GDAL VSIS3和GetRasterBand - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

利用gdal、rasterio将modis文件进行格式转换、投影转换

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...a0.shape a4=np.zeros((col,row))#建立一个空的数组，到时候放新的数据 for i in range(len(a0)):###只能用range和长度来循环...i和j，本来想说通过索引。。。...a0.shape a4=np.zeros((col,row))#建立一个空的数组，到时候放新的数据 for i in range(len(a0)):###只能用range和长度来循环...i和j，本来想说通过索引。。。

2.3K3 0

一堆的遥感影像里求平均（逐个像元），求几个平均。。。

(1).SetNoDataValue(noDataValue) ds.GetRasterBand(1).WriteArray(data) ds = None def File()...投影等信息，所有的源文件这些信息都是一致的 print ('rows and cols is '),rows,cols filesum = [[0.0]*cols]*rows #栅格值和，...13幅图像数据存入filedata中 count+=1 np.add(filesum,filedata,filesum) #求13幅图像相应栅格值的和...获取源文件的行，列，投影等信息，所有的源文件这些信息都是一致的 print ('rows and cols is '),rows,cols filesum = [[0.0]*cols]*rows #栅格值和，...filepath) #将2010年的13幅图像数据存入filedata中 count+=1 np.add(filesum,filedata,filesum) #求13幅图像相应栅格值的和

1.5K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

SVM检测影像的云

首先利用arcgis对landsat影像打点云样本和非云样本点图层，转为csv，用作机器学习检测样本 import numpy as np import pandas as pd from osgeo...import gdal, gdal_array # Tell GDAL to throw Python exceptions, and register all drivers gdal.UseExceptions...(img_ds.GetRasterBand(1).DataType)) for b in range(img.shape[2]): img[:, :, b] = img_ds.GetRasterBand....reshape(-1,1).astype('int') xtest=cloudtest[:,1:] cloudy_train = ytest[:int(len(ytest)*0.9)]#设置训练样本和测试样本...input outDataRaster.SetProjection(ds.GetProjection())##sets same projection as input outDataRaster.GetRasterBand

5623 0

MOD043km的hdf数据转为tif

MOD043km的hdf数据转为tifc尝试了两种办法，1是靠 gdal.open(r'D:/Thesis/ML/modis3km/MOD04_3K.A2018001.0320.061.2018003202214....hdf') 代码如下： import gdal, osr import numpy as np import os import rasterio from rasterio.warp import....hdf') sub=ds.GetSubDatasets() aod=gdal.Open(sub[10][0]).ReadAsArray()##这步有个问题aod=gdal.Open(sub[10])....ReadAsArray()的时候立刻报错，还是要[10][0]才可以，后续的问题不知道是不是这步有毛病 band = ds.GetRasterBand(1)#2 #arr = band.ReadAsArray...input8 outDataRaster.SetProjection(ds.GetProjection())##sets same projection as input9 outDataRaster.GetRasterBand

2.1K4 1

Python | GDAL处理影像

from band 3 into the output image. # 读取波段3，更简洁的写法 out_ds.GetRasterBand(1).WriteArray( gdal.Open(...print(value) 62 # 坐标变换案例：从整幅的landsat影像中截取华盛顿州Vashon岛（给定Vashon岛图幅左上角和右下角的坐标） import os from osgeo import...gdal # Vashon岛图幅左上角和右下角的坐标 # Coordinates for the bounding box to extract. vashon_ulx, vashon_uly =...off_ulx, off_uly = map(int, offsets_ul) off_lrx, off_lry = map(int, offsets_lr) # 从偏移量计算出Vashon岛图幅的行数和列数...的大小来实现如果它们比win_xsize和win_ysize大，那么会重采样为更高的分辨率，更小的像素如果它们比win_xsize和win_ysize小，那么会重采样为更低的分辨率，更大的像素，使用最邻近插值来实现

5K3 1

C++将h5转tif：支持高分数据等szip压缩的图像

在这里，包括标准输入输出、字符串流、向量、文件系统等功能，以及hdf5库与gdal库。...同时，定义了两个常量字符串h5_path与tif_path，分别指向转换前的HDF5图像和转换后的TIFF图像的目录。...同时，用size表示图像的宽度和高度，因为我这里HDF5图像是正方形，所以只需指定1个值。此外，band_num表示待转换遥感影像的波段数。...status = H5Fclose(file_id); 接下来，就该gdal库登场了。使用gdal库创建一个新的TIFF文件，并使用RasterIO方法将每个波段的数据写入到TIFF文件中。...同时，设置每个波段的NoData值为0，同时按照前述从HDF5图像中读取到的信息，设置TIFF图像的地理变换参数和投影信息。

