作为摄影测量与遥感的从业者，笔者最近开始深入研究gdal，为工作打基础！个人觉得gdal也是没有什么技术含量，调用别人的api。但是想想这也是算法应用的一个技能，多学无害！...的第三方库：GDAL进行遥感数据的读写 0 背景及配置环境 0.1 背景 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...这个开源栅格空间数据转换库拥有许多和其他语言的接口，对于python,他有对应的第三方包GDAL，下载安装已在上篇文章中提到。...目的: 可以使用Python的第三方包：GDAL进行遥感数据的读写，方便批处理。...以上这篇python+gdal+遥感图像拼接(mosaic)的实例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。
前期推文Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜详细介绍了基于Python语言gdal等模块实现遥感影像栅格数据的读取，以及基于质量评估（QA）波段实现栅格像元筛选与掩膜的全部操作...也就是说，本文重点不在于代码的讲解（具体代码在前述这一篇推文中已经很详细地介绍了），而是将上述代码在更为具体的一个实践中加以应用，告诉大家该如何选择波段、处理质量评估QA波段并进行筛选操作等。...由于MODIS系列遥感影像产品种类较多，不同产品之间的属性差异较大；因此建议大家每次使用一种MODIS产品时，都到官网查看其基本信息，有需要的话还可以在官网下载对应产品的用户手册。...这里需要注意的是：在MCD15A3H产品中是有两个质量控制QC波段的，这个是第一个QC，而第二个QC主要包括水陆区域、冰雪区域、气溶胶等信息，本文中暂且不涉及第二个QC。 ...在这里需要注意的是，之前的两篇推文：Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜以及Python中gdal读取多波段HDF栅格影像并绘制直方图中，已经对本次所要用到的大部分需求与代码加以实现并进行了详细讲解
本文介绍基于Python语言gdal等模块对遥感影像加以处理的详细代码与操作。 ...1.3 输出文件名称准备 前述1.1部分已经配置好了输出文件存放的路径，但是还没有进行输出文件文件名的配置；因此这里我们需要配置好每一个做差后的遥感影像的文件存放路径与名称。...；rt_raster_array[0]表示取Array中的第一个波段，在本文中也就是自有产品的LAI波段；rt_qa_array=rt_raster_array[1]则表示取出第二个波段，在本文中也就是自有产品的...在这里，QA波段原本为十进制（一般遥感影像为了节省空间，QA波段都是写成十进制的形式），因此需要将其转换为二进制；随后通过获取指定需要的二进制数据位数（在本文中也就是能确定自有产品中这一像素来自于哪一种算法的二进制位数...,row,col,1,gdal.GDT_Float32)表示按照路径、行列数、波段数与数据格式等建立一个新的栅格图层，作为输出图层的框架；其后表示分别将地理投影转换信息与像素具体数值分别赋予这一新建的栅格图层
写作时间：2019-03-22 --- 在进行遥感影像处理的时候，我们经常需要进行裁剪的工作，来看看如何使用GDAL工具进行这项操作吧！...参考资料： GDAL: gdalwarp GDAL: gdal_translate GDAL/OGR Python API 使用GDAL命令 GDAL提供了两个命令可以用于影像的裁剪：gdalwarp和...默认是在原数据的坐标系下的xmin ymin xmax ymax，当然我们也可以使用-te_srs参数指定-te参数所在的坐标系。 为什么不推荐gdalwarp命令呢？...使用Python代码 对于使用Python代码进行裁剪，我们有两种方法： 第一就是对命令行对应的借口直接进行调用。这个最直接最简单。...下面给出使用Python对MODIS反射率的第一波段进行裁剪的代码： from osgeo import gdal import numpy as np # API参考：https://gdal.org
