本节将介绍如何在Python中用GDAL实现根据矢量边界裁剪栅格数据. from osgeo import gdal, gdal_array import shapefile import numpy as np import os #批量shp裁剪tiff影像 try: import Image import ImageDraw except: from PIL import Image, ImageDraw def read_tiff(inpath): ds=gdal.Open(inpath

本文整体思路:在Python中使用Geopandas库,依次读取shp文件的每一个面状要素,获取其空间边界信息并裁剪对应的栅格影像,计算所裁剪影像Value值的众数,将其设置为对应面状要素的NewTYPE值,所有要素属性值都改好之后保存为新的shp文件. 使用Python处理空间数据确实用的不多,所以一个星期以来一直深受这个程序的折磨,官方文档.博客.谷歌.百度.论文,能用的方法都给用了,但是进度还是很慢,特别是当看到这篇博客的时候...好气啊.. 不过幸亏头比较铁,虽败不馁,慢慢一步一步调试找

写了个mongodb的gdal driver,放在了github上,如果你需要,欢迎加入mongogis group. 直接的效果是使得QGIS, GeoServer, MapServer, ArcGIS等GIS软件能够处理存储在MongoDB集群中的地理数据. https://github.com/mongogis www.mongogis.com QQ群:245711661 1. MongoDB 现如今国内外NoSQL数据库产品已经超过百种,其中包括除了Google的BigTable.Ama

osg加载.tif地形数据文件 #ifdef _WIN32 #include <Windows.h> #endif // _WIN32 #include <iostream> //#include <math.h> #include <osg/Node> #include <osg/Group> #include <osgDB/ReadFile> #include <osgViewer/Viewer> #include &

前言:挺久没有更新博客了,前段时间课程实验中需要用代码将矢量数据转成栅格,常见的点栅格化方法通过计算将点坐标(X,Y)转换到格网坐标(I,J),线栅格化方法主要有DDA算法.Bresenham算法等,根据实现效果也可分为八方向和全路径栅格化方法等,面栅格化方法主要有种子点填充.扫面线算法.边界代数法等.详细算法实现可参考GIS中将矢量数据转换栅格数据算法 和 GIS算法基础(五)矢量数据向栅格数据的转换(点,线算法实现)这两篇博客.GDAL为用户提供了矢栅转换的方法,但网络上相关资料比较少,官方

data = gdal.Open(templateTifFileName, gdalconst.GA_ReadOnly)geo_transform = data.GetGeoTransform()x_min = geo_transform[0]y_min = geo_transform[3]x_res = data.RasterXSizey_res = data.RasterYSizemb_v = ogr.Open(shpFileName)mb_l = mb_v.GetLayer()pixel_

GDAL——命令使用专题——ogrinfo命令 前言 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库.它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式.它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理. OGR是GDAL项目的一个分支,功能与GDAL类似,只不过它提供对矢量数据的支持. 这一篇就讲讲常见的CDAL相关命令操作,使用好GDAL的相关命令,能够让你事半功倍.有人会说,现在都可视化操作了,还用啥命令.但是当你

在互联网上下载的遥感影像都进行过分幅处理,下载下来的影像多是规则的四方形,而在进行遥感影像研究时,多是针对特定区域来进行,比如研究北京市的遥感影像,不在北京市范围内的影像对于研究者就没有利用意义,如果不进行裁剪处理,而是对整幅影像进行分析处理,就会增加很多不必要的工作,既浪费时间又浪费资源,所以根据研究区的范围裁剪出研究区的影像显得十分重要. 本文的目的在于介绍arcgis中的多样裁剪功能,以北京市的遥感影像为例. 本文需要用的软件工具有2个,第一款要用的软件是locaspace viewer,

1.gdal包简介 gdal是空间数据处理的开源包,其支持超过100种栅格数据类型,涵盖所有主流GIS与RS数据格式,包括Arc/Info ASCII Grid(asc),GeoTiff (tiff),Erdas Imagine Images(img),ASCII DEM(dem) 等格式. 2.安装gdal包 (1)通过此链接查找并下载gdal包:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame(根据自己的系统及python版本选择对应的gd

1.简介: 数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟. 这次分享的数据是全国34个省份的DEM裁剪数据,一共有6期数据. 分享的数据效果如上图所示. 2.背景介绍 首先,自己的百度云盘堆满了各种DEM数据,但都是单景,每一次使用都需要进行按区域裁剪.镶嵌.做得多也就烦了. 正好,前段时间研究了一下GDAL与Geopandas结合到一起,进行栅格的批量裁剪与转换.我就一次性地把DEM都裁剪到了省. 人数多了,就想