5941 0

单进程和多进程克里金插值实例

所谓的无法正常运行是指运行的时间长度和单进程是一致的。另外，进程数设为2所用的时间最短，不知道为什么。。。...(r'D:/Thesis/ML/himawari/china/yw5kmraster.tif') bandg = ds.GetRasterBand(1) elevationg = bandg.ReadAsArray...(path+'/'+i) gt=src_ds.GetGeoTransform() rb=src_ds.GetRasterBand(1) shp_filename = r'D:/Thesis...(path+'/'+i) gt=src_ds.GetGeoTransform() rb=src_ds.GetRasterBand(1) shp_filename...(r'D:/Thesis/ML/himawari/china/yw5kmraster.tif') #bandg = ds.GetRasterBand(1) #elevationg = bandg.ReadAsArray

8895 1

栅格数据裁剪

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...第二就是首先自己选择出需要裁剪的区域，然后计算裁剪区域的GeoTransform的系数，最后将投影和GeoTransform系数赋值给裁剪子区域，写入输出文件。...我们知道GDAL中使用了六参数模型存储GeoTransform参数，如果进行矩形裁剪的话，只有GT(0)和GT(3)参数会有变化，即需要重新计算裁剪以后的左上角坐标即可。...= gdal.Open(image_name) band: gdal.Band = src.GetRasterBand(1) subset: np.ndarray = band.ReadAsArray...= dst.GetRasterBand(1) band.WriteArray(subset) band.FlushCache() del src del dst

2.7K5 0

GDAL计算平均值的图（tif）

""" Created on Sun Apr 14 14:25:16 2019 @author: Administrator """ import os import os.path import gdal...import sys from gdalconst import * from osgeo import gdal import osr import numpy as np #coding=utf-...(1).SetNoDataValue(noDataValue) ds.GetRasterBand(1).WriteArray(data) ds = None def File()...投影等信息，所有的源文件这些信息都是一致的 print ('rows and cols is '),rows,cols filesum = [[0.0]*cols]*rows #栅格值和，...13幅图像数据存入filedata中 count+=1 np.add(filesum,filedata,filesum) #求13幅图像相应栅格值的和

2.8K2 0

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

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。 ...=os.path.join(tim_out_file_path,rt_hv+".tif") 这一部分代码分为了四个部分，是因为自有产品的LAI是分别依据四种算法得到的，在做差时需要每一种算法分别和GLASS...(projection) out_DRT_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(DRT_lai_dif_array) out_DRT_lai...(projection) out_eco_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(eco_lai_dif_array) out_eco_lai...(projection) out_wat_lai.GetRasterBand(1).WriteArray(wat_lai_dif_array) out_wat_lai

6354 0

Python自动计算大量遥感数据的NDVI

band_red = dataset.GetRasterBand(3) data_red = band_red.ReadAsArray() data_red...随后，对于每个以.tif结尾的文件，首先使用gdal.Open()打开文件——其中的os.path.join()用于构建完整的文件路径；接下来获取影像数据集的宽度和高度，并使用gdal.GetDriverByName...output_dataset.GetRasterBand()获取输出影像文件的波段，band.WriteArray()将数据写入波段，band.FlushCache()刷新波段缓存。 ...此外，记得通过output_dataset.SetGeoTransform()和output_dataset.SetProjection()设置输出影像文件的地理变换和投影信息。 ...同时，需要清理和关闭数据集，将数据集和输出数据集设置为None以释放资源。还可以打印文件名和finished!，表示当前文件处理完成。

6012 0

Maiac文件的AOD信息提取-by python

首先安装GDAL，具体教程可以百度，但是有个注意的是安装时请使用typical模式，不要complete，否则会出错。...接着使用GDAL的translate函数转换出一张影像图： import subprocess subprocess.call('gdal_translate'+' -sds'+' -b'+' 2'+'...import gdal, osr import numpy as np ds = gdal.Open('D:/Thesis/ML/aod/MCD19A2.A2018001.h28v06.006.2018121012322...("D:\Thesis\ML\maiac_02.tif") band = ds2.GetRasterBand(1) arr = band.ReadAsArray() [cols, rows] = arr.shape...input outDataRaster.SetProjection(ds2.GetProjection())##sets same projection as input outDataRaster.GetRasterBand

1.1K2 0

打开栅格数据的正确方式

以一个简单例子说明如何打开栅格影像下面的例子打开一副GeoTIFF影像，输出了影像的一些信息，然后遍历了所有波段，输出波段的一些信息 import gdal # 打开栅格数据集 ds = gdal.Open...中的band计数是从1开始的 band = ds.GetRasterBand(b + 1) # 波段数据的一些信息 print(f'数据类型：{gdal.GetDataTypeName...中的band计数是从1开始的 band = ds.GetRasterBand(b + 1) band = band.ReadAsArray() print(f'波段大小：{band.shape...模块 from osgeo import gdal_array # gdal_array模块 image = gdal_array.LoadFile('example.tif') print(f'数据的尺寸...：{image.shape}') 在GDAL中使用Python的异常对象 import gdal import sys # 允许GDAL跑出Python异常 gdal.UseExceptions()