思路与方法 使用Python进行栅格数据处理，很多时候，我们会将GDAL的Dataset对象转化为NumPy的ndarray对象，这样我们可以使用很多通用的Python库对数据进行处理，然后再借助GDAL...不同于普通的二进制文件，空间栅格数据的写需要注意两点： 数据的投影信息（确定了平面坐标系） 数据的地理坐标信息（确定了图像在给定坐标系下的位置） 在GDAL中，我们首先需要创建Dataset对象，然后给...Driver或者说GDALDriver（Python版本的API中对象名称好像都去掉了前缀GDAL，而C/C++版本的API很多对象前面都是有GDAL前缀的，如GDALDataset对象在Python中对应的是...如果我们没有一个原型数据，那么我们首先需要使用Create()方法创建一个空的Dataset对象，然后手动设置对象的波段，尺寸，空间信息等，然后再在对应的波段填空ndarray具体的数据。...，一种没有给定，需要手动指定Transform和Projection driver = gdal.GetDriverByName(driver) if prototype:
写作时间：2019-03-22 在进行遥感影像处理的时候，我们经常需要进行裁剪的工作，来看看如何使用GDAL工具进行这项操作吧！...参考资料： GDAL: gdalwarp GDAL: gdal_translate GDAL/OGR Python API 使用GDAL命令 GDAL提供了两个命令可以用于影像的裁剪：gdalwarp和...默认是在原数据的坐标系下的xmin ymin xmax ymax，当然我们也可以使用-te_srs参数指定-te参数所在的坐标系。 为什么不推荐gdalwarp命令呢？...使用Python代码 对于使用Python代码进行裁剪，我们有两种方法： 第一就是对命令行对应的借口直接进行调用。这个最直接最简单。...下面给出使用Python对MODIS反射率的第一波段进行裁剪的代码： from osgeo import gdal import numpy as np # API参考：https://gdal.org
标签：Python与Excel，xlwt 有时候，不需要调用Excel来处理电子表格数据。例如，使用xlwt。...首先，使用pip命令在终端安装xlwt： pip install xlwt 下面是一个示例。...LABS 原始数据被搅和在一起，账号和类别没有分开，有些数据甚至没有账号。...图1 要创建这样的输出，代码脚本执行以下操作： 1.分隔帐号和名称 2.分配一个99999的帐号，并将未编号帐号的单元格颜色设置为红色 3.将帐户名转换为正确的大写名称 4.删除帐户名中的任何多余空格...5.将账号和姓名写入电子表格中的两列 6.根据最宽数据的宽度设置每个电子表格列的列宽格式 代码如下： import sys import re from xlwt import Workbook, easyxf
GDAL栅格数据处理 栅格数据介绍 栅格数据读取 读取部分数据集 坐标变换 重采样 什么是栅格数据 基本上是一个大的二维或三维数组 没有独立的几何对象，只有像素的集合 二维：黑白图片 三维：彩色/假彩色...band 3 into the output image. # 读取波段3，更简洁的写法 out_ds.GetRasterBand(1).WriteArray( gdal.Open(band3_...fn).ReadAsArray()) 0 # Compute statistics on each output band. # 计算每个波段的统计量 # 注意用range(1,4)表示在波段1，2，...流程如下： 用ReadAsArray逐块读取数据举例 处理11行13列的栅格数据 块大小为5行5列 在右边界自动转换为3列 在下边界自动转换为1行 # 逐块处理大数据案例 # 将数字高程模型的单位从米转换为英尺...average', [2, 4, 8, 16, 32]) del out_ds # 打开QGIS，或者ArcGIS，看看输出文件 坐标变换 到目前为止，我们都在像处理数组一样处理栅格数据，只考虑了像素偏移，没有考虑真实世界的坐标
0.前言 因为没有喝上“秋天的第一份奶茶”，准备来更新一篇推送。 在上一篇推文中，我展示了如何使用Python结合Landsat制作遥感影像图（Python干货 | 制作遥感影像图）。...Fig.1 World Reference System 在某些遥感影像的应用场景中，如果我们关注的区域正好处于两景影像的交界处，如下图中的象山港，那我们就需要将影像拼接起来才可以使用。...1.准备工作 相较于上一篇推送，我们这次为了实现遥感影像的镶嵌拼接，我们使用到了两个库， rasterio和gdal。...import rasterio as rio import gdal 先介绍一下我们实现两组遥感影像拼接的思路，首先选取两景相邻的影像，分别得到他们的空间范围，再得到两景组合到一起之后的空间范围，使用gdal...# 计算新建的tif文件及本次打开的tif文件之间的坐标漂移 trans = gdal.Transformer(in_ds, out_ds, []) #
