标签:有一个 交流 port china 版权 driver 总结 details exist
博客小序:在数据处理的过程中,会遇到需要大量镶嵌的情况,当数据较多时手动镶嵌较为麻烦,自己最近对分省的DEM数据进行镶嵌,由于利用python进行镶嵌较为方便,特撰此博文以记之。
参考博客:
https://blog.csdn.net/qq_15642411/article/details/79187787
https://blog.csdn.net/XBR_2014/article/details/85255412
本实例中,处理的数据是分省的DEM数据,每个省由若干数量不同的tif文件,本脚本主要的功能只有一个即: 对分省的DEM数据进行分省镶嵌
#添加一个计时器
import time
start = time.time()
import os, shutil, glob
from osgeo import gdal
# 定义一个镶嵌的函数,传入的参数是需要镶嵌的数据的列表,以及输出路径
def moasic(data_list, out_path):
# 读取其中一个栅格数据来确定镶嵌图像的一些属性
o_ds = gdal.Open(data_list[0])
# 投影
Projection = o_ds.GetProjection()
# 波段数据类型
o_ds_array = o_ds.ReadAsArray()
if 'int8' in o_ds_array.dtype.name:
datatype = gdal.GDT_Byte
elif 'int16' in o_ds_array.dtype.name:
datatype = gdal.GDT_UInt16
else:
datatype = gdal.GDT_Float32
# 像元大小
transform = o_ds.GetGeoTransform()
pixelWidth = transform[1]
pixelHeight = transform[5]
del o_ds
minx_list = []
maxX_list = []
minY_list = []
maxY_list = []
# 对于每一个需要镶嵌的数据,读取它的角点坐标
for data in data_list:
# 读取数据
ds = gdal.Open(data)
rows = ds.RasterYSize
cols = ds.RasterXSize
# 获取角点坐标
transform = ds.GetGeoTransform()
minX = transform[0]
maxY = transform[3]
pixelWidth = transform[1]
pixelHeight = transform[5] # 注意pixelHeight是负值
maxX = minX + (cols * pixelWidth)
minY = maxY + (rows * pixelHeight)
minx_list.append(minX)
maxX_list.append(maxX)
minY_list.append(minY)
maxY_list.append(maxY)
del ds
# 获取输出图像坐标
minX = min(minx_list)
maxX = max(maxX_list)
minY = min(minY_list)
maxY = max(maxY_list)
# 获取输出图像的行与列
cols = int((maxX - minX) / pixelWidth)
rows = int((maxY - minY) / abs(pixelHeight))# 注意pixelHeight是负值
# 计算每个图像的偏移值
xOffset_list = []
yOffset_list = []
i = 0
for data in data_list:
xOffset = int((minx_list[i] - minX) / pixelWidth)
yOffset = int((maxY_list[i] - maxY) / pixelHeight)
xOffset_list.append(xOffset)
yOffset_list.append(yOffset)
i += 1
# 创建一个输出图像
driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
dsOut = driver.Create(out_path + ".tif", cols, rows, 1, datatype)
bandOut = dsOut.GetRasterBand(1)
i = 0
#将原始图像写入新创建的图像
for data in data_list:
# 读取数据
ds = gdal.Open(data)
data_band = ds.GetRasterBand(1)
data_rows = ds.RasterYSize
data_cols = ds.RasterXSize
data = data_band.ReadAsArray(0, 0, data_cols, data_rows)
bandOut.WriteArray(data, xOffset_list[i], yOffset_list[i])
del ds
i += 1
# 设置输出图像的几何信息和投影信息
geotransform = [minX, pixelWidth, 0, maxY, 0, pixelHeight]
dsOut.SetGeoTransform(geotransform)
dsOut.SetProjection(Projection)
del dsOut
def main():
input_folder = "D:\\cnblogs\\data\\china"
file_list = glob.glob(input_folder + "\\*")
out_file = "D:\\cnblogs\\data\\china_moasic"
if os.path.exists(out_file):
shutil.rmtree(out_file)
os.mkdir(out_file)
else:
os.mkdir(out_file)
for file in file_list:
basename = os.path.basename(file)
out_path = out_file + "\\" + basename
data_list = glob.glob(file + "\\" + "*.tif")
print(data_list)
try:
moasic(data_list, out_path)
print(file + "镶嵌结束")
except:
bad_list.append(file)
print(file + "数据超过4G或其他原因导致无法镶嵌")
bad_list = []
main()
print("无法镶嵌的文件包括如下")
print (bad_list)
end = time.time()
print ("程序运行时间{:.2f}分钟".format((end-start)/60.0))
1.多幅栅格数据镶嵌时,由于镶嵌后的栅格数据大小超过4G,python的会报错。
2.此脚本只考虑了栅格数据只有一个波段的情形,多波段栅格数据的镶嵌未来有机会遇到再补充。
3.由于新生成的镶嵌数据是规则的矩形,但是用于镶嵌的数据不一定能刚好完美的覆盖新的图层,导致没有数据用来镶嵌的部分的值0,此问题较为重要,需要注意。
本文作者:DQTDQT
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原文地址:https://www.cnblogs.com/xsman/p/11439894.html