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问如何将shapefile中的每一个(多边形)项作为单个几何处理？
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Stack Overflow用户

提问于 2022-04-19 11:21:24

回答 1查看 173关注 0票数 -1

进口货包：

from rasterio.mask import mask
import geopandas as gpd

打开一个shapefile：

gdf = gpd.read_file(shpfilepath+clipshape)

打开一个栅格文件：

img = rasterio.open(f'{rstfilepath}raw_immutable/SuperView/{SV_filename}{ext}')

然后执行行动：

for poly_gon in gdf.geometry:
    out_image, out_transform = mask(img, poly_gon, crop=True)

但这失败了：

TypeError: 'Polygon' object is not iterable

我无法找到如何处理shapefile中的每个多边形(在我的例子中为5)，使其成为裁剪光栅图像的多边形。

rasterio

polygon

geopandas

shapefile

clip

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-04-19 12:59:23

更新

不如去嵌套你的结果吧。首先创建一个空对象，就像一个空数据集，然后像这样填充它：

empt_dict1=dict()
for i in range(len(gdf.geometry)):
   empt_dict1[i] = dict()
   empt_dict1[i][0], empt_dict1[i][1] = mask(img, gdf.geometry[i], crop=True)

您期望的剪辑在empt_dict列表的每个子对象中。

我现在没有一个有用的gdf，所以如果您可以这样对它进行索引，或者您应该使用类似于.loc的东西，我就不放心了。

旧答案

如果我理解正确的话，你会同时使用所有多边形的整个区域。不如使用一个临时层将它们合并到一个单一的层中，如下面所示。PS:我试着用你们的名字，因为你们没有提供任何数据。

gdf["dummy"]=[0 for i in range(5)]
gdf_tempo = gdf.dissolve(by=dummy)

out_image, out_transform = mask(img, gdf_tempo , crop=True)

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/71924119

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