我们知道GDAL中使用了六参数模型存储GeoTransform参数，如果进行矩形裁剪的话，只有GT(0)和GT(3)参数会有变化，即需要重新计算裁剪以后的左上角坐标即可。
GDAL提供了gdalwarp命令可以方便地让我们进行影像拼接，重投影，裁剪，格式转换等功能
一、实验背景 基于栅格数据的空间分析，常常需要根据特定的分析场景对栅格数据进行处理，如栅格数据的噪声处理。噪声是属性值具有突跃特征的像元位置，直接对带有噪声的栅格数据进行分析会对结果造成较大的影响。...本实验讲述使用地理信息系统软件实现均值平滑处理栅格数据的方法，平滑模板设置为3像元宽度的正方形模板。读者通过实验练习，应能够对平滑操作的基本原理有较好的认识,掌握运用平滑方法来实现降噪处理。...二、实验数据 三、实验步骤 （1）查看当前栅格数据属性 双击“raster”图层，打开【Layer Properties】对话框；选择【Source】选项卡，可以查看到当前栅格数据的统计参数。
查看GDAL支持的栅格数据格式 我们可以在终端中使用gdal --formats命令查看安装的GDAL库支持的栅格数据格式 Supported Formats: VRT -raster- (rw+
思路与方法 使用Python进行栅格数据处理，很多时候，我们会将GDAL的Dataset对象转化为NumPy的ndarray对象，这样我们可以使用很多通用的Python库对数据进行处理，然后再借助GDAL...不同于普通的二进制文件，空间栅格数据的写需要注意两点： 数据的投影信息（确定了平面坐标系） 数据的地理坐标信息（确定了图像在给定坐标系下的位置） 在GDAL中，我们首先需要创建Dataset对象，然后给...ysize: 图像的行数 :param transform: GDAL中的空间转换六参数 :param projection: 数据的投影信息 :param dtype: 数据存储的类型...具体实现如下： # 打开栅格数据集 ds = gdal.Open('example.tif') # example.tif有三个波段，分别是蓝，红，近红外 # 获取数据集的一些信息 x_size =
方法描述 使用Rasterio创建并写入栅格数据比GDAL还简单一些，基本使用到两个函数： rasterio.open() write() 在open()函数当中，我们可以像GDAL中的Create(...rasterio.open('LC08_122043_20161207.tif') as src: raster = src.read() # 读取所有波段 # 源数据的元信息集合（使用字典结构存储了数据格式
上一篇博文PostGIS导入导出ESRI Shapefile数据介绍了如何导入空间矢量数据到PostgreSQL中，紧接上一篇，本文将介绍如何使用PostGIS导入导出空间栅格数据。...PostGIS提供了raster2pgsql工具用于栅格数据的导入（可以使用man raster2pgsql命令查看帮助文档）。...可以看到有一个rid和rast的列，rid是以一个整形对插入的栅格数据进行的标示，rast列的类型是raster存储了具体数据。 ---- 如果想要导出数据，可以使用PostGIS提供的内置函数。
如果我们有一批以文件存储的影像数据如何利用PostGIS批量的导出到PostgreSQL数据库中进行管理呢？...（单个数据的导入参见我上篇博文：PostGIS导入导出栅格数据） 我的实验环境如下： OS: Ubuntu 16.04 LTS PostgreSQL:9.5.5 PostGIS: 2.2...localhost -p 5432 -U postgres -d postgis_in_action -W 需要说明的是： -t参数指定了数据的分块大小，原始的3600×3600以256×256的Tile进行划分存储...ST_AsTIFF上一篇中我们已经使用过，用于将PostgreSQL中的raster类型导出为TIFF格式对应的bytea类型，而ST_Union对于栅格数据来说，用于将分块的影像重新拼接为完整的一副影像
Rasterio是基于GDAL库二次封装的更加符合Python风格的主要用于空间栅格数据处理的Python库。...Rasterio中栅格数据模型基本和GDAL类似，需要注意的是： 在Rasterio 1.0以后，对于GeoTransform的表示弃用了GDAL风格的放射变换，而使用了Python放射变换的第三方库affine...栅格数据读取代码示例 下面的示例程序中演示了如何读取一个GeoTIFF文件并获取相关信息，需要注意的是： rasterio使用rasterio.open()函数打开一个栅格文件 rasterio使用read...波段索引从1开始） 数据的很多元信息都是以数据集的属性进行表示的 import rasterio with rasterio.open('example.tif') as ds: print('该栅格数据的基本数据集信息...那么如何得到对应点左上角的信息 x, y = (row, col) * ds.transform print(f'行列号({row}, {col})对应的左上角投影坐标是({x}, {y})') 输出如下： 该栅格数据的基本数据集信息
工作中需要处理MR栅格数据，原始数据关键列类似这个样子： ? 要处理成这个样子(栅格内主服务小区CGI中可能包含50多个CGI，只提取前15个) ?
