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...，完全符合数学上矩阵乘法的操作，更加直观和方便。...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...import rasterio with rasterio.open('example.tif') as ds: print('该栅格数据的基本数据集信息（这些信息都是以数据集属性的形式表示的
在GDAL库中，如果我们想用自己的数据生成栅格文件，首先需要基于CreateCopy()函数新建一个栅格文件，随后通过RasterIO()函数写入数据。...其中，poSrcDS是一个指向模板栅格文件的指针；在我们用CreateCopy()函数新建栅格文件时，新的栅格文件的各项属性，比如行数、列数、像元大小、坐标信息等，都直接与这个模板栅格文件保持一致。...至此，我们仅仅是完成了GDAL库中栅格文件的创建，但此时还没有将数据导入进去，因此在资源管理器中也是看不到具体的新的栅格文件的。...随后，我们基于RasterIO()函数，将数据写入栅格文件即可；其中，out_pafScanline[pic_index_2 - 1]就是需要写入到每一景遥感影像中的数据。 ...完成以上工作后，我们就完成了对其中一景遥感影像的创建、写入，此时资源管理器中就会看到这一景图像的文件已经存在。随后，通过GDALClose()函数将刚刚指向的栅格遥感文件关闭，并进行下一次循环。
3.3 读取shp 这在上一篇文章中也已经做了详细描述，不再赘述，需要强调的时此处也需要将shp进行投影转换，使其与我们要处理的影像一致，所以简单的方式就是直接读取影像的投影信息，将shp...首先将shp数据转换为geojson，然后使用rasterio进行切割。...3.4.1 shp数据转换为geojson rasterio进行切割时需要传入的时geojson对象，而不是普通的GeoSeries对象，所以我们需要进行一步转换。...3.4.2 使用rasterio进行切割 其实有了前面的准备这一步也就变的简单了，直接调用rio.mask.mask函数，该函数返回该栅格数据与features相交部分的数组结果以及变换信息...当然本文没有介绍如何对遥感影像进行处理，其实非常简单，当我们读出影像数据之后，其就是一个numpy的array对象，已经变成了纯数学问题，处理完之后只需要附加投影等信息写入新的tiff文件即可。
假设需要把发生异常错误的信息写入到log.txt日志文件中去： import traceback import logging logging.basicConfig(filename='log.txt...，自己把错误堆栈信息写入文件。...所以使用except时需注意，不但会捕获该类型的错误，还会将其子类错误一网打尽 调用栈： 若异常没有被捕获，则会一直往上抛，最后抛给解释器，解释器打印错误的堆栈信息，然后退出。...如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误的实例。...以上这篇使用Python将Exception异常错误堆栈信息写入日志文件就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
滚动策略 分区提交 分区提交触发器 分区时间的抽取 分区提交策略 完整示例 定义实体类 自定义source 写入file flink提供了一个file system connector，可以使用DDL创建一个...table，然后使用sql的方法写入数据，支持的写入格式包括json、csv、avro、parquet、orc。...、checkpoint间隔，这三个选项，只要有一个条件达到了，然后就会触发分区文件的滚动，结束上一个文件的写入，生成新文件。.../h=10/这个分区的60个文件都写完了再更新分区，那么我们可以将这个delay设置成 1h，也就是等到2020-07-06 11:00:00的时候才会触发分区提交，我们才会看到/2020-07-06/...在这个实例中，我们开启了checkpoint的时间间隔是10s，所以会每隔10s写入一个orc文件.