例如，如果解释器状态本身就已经损坏了，则可能会阻止我们进行Python堆栈跟踪，或者更糟糕，整个处理过程可能会破坏。...当应用的崩溃报告中含有minidump（小存储器转储文件：可帮助确定计算机为什么意外停止的最小的有用信息集）时, 我们使用之前生成的符号来跟踪应用里每个堆栈内容并将其链接到源代码中。..._PyObject_Call + 0x65 ... on and on 这个堆栈跟踪对于试图发现崩溃原因的开发人员来说并不是很有帮助。...虽然faulthandler包含了所有线程的Python堆栈帧，但默认情况下Crashpad并没有此功能。为了让这个报告变得有用，我们需要加入相关的Python状态。...下一步是解释此状态，提取相关信息，并将其作为崩溃报告的一部分发送。 解析Python堆栈帧 在CPython中，“frames”是函数执行的单位，Python类似于本机堆栈帧。
背景介绍 这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。...普通的 NumPy 数组用于处理可以容纳在内存中的数据集，并且在大多数情况下，计算和操作速度更快。然而，它们不能用于处理比可用内存更大的数据集。...这种数组的数据存储在磁盘上的一个文件中，而不是直接存储在内存中。numpy.memmap 的主要优点是，它允许您处理比可用内存更大的数据集，因为数据只在需要时才从磁盘加载到内存中。...进行数据计算，但arcpy数据生成结果是没有被压缩过，每一期的数据都会生成200G大小的栅格数据。...有没有办法既提高CPU的运行速度，也不爆内存，还能提高运算速度？可以，使用多线程。 Python的多线程技术可以使用内置的 threading 模块来实现。
在这种情况下，您将获得一个堆栈跟踪和有关不符合“键值编码兼容”的神秘错误消息。 SIGABRT错误的问题在于它过于笼统。Xcode基本上是在说：“看，您的应用程序崩溃了，这就是我们所知道的。”...检查堆栈跟踪 在许多情况下，Xcode不会向您显示SIGABRT崩溃的任何有用的错误消息。发生这种情况时，了解一些调试命令很有用，例如bt。 Xcode具有称为LLDB的集成调试环境。...您可以键入bt以查看当前的调用堆栈（也称为“ backtrace”或“ stacktrace”）。这是运行到当前崩溃的所有功能的列表。此跟踪通常包括导致错误的功能。...您可以在堆栈跟踪中发现以下信息吗？...惊人的！ 请记住，stacktrace是从外向内运行的。堆栈跟踪显示顶级函数调用的底部，往上走的堆越高，越深的电话去在。最新的，最新的，最深层的调用位于堆栈的顶部。
一旦你的Python 由于错误崩溃，解释程序就会转出一个“堆栈跟踪”，那里面有可用到的全部信息，包括你程序 崩溃的原因以及是那段代码（文件名、行数、行数调用等等）出错了。这些错误被称为异常。...如果在运行时发生这样的错误，Python 使你能够监控这些错误并进行处理。 ...一旦某些错误处理不当，Python 也 还能提供一些信息，作为某个错误结果而产生的堆栈追踪不仅可以描述错误的类型和位置，还 能指出代码所在模块。 ...10）解释性和（字节）编译性 Python 是一种解释型语言，这意味着开发过程中没有了编译这个环节。一般来说，由于不 是以本地机器码运行，纯粹的解释型语言通常比编译型语言运行的慢。...然而，类似于Java，Python实际上是字节编译的，其结果就是可以生成一种近似机器语言的中间形式。这不仅改善了Python的性能，还同时使它保持了解释型语言的优点。
这种方法远不是理想的，有更好的方法可以找出代码的错误所在，本文将探讨其中一些问题和应对方法。 ? 日志是必须的 如果在编写应用程序时没有设置日志记录，那么您最终会后悔的。...幸运的是，在Python中，建立基本的日志程序非常简单: import logging logging.basicConfig( filename='application.log',...调试崩溃的应用程序 如果您的应用程序在您有机会了解其中发生了什么之前就崩溃了，那么您可能会发现这个技巧非常有用。...堆栈跟踪 假设您的代码是运行在远程服务器上的Flask或Django应用程序，在那里您无法获得交互式调试会话。...为了使运行/测试和修改的循环更容易，您可以运行importlib.reload(模块)，以避免在每次更改后重新启动交互会话: >>> import func from module >>> func()
