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(...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。...import rasterio import numpy as np # 读入的数据是绿，红，近红外波段的合成数据 with 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，数据类型，数据尺寸，投影定义，仿射变换参数等信息）...=src.width, height=src.height, count=1, crs=src.crs, transform=src.transform,
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...如果你需要计算某个行列号的地理坐标，直接使用行列号跟给放射变换对象相乘即可，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
遥感影像可以为矢量和栅格，这里以栅格为例。...影响格式为二值图像 #import rasterio and sklearn import rasterio from rasterio.warp import reproject, Resampling....transform, src_crs=resampled_raster1.crs, dst_transform=reprojected_raster1.transform, dst_crs...the second raster to WGS-84 reprojected_raster2 = rasterio.open("reprojected_raster2.tif", "w", crs="....transform, src_crs=resampled_raster2.crs, dst_transform=reprojected_raster2.transform, dst_crs
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）。...width 宽度 height 高度 bounds 地理范围 transform 反射变化参数 crs 坐标参考系 当然我们最关心的是如何读取波段数据，其实很简单，用read函数即可。
，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...，plotting_extent请使用 来自 ''es.stack（）'' 和 Rasterio 配置文件或元数据对象的数组。...In [18]: ep.hist(array) plt.show() 如何掩码 ''es.stack（）'' 可以处理栅格中的 ''nodata'' 值。...重新投影数据 注意 如果你使用的是 Windows，请确保在此处设置你的环境！ 如果数据位于不同的坐标中，裁剪功能将无法正常工作 参考系统（CRS）。...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。
一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。...本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。...其基于bokeh，bokeh是一个通用的可视化工具，有兴趣的可以参考github，我之前采用Scala语言对其进行了简单的封装，请参考使用bokeh-scala进行数据可视化以及使用bokeh-scala...3.4 切割 我们要对一个完整的影像进行切割，可以分为两步。首先将shp数据转换为geojson，然后使用rasterio进行切割。...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
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。..., Resampling from rasterio import crs src_img = 'example.tif' dst_img = 'reproject.tif' # 转为地理坐标系WGS84...dst_crs = crs.CRS.from_epsg('4326') with rasterio.open(src_img) as src_ds: profile = src_ds.profile...( src_ds.crs, dst_crs, src_ds.width, src_ds.height, *src_ds.bounds) # 更新数据集的元数据信息 profile.update
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。..., reproject, Resampling from rasterio import crs import rasterio def pydde_rasterProject_run(src_file..., EPSG_Code, tag_file): tag_crs = crs.CRS.from_epsg(EPSG_Code) with rasterio.open(src_file)...D8 流向算法创建从每个像元到其下坡相邻点的流向的栅格。...河流链工具向各交点之间的栅格线性网络的各部分分配唯一值。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。...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。...0 用matplotlib简单出图 >>>import cartopy.crs as ccrs >>>import matplotlib.pyplot as plt >>>crs = ccrs.UTM(...GRIB数据处理 GRIB格式是一种应用于气象领域的高效存储格式，由世界气象组织进行标准化。当前有3个版本的GRIB格式，目前GRIB1和GRIB2在广泛使用。
modis的hdf文件在存储上有优势，但是在实际使用过程中存在一定的弊端。...所以本次的代码任然有优化和改进的空间，但是感觉在hdf转tif这部中rasterio的效率比gdal高多了 import gdal, osr import numpy as np import os import...rasterio from rasterio.warp import calculate_default_transform, reproject, Resampling from rasterio..., reproject, Resampling from rasterio import crs path= r'D:/minxinan/data/NDVI/ndvihdf' ou=r"D:/minxinan...= crs.CRS.from_epsg('4326') for k in oufile: src_img=ou+'/'+k dst_img=repro+'/'+k with rasterio.open
数据创建 这里说的数据创建就是把我们的多个栅格序列组成上面类似的时空立方体（这里仅指时空栅格）。...之前我们讲了怎么读取单张栅格，读取完之后是一个numpy的ndarray，那么只要进行相应的矩阵拼接即可： 导入包 import rasterio import scipy.stats as ss...import numpy as np import glob from rasterio.plot import show 读取第一张图的元数据，方便最后写出结果 with rasterio.open...axis=0) ds.shape >> (36, 133, 110) show(ds[1,:,:]) 趋势和p值计算 前面说过只要对每个条柱时间序列进行趋势计算即可，那么如何同时对所有的条柱时间序列进行计算呢...总结 处理栅格序列的时候，元信息一般不变，所以可以利用某一个原始数据的元信息作为模版，方便保存处理后的结果； 对于栅格数据的值，就是一个数组而已，巧用numpy的函数可以实现很多我们需要的功能； 在能简化算法的时候
