python gdal 튜토리얼: 지도 대수학 및 래스터 데이터 쓰기

NDVI 계산을 예로 들어보겠습니다.

NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)

여기서 NIR은 밴드 3이고 RED는 밴드 2입니다

프로그래밍 요점은 다음과 같습니다.

1. 밴드 3을 배열 데이터3으로 읽고, 밴드 2를 배열 데이터2로 읽습니다

2. 계산 공식은 다음과 같습니다. >3. data3과 data2가 모두 0인 경우(예: 0은 NODATA를 나타냄) 0으로 나누기 오류가 발생하여 프로그램이 중단됩니다. 0 값을 제거하려면 마스크를 사용해야 합니다.

코드는 다음과 같습니다. 줄은 4개뿐입니다

data2 = band2.ReadAsArray(0, 0, cols,rows). astype(Numeric.Float16)

data3 = band3.ReadAsArray(0, 0, cols,rows).astype(Numeric.Float16)

mask = Numeric.greater(data3 + data2, 0 )

ndvi = Numeric.choose(mask, (-99, (data3 - data2) / (data3 + data2)))

새 래스터 데이터세트 만들기

쓰기 방금 계산한 데이터 새 래스터 데이터세트

에서 먼저 데이터 드라이버를 복사합니다.

driver = inDataset.GetDriver()

그런 다음 새 데이터세트를 만듭니다

Create(, , , [], [])

밴드의 기본값은 1이고 기본 유형은 GDALDataType은 GDT_Byte입니다. 예를 들어

outDataset = 드라이버.Create(filename, cols, 행, 1, GDT_Float32)

이 문을 실행하는 동안 저장 공간이 하드 디스크

쓰기 전에 밴드 개체도 도입해야 합니다.

outBand = outDataset.GetRasterBand(1)

밴드 개체는 매트릭스에 직접 쓰기를 지원하며, 두 매개변수는 x 방향 오프셋과 y 방향 오프셋입니다

outBand.WriteArray(ndvi, 0, 0)

다음 예는 이번과 마지막 블록별 쓰기 방법을 요약합니다. time

xBlockSize = 64

yBlockSize = 64

for i in range(0, 행, yBlockSize):

if i + yBlockSize < :

numRows = yBlockSize

else:

numRows = 행numRows = 행 –– ii

범위(0, 열, xBlockSize)의 j에 대해:

j + xBlockSize < cols:

numCols = xBlockSize

else:

numCols = cols – j

데이터 = band.ReadAs Array( j, i, numCols, numRows)

# 여기서 계산을 수행하여 outData 배열

outBand.WriteArray(outData, j, i)

band를 생성합니다. 객체는 NoData 값을 설정할 수 있습니다

outBand.SetNoDataValue(-99)

NoData 값을 읽을 수도 있습니다

ND = outBand.GetNoDataValue()

밴드의 통계를 계산합니다

먼저 FlushCache()를 사용하여 캐시 데이터를 디스크에 씁니다

그런 다음 GetStatistics(, )를 사용하여 통계를 계산합니다. about_ok=1이면 계산은 피라미드를 기반으로 하며, force=0이면 전체 그래프를 다시 읽어야 할 때 통계가 계산되지 않습니다.

outBand.FlushCache()

outBand.GetStatistics(0, 1)

새 이미지의 지리적 기준점 설정

새 이미지가 지도의 지리적 참조 정보가 완전히 일치하면 매우 간단합니다.

geoTransform = inDataset.GetGeoTransform()

outDataset.SetGeoTransform(geoTransform)

proj = inDataset.GetProjection()

outDataset.SetProjection(proj)

피라미드 생성

Imagine 스타일 피라미드 설정

gdal.SetConfigOption('HFA_USE_RRD ', ' YES')

강제 피라미드 구축

outDataset.BuildOverviews(overviewlist=[2,4, 8,16,32,64,128])

이미지 스티칭

1. 각 사진에 대해 행과 열 수, 원점(minX, maxY), 픽셀 길이, 픽셀 너비를 읽고 좌표 범위를 계산합니다.

maxX1 = minX1 + (cols1 * pixelWidth)

minY1 = maxY1 + (rows1 * pixelHeight)

2. 출력 이미지의 좌표 범위를 계산합니다.

minX = min(minX1, minX2, … ) maxX = max( maxX1, maxX2, …)

minY = min(minY1, minY2, …) maxY = max(maxY1, maxY2, …)

3. 및 출력 이미지의 열:

cols = int((maxX – minX) / pixelWidth)

rows = int((maxY – minY) / abs(pixelHeight)

4. 출력 이미지 생성 및 초기화

5. 스티치할 각 이미지에 대해: 오프셋 값을 계산합니다

xOffset1 = int((minX1 - minX) / pixelWidth)

yOffset1 = int((maxY1 - maxY) / pixelHeight)

데이터를 읽고 위에서 계산한 오프셋에 따라 씁니다

6. 출력 이미지의 경우: 통계를 계산하고 지리 변환을 설정합니다. : [minX, pixelWidth, 0, maxY, 0, pixelHeight], 투영 설정, 피라미드 생성

위 내용은 파이썬 gdal 튜토리얼: 지도 대수학 및 래스터 데이터 작성 내용입니다. 더 많은 관련 내용은 PHP 중국어 홈페이지(www.php.cn)를 참고해주세요!