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(...)方法一样，设置数据类型，数据尺寸，投影定义，仿射变换参数等一系列信息 另外，Rasterio中的数据集提供了一个profile属性，通过该属性可以获取这些信息的集合，这样我们读取源数据文件的时候获得该属性...，然后对源数据进行处理，再创建写入文件的时候，在open()函数中传入profile即可，这样就有点像GDAL中的CreateCopy()函数。...但是Rasterio比CreateCopy()更为强大的地方是：你可以修改profile以适配你的目标文件，而CreateCopy()通过提供的原型文件进行创建，无法直接对这些元信息进行修改。...') 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，数据类型，数据尺寸，投影定义，仿射变换参数等信息）
学习数学的同时了，还在学习遥感数据处理（感觉遥感比较好水论文），一般处理遥感数据我们会使用ENVI，但是毕竟我会Python，所以我就上网查了一些内容，就发现了rasterio这个第三方库。...大家可能听过GDAL库，其实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。所以本文就简单介绍下rasterio的安装和使用。...rasterio使用 其实我用Python来操作影像就两个要求，一是能读取到各个影像波段的数据，二是经过一些处理后，能再将数据存为影像。...使用open函数就可以读取影像数据，count属性就是影像的波段数（landsat全色是7个波段）。...astype('float64') nir_red = data.read(5).astype('float64') ndvi = (nir_red-red)/(nir_red+red) ndvi 最后，写入到新的栅格即可
思路分析 在之前GDAL系列文章中的《栅格数据投影转换》提到过，做投影转换最重要的是计算数据在目标空间参考系统中的放射变换参数（GeoTransform）和图像的尺寸（行数和列数）。...而且我们使用GDAL基本库自己写代码进行了计算。 在rasterio中提供了calculate_default_transform，可以直接计算目标系统中的放射变换参数和图像尺寸。...这样我们直接根据计算的结果更新目标文件的元信息即可。...代码实现 import numpy as np import rasterio from rasterio.warp import calculate_default_transform, reproject...dst_transform, 'width': dst_width, 'height': dst_height, 'nodata': 0 }) # 重投影并写入数据
下面是一个示例 Python 代码，用于打开 Sentinel-2 光栅文件并使用以下方法绘制假彩色合成图rasterio： import rasterio from rasterio.plot import...rasterio包打开 Sentinel-2 光栅文件，读取红色、绿色和蓝色波段，将它们堆叠在一起以创建假彩色合成，并使用 .plot 绘制结果rasterio.plot.show()。...然后可以使用模块show中的函数显示生成的图像rasterio.plot。 一旦我们将 Sentinel 2 图像加载到 Python 中，我们就可以开始从中提取信息。...rasterio以下是使用 计算 `Sentinel-2` 栅格文件的归一化差异植被指数 (NDVI)并绘制结果的示例 Python 代码： 代码如下： import rasterio import...rasterio包打开 Sentinel-2 栅格文件，读取红色和近红外波段，使用公式 计算 NDVI (nir - red) / (nir + red)，并使用 绘制结果rasterio.plot.show
首先，我们需要基于文件夹中遥感影像文件的文件名称特征，遍历生成文件名列表。在这里，我们使用两个嵌套的for循环，生成所有可能的栅格图像文件名，并将这些文件名保存在all_file_path向量中。...接下来，我们使用GDALOpen函数，从2018001这一天开始，通过循环打开对应名字的文件，直到找到文件夹中第一个实际存在的栅格图像文件（poDataset_actual），并获取其栅格图像的行列数（...接下来，我们遍历文件名列表all_file_path，对每个文件名进行处理。对于不存在的栅格图像文件，使用GDALDriver创建一个新的数据集（poDataset），并将其中的像元值设置为0。...其中，在对缺失的栅格图像加以生成时，我们首先使用GetGDALDriverManager()->GetDriverByName函数获取GDAL驱动程序对象，然后使用CreateCopy函数创建新的栅格图像...随后，我们用0填充新创建的栅格图像，并使用RasterIO函数对栅格图像的像元进行写入操作。 最后，在上述处理完成后，使用GDALClose函数关闭数据集，并输出新创建的栅格图像的文件名。