目录 1. 问题 2. 结论 3. 例外 1. 问题 笔者在处理地理栅格数据的时候,总是会发生偏差半个像素的问题. 比如说通过ArcMap打开一张.tif,查看其地理信息:同时用记事本打开.tfw,比较两者得地理信息: 同样的起点位置(左上角坐标),两者却相差半个像素的距离. 而对于另一些数据,比较ArcMap与tfw的信息,两者的地理信息又可以是一样的.那么对于地理栅格数据,其起点位置(左上角坐标)是以哪一种为准?为什么两者会相差半个像素的距离? 而GDAL可以也读取地理栅格数据(DEM.DO

下载源码 GDAL源代码下载地址:http://trac.osgeo.org/gdal/wiki/DownloadSource,或者安装svn从源代码服务器下载,svn地址是:http://svn.osgeo.org/gdal/trunk. 编译前 在编译开始之前,还需要打开nmake.opt文件,找到131行处的“#WIN64=YES”,将前面的“#”去掉,保存,然后开始编译.如果就这样编译过去的话,那么恭喜你,如果不能顺利编译过去的,那么需要按照下面的步骤进行一点点设置. 1:在GDAL目录

一.basic tools-->resize data进行规则裁剪 虽然是进行图像重采样工具,但也可以用于简单快速的裁剪 1. 选中要裁剪的图像: 对话框下面选择spatial subset(构建空间子集＿就是裁剪图像)(另spectral subset-构建波谱子集) 2.提供多种裁剪方式: (1)直接输行列裁剪,这样裁剪的前提是你要预告查看需要图像所占的行列是多少. (2)image裁剪,可以输入需要裁剪图像的大小,然后鼠标可以拖动图中所选区域的位置直到合适的位置. (3)或者是使用map.

http://jingyan.baidu.com/article/fec4bce2228f60f2618d8bb0.html sed  编辑裁剪文件命令 sed -i "s/\/db\/test\/app\/oraInventory/\/db\/$SID\/app\/oraInventory/g" install.rsp sample: 查找开头为n 的行 sed -n /^n/p 1.txt ###sample 2 : 父目录路径的获取 按照 ‘’ 来匹配 PROGNAME=`bas

目录 1.缘起 2.问题 3.分析 4.生成自定义地区矢量瓦片 4.1.启动docker 4.2.启动postGIS容器 4.3.设置不清理上次的结果 4.4.删除默认切图范围 4.5.修改切图层级和范围 4.6.生成瓦片 4.7.重复操作 5.总结 1.缘起 openmaptiles提供了一套OSM数据使用的完整解决方案,在前面文章如何实现OSM地图本地发布并自定义配图中,我们详细介绍了如何安装openmaptiles,并生成了一个阿尔巴尼亚地区的"helloworld". 参照上篇

1 gdalwarp:变形工具.包括投影.拼接.及相关的变形功能.此工具功能强大,但效率不高,使用时注意 gdalwarp [--help-general] [--formats]     [-s_srs srs_def] [-t_srs srs_def] [-to "NAME=VALUE"]     [-order n | -tps | -rpc | -geoloc] [-et err_threshold]     [-refine_gcps tolerance [minimum_g

数据 数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.因此做数据可视化前需要想明白2件事: 你有什么数据? 你要传达什么信息? 本文中的示例中,将以不同的颜色显示澳大利亚不同地区的客户数量. 因此,首先需要澳大利亚的地图数据,D3中的Geo模块可以处理GeoJSON格式的地理数据.(GeoJSON是一种对各种地理数据结构进行编码的格式.GeoJSON对象可以表示几何.特征或者特征集合.GeoJSON支持下面几何类型:点.线.面.多点.多线.多面和几何集合.GeoJSON里的特征包含

OSG入门即osgEarth建立一个地球的详细步骤 转:http://blog.csdn.net/xiaol_deng/article/details/9246291 最近在学习有关osg的知识,刚开始一头雾水,幸好在老师的指导下才茅塞顿开,同时又结合网上的多个资料总结 一下作为一个初学者入门的经验.希望广大初学者少走弯路! 开始osg编程之前要做osg的编译准备,这里作为初学者最好选择简单的方法先熟悉为主.我们先下载一个编译好的VS2010+OSGEarth,注意大家看到这里可能会有许多不解,

现在有很多二维码的生成工具,在线的,或者安装的软件,都可以进行生成二维码.今天我用Python的qrcode库生成二维码.需要预先安装  Image 库 安装 用pip安装 # pip install Image pip install qrcode 使用源码安装 git clone git@github.com:lincolnloop/python-qrcode.git cd python-qrcode python setup.py install 查看安装信息 pip show qrcod