在本文中，我们将讨论如何使用 ChatGPT 分析 Sentinel 2 图像，我们将提供一些 Python 示例代码以帮助您入门。本文中的代码是由 chatGPT 创建的。...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...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
前言 需求就是想把wgs84的地理坐标转换成2000的投影坐标，在网上看的方法但是会报错，说是ArcGIS10.5的问题，今天试了下10.2的版本可以了，所以记录下过程，免得以后忘记了。...第二步 投影栅格，这一步就很简单了。
准备 要完成本教程，您需要： 具有sudo权限的非root用户的Ubuntu 16.04服务器。 一个MySQL服务器。 备份数据库。除非您正在使用全新的MySQL安装，否则应确保备份数据。...，请使用以下命令： $ sudo systemctl status mysql 如果输出的最后一行告诉您服务器已停止，您可以确定它已关闭： . . ....要使更改生效，请重新启动AppArmor： sudo systemctl restart apparmor 注意： 如果您跳过AppArmor配置步骤并尝试启动mysql，则会遇到以下错误消息： OutputJob...结论 在本教程中，我们移动了MySQL的数据，并使用Symlink使MySQL了解新位置。我们还更新了Ubuntu的AppArmor ACL以适应调整。...虽然我们使用的是块存储设备，但此处的说明适用于重新定义数据目录的位置，而不管底层技术如何。但是这种方法仅适用于运行MySQL的单个实例。
本文介绍基于C++语言的GDAL模块，按照给定的像元行数与列数，批量裁剪大量多波段栅格遥感影像文件，并将所得到的裁剪后新的多波段遥感影像文件保存在指定路径中的方法。 ...在之前的文章中，我们多次介绍了在不同平台，或基于不同代码语言，对栅格遥感影像加以裁剪、批量裁剪的方法，主要包括ArcPy依据矢量要素裁剪多张栅格图像，以及ArcPy栅格裁剪：对齐多个栅格图像的范围、统一行数与列数...首先，我们使用poOutputDataset->SetProjection设置输出文件的投影信息，即与输入文件相同的投影；其次，使用poDataset->GetGeoTransform获取输入文件的地理变换参数...由于在我这里，裁剪后遥感影像的像元大小（即单个像元的长度与宽度）没有改变，且裁剪前后栅格遥感影像的左上角像元没有发生变化，所以新的栅格遥感影像的地理变换参数和老的栅格遥感影像比起来，无需有任何改变；但是如果大家的裁剪需求不是这样的话...首先，创建一个大小为xSize * ySize的浮点型缓冲区，并使用poBand->RasterIO从输入文件中读取对应波段的像元数据到缓冲区；接下来，使用poOutputBand->RasterIO将缓冲区中的数据写入到输出文件对应波段中
因此，一般我们选择CreateCopy()函数来创建栅格图像文件较为方便，因为其不需要我们手动为所创建的栅格图像配置各种属性信息；但是有时我们希望所创建的新的栅格图像，其与作为模板的图像之间的属性有一定差异...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。....0); GDALRasterBand* poOutBand_2; poOutBand_2 = poDstDS->GetRasterBand(2); poOutBand_2->RasterIO...0); GDALRasterBand* poOutBand_3; poOutBand_3 = poDstDS->GetRasterBand(3); poOutBand_3->RasterIO...通过上述方式，我们就实现了CreateCopy()函数创建新的栅格图像且为新的栅格图像增添波段数量的需求。
（注意：数据间隙是使用python脚本模拟的，不是原始数据集的一部分） 如果数据间隙很小，则可以通过插入来自相邻像素的值来有效解决。我将概述解决此问题的 2 种方法。...第一个使用 QGIS，另一个使用纯 Python。 此处显示的方法使用该gdal_fillnodata工具应用反距离加权插值和平滑。...正如文档中所指出的，这适用于填充连续栅格数据（例如高程）中的缺失区域。它也适用于不同数据（例如航拍图像）中的非常小的差距。如果您希望插入点数据以创建栅格，则应改用该gdal_grid工具。...这在 QGIS 中的处理 → 工具箱 → 栅格分析 → 网格... 修复 QGIS 中的数据缺口 GDAL 带有一个工具 gdal_fillnodata，可以从 QGIS 的处理工具箱中使用。...如果源栅格设置了无数据值并且与缺失数据值相同，则可以跳过此步骤。否则，第一步是将栅格的无数据值设置为数据间隙的像素值。
GDALRasterBand* poOutBand; poOutBand = poDstDS->GetRasterBand(1); poOutBand->RasterIO...首先，因为是需要对大量的栅格进行批量操作，所以代码整体是在for循环中进行的，每一个循环都是对一个独立的栅格文件的创建、数据写入与文件保存操作；其中，"GTiff"表示我们将要生成的栅格文件是.tif格式的...，如果大家需要生成别的格式的话可以修改这里；auto x : my_file表示从我们前期已经获取到的需要处理的栅格文件列表中遍历（虽然我们这里是需要建立新的栅格文件，但由于我这里新的栅格文件的命名规则是与原有的栅格文件一致的...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。...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。
最近的 netCDF 版本基于更广泛使用的 HDF-5 文件格式。了解更多netCDF文件格式 [注1]。...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...时间单位 'units' 和 ‘calendar’ 属性控制 xarray 如何将 datetime64 和 timedelta64 数组序列化为数值数组。'...Rasterio 如果安装了 rasterio，可以使用 rasterio 打开GeoTiff以及其它栅格数据集。...Attributes: crs: +init=epsg:32618 目前这是个实验性功能，0.9.6以后的版本才支持。
前言 可能你们看见今天的题目有点奇怪，这有什么不会的。但你们可能误会了。...今天的缘由是，我在做好一张图片时，其中组合图里面的一张小图里面的一个标签需要更改，但我找不到原始文件，不知道这个字体是什么字体，所以没办法跟原图匹配上一模一样的字体。...为了一个标签，又重新去组图，是一件很麻烦的事情，所以呢，就有了今天的推文！ 参考文献： Wang, Q. S., Gao, L. N., Zhu, X....打开我们需要改正标签的图片，找到我们需要改正的地方 ? 2. 使用矩形选框工具选中字体 ? 3. 选择匹配字体 ? 4. 显示出了图中所用的字体 ? 5. 上面的目的就是为了知道用的图片什么字体。...然后我们新建一个文本，输入进去标签，直接选择图片使用的字体 ? 6. 使用套索工具，选中之前的文本，进行内容填充识别 ? ? 7. 选择内容识别，确定 ? 8. 然后再把做好的字体移动过去就可以了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