其中，CreateCopy()函数需要基于一个已有的栅格图像文件作为模板，将模板文件的各项属性信息（例如空间参考信息、像元个数、像元大小、波段数量等），自动作为新创建的栅格图像文件的属性信息；而Create...整体思路其实也很简单——我们在依据.tif格式的模板栅格图像文件创建新的.tif格式的栅格图像文件前，先建立一个.vrt格式的文件。....首先，我们创建两个GDALDataset*变量，分别指向.tif格式的模板栅格图像文件与我们将要创立的.vrt格式文件；随后，先用一次CreateCopy()函数，将模板文件的全部属性信息复制到.vrt...接下来，就可以开始配置我们所需要创立的新的.tif格式栅格图像文件。其中，再用一次CreateCopy()函数，将.vrt格式文件的全部属性信息复制到新的.tif格式的栅格图像文件中。...，创建新的.tif格式的栅格图像文件，并对新的图像文件的3个波段依次赋值的全部过程。
流域分析：使用水文分析工具，基于 DEM 数据划分研究区子流域。...Raster To Vector Lines 将表示线性网络的栅格转换为表示线性网络的要素，可视化效果更佳。...步骤四 沟坡沟底划分 面转栅格 提取平原 提取沟底 提取沟坡 4.1 面转栅格 Vector Polygons To Raster 将区域基本地貌分类矢量数据转为栅格，以便后续分析。...参数说明： stat：统计方式，包含 Mean、Median、Max、Min 等，其中 Total 为栅格计数 out_table：是否将结果导出表格。...参数说明： units：面积单位，分为"grid cells"栅格单元计数和"map units"实际地图面积单位 zero_back：是否将 0 值判定为背景。
当要在一个文件中写入多个组时，传入 mode = 'a' 给 to_netcdf ，从而确保每一次调用都不会删除文件。 除非执行一系列计算操作，否则 netCDF 文件中的值是不会加载到内存中的。...控制写入文件的数据类型。 _FillValue：当保存 xarray 对象到文件时，xarray 变量中的 Nan 会映射为此属性包含的值。这在转换具有缺省值的浮点数为整数时就显得非常重要了。...Rasterio 如果安装了 rasterio，可以使用 rasterio 打开GeoTiff以及其它栅格数据集。...使用 PyNIO 处理 xarray 可以处理 PyNIO 支持的所有格式文件，只需要在使用 open_dateset 方法时指定 engine 参数为 'pynio' 即可。...利用 concat 方法可以将多个文件合并为单个文件。
关于使用GDAL读写影像，平时也在网上查了很多资料，就想结合自己的使用心得，做做简单的总结。 在这里写一个例子：裁剪lena图像的某部分内容，将其放入到新创建的.tif文。...如果已经写入完毕或者不需要这张图像的相关操作了，最后一定要注意关闭关闭打开的文件，之前只会内存泄漏，而这里还会可能创建失败。...如果为GF_Read，则是将影像内容写入内存，如果为GF_Write，则是将内存中内容写入文件。 参数2、3：读写开始位置。相对于图像左上角顶点(从零开始)的行列偏移量。...3.5.重采样读写 RasterIO()另外一个用法是可以自动缩放，重采样读写影像，例如这里将512X512大小的lena图像重采样成256X256大小： //申请buf size_t imgBufNum...查阅网上资料得知，RasterIO()重采样方式默认是最临近的方法，只有建立金字塔时可以设置重采样方式，但也仅限于缩小。
Conda的使用 新建虚拟环境（Managing environments） conda create -n osgeo 切换到新建的虚拟环境 source activate osgeo （Linux...conda search --outdated 搜索指定包 conda search 删除某个包 conda remove 添加channel到conda配置文件...基于GDAL的空间栅格处理库 basemap 基于matplotlib的空间制图库 GeoPandas 基于pandas的空间数据分析库 RSGISlib 针对遥感数据及GIS分析的高级库 使用conda...库 conda install -c conda-forge rasterio 使用pip进行库的安装 什么是pip呢？...库 pip install rasterio‑1.0a12‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 安装Jupyter pip install jupyter 使用Jupyter Notebook
