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使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据

EarthPy 有一个 ''stack（）'' 函数，可让您 获取一组“.tif”文件，这些文件都位于相同的空间范围、CRS 和分辨率中 并将它们一起导出为一个堆叠的“.tif”文件，或者在 Python...合并多个文件 stack函数具有可选的输出参数，您可以在其中编写栅格 添加到文件夹中的 TIFF 文件。如果要使用此功能，请确保有 是要将 TIFF 文件写入的文件夹。...要获取栅格范围，plotting_extent请使用 来自 ''es.stack（）'' 和 Rasterio 配置文件或元数据对象的数组。...' 查看裁剪前的边界和栅格 请注意，数据似乎被洗掉了。...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。

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网络地图服务（WMS）详解

不过在本文中，我们将会主要看到这个区别：Get请求是将参数拼接到URL上进行参数传递的，而POST是将参数写入到请求正文中传递的；因此，Get请求有URL长度的限制，通常用于查询；Post请求则没有长度限制...不难想象，为了保证正确的输出结果，我们必须配置足够多的参数，比如地理范围，空间参考、输出宽高以及格式等。...CRS=namespace:identifier 必要 坐标参考系统。 BBOX=minx,miny,maxx,maxy 必要 边界框包围盒（从左下到右上，使用CRS的单位）。...如果我们对矢量和栅格足够熟悉的话，我们能大概猜出WMS服务返回地图文件大概的处理算法流程： 由于数据源是矢量数据，所以我们关键是矢量栅格化的算法。...根据传递的参数坐标参考系统CRS、地理范围BBox、宽WIDTH以及高HEIGHT足够帮助我们确定一个栅格数据集。 通过矢量栅格化算法对栅格数据集填充像素值，这中间涉及到图像的重采样操作。

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    空间数据处理(一)

    点：数据结构为坐标对和附带的值，比如一个地点的温度和它附带的信息比如站点 线：线指的是一系列线段组成的结构，比如河流 多边形：为封闭的折线，起始坐标和终点坐标一致 Raster data 栅格数据通常用于表示空间连续现象...栅格单元值通常应该代表它所覆盖区域的平均(或大多数)值或者是中心点的值 与矢量数据相比，栅格数据并不显示存储坐标。通过划分范围来确定，从行数和列数来确定每个单元格的分辨率。...RasterLayer RasterLayer对象表示单层栅格数据。一个RasterLayer对象存储一些描述它的基本参数。这些参数包括列和行数、空间范围和坐标参考系统。...RasterStack和RasterBrick 在大多数的情况下，使用的是单层的栅格数据分析，但是在一些案例中，需要使用到多层数据，因此引入RasterStack和RasterBrick。...RasterStack针对的是单一的多层文件，RasterBrick针对的是多个文件 事实上，Rasterstack是具有相同空间范围和分辨率的RasterLayer对象的集合。

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    rasterio的安装和使用

    由于工作和自己的原因，需要搞一点科研，这一直是我的短板。所以我浅学了一下大学数学（线代、高数和概率论），准备结合Python做一些事情。...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。...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。...这里我们需要计算NDVI，我们只需要读取红外和近红外波段即可。...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

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    使用Rasterio做投影变换

    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）。...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。...src_img = 'example.tif' dst_img = 'reproject.tif' # 转为地理坐标系WGS84 dst_crs = crs.CRS.from_epsg('4326...src_ds.width, src_ds.height, *src_ds.bounds) # 更新数据集的元数据信息 profile.update({ 'crs':..., 'nodata': 0 }) # 重投影并写入数据 with rasterio.open(dst_img, 'w', **profile) as dst_ds

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    使用Python以优雅的方式实现根据shp数据对栅格影像进行切割

    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。...其中src表示原始影像，src.crs可以取到原始投影，dst_crs位定义的目标投影，与上一篇中介绍shp投影变换时基本一致。        然后计算投影后的tiff元数据信息。...dst = rio.open(newtiffname, 'w', **kwargs)打开一个新的影像其模式w表示写入。        最后循环原始影像的所有波段，逐一进行投影变换并写入新的影像。...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。

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    使用Rasterio读取栅格数据

    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...（这些信息都是以数据集属性的形式表示的）： 数据格式：GTiff 波段数目：3 影像宽度：4800 影像高度：4800 地理范围：BoundingBox(left=725385.0, bottom=2648415.0

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    一个R语言中操纵矢量空间数据的标准化工具—sf

    我们可以把“Features”看做是一种包含特定空间位置或范围的“事物”或对象；Featrue gemetry 是指某种空间几何特征（位置或范围），或者你也可以直接把其当成是一个点、点集合、线、线集合、...一个新包的价值 sf 包（Pebesma,2018）是R语言中一个读取、写入、操纵、计算simple features对象的工具包。...这样来设计函数和方法可以非常容易的适用于管道式工作流程。像st_crs之类的替换函数建议用st_set_crs这种形式，看起来更加优雅。 3. 拥抱函数式编程。...最常听到的问题是在这本新书中栅格数据在哪里:sp为网格数据提供了简单的类，栅格(Hijmans, 2016b)提供了大量的类和密集的方法来使用它们，并与sp向量类紧密集成。...栅格数据、空间时间序列和栅格时间序列是该项目今后探索的重点领域。

