='+proj=latlong',       # 坐标参考系标识符或描述transform=transform1,      # 仿射变换矩阵) as dst:dst.write_band(1,para_array)         # 将带数与数值组合，使其变成三维【band，height，width】dst.set_band_description(1,bandDes)  # 设置条带的名称del dst

坐标参考系是 ‘+proj=latlong’ 它描述了一个以十进制度数为单位的等矩形坐标参考系。

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