「earthpy」-Python处理栅格、矢量数据利器 最近在整理Python数据可视化课程的拓展内容时，发现了一个处理空间数据的超赞工具-「earthpy」，也解决了一个绘制艺术地图的问题，下面就给大家详细介绍一下这个工具...~~ earthpy简介及安装 EarthPy是一个 python 软件包，它使使用开源工具绘制和处理空间栅格和矢量数据变得更加容易。...Earthpy 依赖于侧重于矢量数据的 geopandas 和便于输入和输出光栅数据文件的rasterio，你还可以使用 matplotlib 进行绘图操作。...可以使用pip进行安装，但之前需要安装rasterio, geopandas, numpy等包： pip install earthpy earthpy包可视化功能 我们重点还是放在EarthPy工具的可视化展示上面...，如下： 使用 EarthPy 绘制栅格数据图层 from glob import glob import matplotlib.pyplot as plt import earthpy as et import
1.2 栅格文件筛选 由于我这里几乎将全部的代码都放在了主函数中，因此这一部分就先介绍代码main()函数的第一部分，亦即栅格文件的遴选部分；具体代码如下所示。...\n" << endl; } 这一部分主要就是做好调用自定义函数get_need_file()的变量准备，并调用get_need_file()函数，得到指定文件夹下的栅格文件；随后，将栅格文件的筛选结果进行输出...1.3 栅格文件读取 这一部分主要是基于GDAL库，循环读取前述文件夹中的每一个栅格遥感影像文件。...，pafScanline是我们读取栅格遥感影像文件所需的变量，之后读取好的遥感影像数据就会存放在这里；由于我们有多个栅格文件需要读取，因此通过for循环来实现批量读取的操作，并通过pic_index这个变量作为每一次读取文件的计数...这里我们通过new实现对pafScanline内存的动态分配，因为我们在获取栅格遥感影像的景数（也就是文件夹中栅格遥感影像文件的个数）之前，也不知道具体需要给pafScanline这一变量分配多少的内存
TIFF数据处理 标记化图片文件格式（TIFF）是地理空间最常用的栅格格式。TIFF文件可以包含多波段，整型高程数据，基本元数据，内部压缩以及其他常用的存储辅助信息的文件格式。...TIFF文件可以通过添加标记数据进行扩展，GeoTIFF就是扩展定义的地理空间数据的存储，常用的后缀.tif,.tiff和.gtif。 用open_rasterio函数可以读取tif数据。...>>>import xarray as xr >>>url = 'https://github.com/mapbox/rasterio/raw/master/tests/data/RGB.byte.tif...' >>>da = xr.open_rasterio(url) >>>da >>> [1703814 values...当前有3个版本的GRIB格式，目前GRIB1和GRIB2在广泛使用。 cfgrib安装 如果想用xarray读取GRIB文件，首先要安装一下ECMWF的cfgrib库。
之后我们根据自己的研究区进行裁剪【Spatial Analyst 工具-提取分析-按掩膜提取】 下面我们将裁剪好的研究区进行栅格转点【转换工具-由栅格转出-栅格转点】 转好之后的数据我们就可以拿来用了...InputRasterFolder = r'E:\CN\train' #放栅格数据的文件夹 # 设置Excel编码 file = xlwt.Workbook('encoding = utf-8')...#读取栅格 #获取注册类 #打开栅格数据 input_folder_list = os.listdir(InputRasterFolder) #读取文件夹里所有文件 tif_files = list...tif，都只认最后一个tif tif_files.append(filename) #将文件夹里的tif文件加入只有tif的列表 print(tif_files) sheet1.write...value = data[0, 0] * 0.01 #乘以参数，这个根据自己的数据情况做出修改 #将数据经纬度和对应栅格数值写入excel表 sheet1
现在有一个栅格遥感影像文件，其为.tiff格式的文件（但其实和.tif格式文件的操作方法是一样的），且像元的数值都是真实数值乘上10000之后的。...表示我们使用flatten()方法将二维数组展平为一维数组，并将结果赋值给变量data_one_column。 ...最后，将上述处理好的数据写入.csv格式文件。...其中，csv_file指定要写入的.csv格式文件的路径；with open(csv_file, 'w', newline='') as file表示我们使用open()函数打开.csv格式文件，并创建一个...csv.writer对象，同时指定文件的写入模式为覆盖写入'w'；writer.writerow(["Value"])意味着我们写入.csv格式文件的第一行，即表头，这里是一个标题为Value的列；最后
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