网上的教程都是新建和读取，都没有提到这个，结果自己蠢到试了好久都没有发现问题在哪，以为是什么数据类型与设置字段属性不匹配，一头雾水哈哈哈。...补充知识：python使用GDAL生成shp文件 GDAL是一个开源的地理工具包，其支持基本所有的地理操作，其有python、java、c等语言包，是地理信息C端开发不可越过的工具，鉴于python语言的简单性...，这里使用python中GDAL包来进行shp文件的生成，这里本质是利用ogc地理标准的坐标字符串来生成shp。...第一步：安装GDAL环境，建议下载后，本地安装，注意与python版本号要对应，可参考网上教程。...以上这篇python使用gdal对shp读取,新建和更新的实例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。
Sentry是基于Python语言和Django架构的，一种Web形式的日志收集应用。 发现 在对该Web应用进行分析过程中，页面上经常有一些莫名其妙的堆栈跟踪行为（stacktrace）跳出来。...并且其用户密码重置功能貌似非常不稳定，老是会崩溃。如果在不关闭Django调试模式的情况下，当发生堆栈跟踪行为时，页面上就会打印显示出整个运行环境，好在其中不包括密码、密钥或key等敏感信息。...但是，在认真查看堆栈跟踪方法时，一些环境变量值看似很有意思，比如： SESSION_COOKIE_NAME的名称是sentrysid SESSION_SERIALIZER对应的调用方法是django.contrib.sessions.serializers.PickleSerializer...在Python中，Pickle模块是对Python对象结构进行二进制序列化和反序列化的协议实现，就是把Python数据变成流的形式，就像其中的类和方法一样。...但是，Django框架中用来验证会话cookie的SECRET_KEY，在堆栈跟踪行为中是不存在的。
该语法遵循 Discover queries 中的语法。如果要否定匹配，可以在表达式前面加上感叹号(!)。 所有值都匹配，并且在堆栈跟踪的情况下，将考虑所有帧。如果所有匹配项都匹配，则应用指纹。...，则堆栈跟踪规则（以前称为分组增强）会影响输入该算法的数据。...Cut Stack Traces 在许多情况下，您要删除堆栈跟踪的顶部或底部。例如，许多代码库使用通用函数来生成错误。在这种情况下，错误机制将显示为堆栈跟踪的一部分。...在所有情况下，以上所有 frame 均与分组无关。 同样，您也可以删除堆栈跟踪的 base。...默认的策略是考虑与分组相关的大多数堆栈跟踪。这意味着导致崩溃的每个不同的堆栈跟踪都将导致创建不同的组。如果你不想这样，你可以通过限制应该考虑的帧数来强制设置更大的组。
请注意，traceback模块中的函数可以在给定这样的帧的情况下构建调用堆栈。 这对于调试死锁是最有用的：这个函数不需要死锁线程的协作，只要这些线程的调用堆栈保持死锁，它们就会被冻结。...对于任何堆栈帧，只能访问有关最近处理的异常的信息。 如果堆栈中的任何位置都没有处理异常，None则返回包含三个值的元组 。否则，返回的值是。...sys.getrecursionlimit（） 返回递归限制的当前值，即Python解释器堆栈的最大深度。此限制可防止无限递归导致C堆栈溢出并导致Python崩溃。...该函数是特定于线程的，但是探查器无法知道线程之间的上下文切换，因此在存在多个线程时使用它是没有意义的。此外，它的返回值没有使用，所以它可以简单地返回None。...sys.setrecursionlimit（限制） 设置Python解释器堆栈的最大深度以限制。此限制可防止无限递归导致C堆栈溢出并导致Python崩溃。 最高可能的限制取决于平台。
请注意，traceback模块中的函数可以在给定这样的帧的情况下构建调用堆栈。 这对于调试死锁是最有用的：这个函数不需要死锁线程的协作，只要这些线程的调用堆栈保持死锁，它们就会被冻结。...对于非死锁线程返回的帧在调用代码检查帧时可能与该线程的当前活动没有关系。 此功能仅用于内部和专门用途。 2.5版中的新功能。 sys.dllhandle 指定Python DLL句柄的整数。...对于任何堆栈帧，只能访问有关最近处理的异常的信息。 如果堆栈中的任何位置都没有处理异常，None则返回包含三个值的元组 。否则，返回的值是。...sys.getrecursionlimit（） 返回递归限制的当前值，即Python解释器堆栈的最大深度。此限制可防止无限递归导致C堆栈溢出并导致Python崩溃。...sys.setrecursionlimit（限制） 设置Python解释器堆栈的最大深度以限制。此限制可防止无限递归导致C堆栈溢出并导致Python崩溃。 最高可能的限制取决于平台。
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