    4.3K51

    R矢量地图栅格化（将shapefile转换成raster）

    R矢量地图栅格化（将shapefile转换成raster） 背景 在处理地图数据时候，经常会碰到shp与raster两种格式。通常r中应用较多的为raster栅格数据。shp文件太大，读取也不方便。...关键是 rasterize，rasterize(shape, r, 1)里面有三个主要参数： shape是shp文件 r是要栅格化的范围及像素大小；需要先定义 1表示，栅格化后，所有值大小 library...SpatialPolygonsDataFrame features : 12 extent : 5.74414, 6.528252, 49.44781, 50.18162 (xmin, xmax, ymin, ymax) crs...resolution : 0.05, 0.05 (x, y) extent : 5.74414, 6.54414, 49.43162, 50.18162 (xmin, xmax, ymin, ymax) crs...c(6.1,5.9), y=c(49.7,49.9)) df_sp=df coordinates(df_sp) <- ~ x + y proj4string(df_sp) CRS

    1.8K20

    geotrellis使用（十四）导出定制的GeoTiff

    当然有人会说这个很容易，用GDAL的gdaltransform等可以很容易的实现此功能，GDAL是很强大，但是前提是你的数据不能太大并且只能处理单块栅格数据。...2.数据导入        要想处理大数据或者处理多块栅格数据就不能直接处理栅格数据，可以先将栅格数据导入到Accumulo中，当然导入之后是一块块的瓦片，这部分在geotrellis使用（三）geotrellis...，polygon是用户选取的范围。...stitch.extent得到，srcCRS是原始数据的投影类型，可以通过上述raster对象的raster.metadata.crs得到，dstCRS表示目标投影方式，即用户想要的投影方式，同样method...有了这个编码之后就可以很容易的得到投影方式，代码如下： try{ CRS.fromEpsgCode(epsg) } catch { case _ => CRS.fromEpsgCode(3857

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    又见dask! 如何使用dask-geopandas处理大型地理数据

    前言 读者来信 我之前是 1、先用arcgis 栅格转点 2、给点添加xy坐标 3、给添加xy坐标后的点通过空间连接的方式添加行政区属性 4、最后计算指定行政区的质心 之前的解决办法是用arcgis 完成第一步和第二步...dask的理解有问题，想要请教一下大佬 读者的问题涉及到地理信息系统（GIS）操作的一系列步骤，具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些点添加行政区属性、以及计算指定行政区的质心...优化建议： 资源分配：确保有足够的计算资源（CPU和内存）来处理数据。对于dask-geopandas，可以通过调整Dask的工作进程数和内存限制来优化性能。...此外，确保在执行空间连接之前，两个数据集已经有了匹配的坐标参考系统（CRS）。这样可以避免在每个分区上重复昂贵的CRS转换操作。...dask_geopandas目前可能不支持直接写入文件格式如Shapefile，因为这通常涉及将数据集合并到单个分区。你可能需要先将数据写入Parquet等格式，或者手动分批写入。

    24010

    Python绘制地图专用库（Cartopy）

    地图绘制 大家在绘制栅格地图的时候有可能还在使用ArcGIS进行出图，但是ArcGIS出图比较慢，而且批量出图的时候又比较麻烦。...今天给大家介绍一个Python中用于地图绘制的库，Cartopy，这个库跟basemap非常相似，不过basemap现在已经不再更新。所以大家使用Python绘制地图还是使用Cartopy比较好。...Cartopy简介 Cartopy是一个Python软件包，用于地理空间数据处理，以便生成地图和其他地理空间数据分析。...plot coastlines & gridlines ax.coastlines() ax.gridlines(linestyle='--') # show figure plt.show() 单个栅格图...figsize=(8, 7)) ax = plt.subplot(111, projection=ccrs.PlateCarree()) extent = [-130, -60, 20, 51] # 限定绘图范围

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    什么！？现在连这个地理学术可视化工具还不知道？！速度学！！

    API(用户指南)清晰明了； gma库是一个开放共享的库，包括指数运算、数学运算、系统交互、空间杂项、栅格处理、栅格分析、矢量数据处理等方向近百个功能函数，绝对的空间数据处理王者级别的。...gma库也是一个持续更新的库，小伙伴们在阅读完本期之后记得多使用该工具，多多提问题哈 gma库目前只支持Window系统，暂不支持 Linux、MacOS 和其他平台。...，大家可参考：gma相关计算函数介绍[2] 这里小编还是列举几个可视化绘制的样例，后期如果大家感兴趣，私信小编，也可以进行视频内容的制作的~~ import cartopy.crs as ccrs import...DataCRS = mpt.GetCRS(WKTCRS) ax.set_extent(ExtentPLT, crs = DataCRS) # 1.绘制底图图层 ##...= 6, length = 3, color = 'black', width = 0.1) plt.show() Example Of tiff data in gma 可以看出，gma库绘制的可视化结果能够完美绘制指北针和比例尺

    1.5K30

    geotrellis使用（四十）优雅的处理请求超过最大层级数据

    研究 GIS 的人应该都清楚在 GIS 中最常用的技术是瓦片技术，无论是传统的栅格瓦片还是比较新颖的矢量瓦片，一旦将数据切好瓦片就会造成其层级固定，假如说 0 - 11 级，请求此层级范围内数据的时候能够正常响应...这个问题可以用手动挡汽车和自动挡汽车进行类比，传统方式就像手动挡，最大只能到 5 档，而现在的需求是希望挡位能变的更高些。但愿我已经清晰的说明了此问题，本文对此原理和实现方案进行简单探讨。...1.2.2 取到请求瓦片的范围 想要取到最大层的数据首先要取到瓦片包含数据的范围，这个范围我们只能根据所请求瓦片的 z、y、z 获得，如下： val layerId: LayerId = LayerId..., layoutLevel.layout.layoutRows) val targetExtent = mapTransform(x, y) 首先取到 maxZoom 层的元数据，根据投影（rmd.crs...）、范围（rmd.extent）及 zoom 信息，获取到当前 z 层的 layout，这个具体细节涉及到金字塔理论，大意是根据投影、范围和层级就可以取到瓦片的编号和范围情况，最终也正是根据 x、y 计算出瓦片数据范围

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