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}')...}') # 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...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...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
背景介绍 这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。...这种数组将其数据直接存储在内存中。普通的 NumPy 数组用于处理可以容纳在内存中的数据集，并且在大多数情况下，计算和操作速度更快。然而，它们不能用于处理比可用内存更大的数据集。...这种数组的数据存储在磁盘上的一个文件中，而不是直接存储在内存中。numpy.memmap 的主要优点是，它允许您处理比可用内存更大的数据集，因为数据只在需要时才从磁盘加载到内存中。...但还需要注意个问题，如果你运行的是超级大的栅格数据，固态硬盘的容量应该是不够保存的，因此每次运行完栅格数据后，都应该及时转移数据到机械硬盘。...我画个简单的示意图： 代码示例 在这个代码中，我使用了分块技术进行栅格的运算，使用mmap_array存储中间数据映射内存文件，同时考虑到固态硬盘容量有限进行了数据转移，也使用了多线程技术达到了电脑的性能瓶颈
这是上传栅格数据的界面 开始上传后，“资源摄取”任务会出现在代码编辑器右侧的“任务”选项卡上。将鼠标悬停在任务管理器中的任务上会显示 ? 可用于检查上传状态的图标。...平铺上传 要将单个图像作为多个图块上传，其中每个图块存储在不同的源文件中，请单击添加另一个文件以将其他文件添加到上传中。Earth Engine 将组合图块以在您的用户文件夹中创建单个图像。
昨天用sql处理了MR栅格数据，今天研究下python如何实现 合并原始文件 合并多个原始csv文件可以参考这篇文章 利用Python批量合并csv 这里直接给出代码 import pandas as
概述 对于栅格数据，为提升网络的传输效率，通过一定的计算公式将栅格数据压缩成一个灰度图，在通过客户端进行解析渲染是常见的一种手段。本文将结合canvas实现此功能。
值外得最小值 np.nanmin(tif_data01) #求取除nan值外得最大值 np.nanmax(tif_data01) 这一步非常关键，对后期统一颜色条（colorbar）至关重要，下面构建列表，存储每个
使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据 温馨提示 本文镜像 ：气象分析3.9 由于可视化代码过长隐藏，可点击以下链接运行Fork查看 使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据若没有成功加载可视化图...，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据 注意 下面的示例将向您展示如何使用...堆叠多波段影像 一些遥感数据集与每个波段一起存储在单独的文件中。然而 通常，您希望在分析中同时使用所有波段。例如 您需要将所有条带放在同一个文件或“堆栈”中才能绘制颜色 RGB图像。...要解决此问题，请务必重新投影裁剪图层以匹配 栅格数据的 CRS。 要重投影数据，请先从栅格剖面中获取栅格的 CRS 对象。然后使用它使用 geopandas ''.to_crs'' 方法重新投影。
MODIS影像，以及我国的风云卫星数据都适用HDF格式进行存储....HDF和NetCDF栅格数据集特点 HDF和NetCDF数据都可能包含数据子集（一个文件中包含多个子文件），我们需要找出需要的子集数据，然后就可以像普通的GeoTIFF影像那样进行读写和操作了....GDAL读取实例 下面的例子读取MODIS地标反射率（Surface Reflectance）数据中的第一波段，然后转为GeoTIFF进行存储....我们首先使用gdal.Open()函数读取HDF数据，然后使用GetSubDatasets()方法取出HDF数据中存储的子数据集信息，该方法返回的结果是一个list，list的每个元素是一个tuple，...最后我们使用CreateCopy()方法将该子数据集存储为GeoTIFF格式的数据。 所以，总结一下，我们读取HDF或者NetCDF数据子集的时候，最主要的是取出想要处理的子数据集的完整路径。
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