1.4K2 0

python+GDAL+numpy，点图层提取栅格像元数据

这部强调：投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！投影坐标一定要一致（shp和栅格）！！！CRS.from_epsg('32650')!...EPSG:32650: WGS 84 / UTM zone 50N 好了继续，有几个办法，一个是用gdal readRaster，或者把栅格转数组。。。...(src_filename) gt=src_ds.GetGeoTransform() rb=src_ds.GetRasterBand(1) ds=ogr.Open(shp_filename) lyr=...gt[1]) #x pixel py = int((my - gt[3]) / gt[5]) #y pixel----- ##实在不行就用数组提取吧 # band = src_ds.GetRasterBand...) #Assumes 64 bit int aka 'double'px和py是从左到右，从下到上逐个计算位置的个数，其源码是int，表示个数 intval = struct.unpack('h

1.9K4 0

Python批量更改多波段遥感数据的方法

()函数打开原始影像数据集，并指定只读模式；接下来，使用dataset.RasterXSize和dataset.RasterYSize获取影像数据集的宽度和高度。 ...首先，使用dataset.GetRasterBand()方法获取当前波段对象，然后使用band.ReadAsArray()将波段数据读取为数组；根据波段索引的不同，对波段数据进行处理。...其次，使用output_dataset.GetRasterBand()方法获取输出数据集中的当前波段对象，并使用output_band.WriteArray()方法将处理后的数据写入输出数据集。 ...再次，使用dataset.GetGeoTransform()和dataset.GetProjection()分别获取原始数据集的地理转换和投影信息，并使用output_dataset.SetGeoTransform...()和output_dataset.SetProjection()设置输出数据集的地理转换和投影信息。

6521 0

Basemap系列教程：绘图

ds = gdal.Open("...../sample_files/wrf.tiff") lons = ds.GetRasterBand(4).ReadAsArray() lats = ds.GetRasterBand(5).ReadAsArray...() u10 = ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray() v10 = ds.GetRasterBand(2).ReadAsArray() x, y = map(lons,...ds = gdal.Open(".....ds = gdal.Open("..

4.9K1 0

GDAL入门-使用GDAL进行遥感影像NDVI的计算（C++版本）

（开发环境的搭建参考我的博文：GDAL开发环境搭建（VS2010 C++版）） #include #include #include "gdal_priv.h" #...beief 计算NDVI NDVI=(Red-NIR)/(Red+NIR)=(Band3-Band4)/(Band3+Band4) @param inputFileNames 输入参数，红波段和红外波段的两幅遥感影像的全路径...; outputDataset->SetProjection(gdalProjection); cout << "正在进行数据处理..." << '\n'; // 取得红波段和近红外波段...GDALRasterBand* raseterBandRed = inputDatasets[0]->GetRasterBand(1); GDALRasterBand* raseterBandNIR...= inputDatasets[1]->GetRasterBand(1); GDALRasterBand* outputRasterBand = outputDataset->GetRasterBand

4.4K6 0

栅格数据裁剪

1.8K2 1

C++增加GDAL CreateCopy函数得到的栅格的波段数量

本文介绍基于C++语言GDAL库，为CreateCopy()函数创建的栅格图像添加更多波段的方法。 ...在C++语言的GDAL库中，我们可以基于CreateCopy()函数与Create()函数创建新的栅格图像文件。...vrt格式文件是GDAL库中提供的一种虚拟数据格式，这一数据格式的详细介绍大家可以参考GDAL库的帮助文档，这里我们就不再详细说明了；目前只需要知道，.vrt格式文件是支持利用AddBand()函数增添自身的波段数量的...1], nXSize, nYSize, GDT_Float64, 0, 0); GDALRasterBand* poOutBand_2; poOutBand_2 = poDstDS->GetRasterBand...1], nXSize, nYSize, GDT_Float64, 0, 0); GDALRasterBand* poOutBand_3; poOutBand_3 = poDstDS->GetRasterBand

4482 0

kri插值实例，批量气象插值（文件对应关系）

懵的不懂逻辑了，好吧废话不多说，这次解决的问题其实也比较基础，但却是非常常用和实用，对于入门简直神器。。。通常我们遇到的数据，不会整理的十分友好，需要我们对数据进行进一步处理，才能应用，特别是。。。...skip_header=True) testpoint = np.genfromtxt(r'D:\Thesis\point\1.csv',delimiter=',',skip_header=True) ds = gdal.Open...('D:\Thesis\samrast1.tif') bandg = ds.GetRasterBand(1) elevationg = bandg.ReadAsArray() [cols, rows]...= elevationg.shape format = "GTiff"#5 driver = gdal.GetDriverByName(format)#6 time=train[:,13] timeuni...outDataRaster.SetGeoTransform(ds.GetGeoTransform()) outDataRaster.SetProjection(ds.GetProjection()) outDataRaster.GetRasterBand

1.1K3 0

点击加载更多

利用gdal、rasterio将modis文件进行格式转换、投影转换

一堆的遥感影像里求平均（逐个像元），求几个平均。。。

SVM检测影像的云

MOD043km的hdf数据转为tif

Python | GDAL处理影像

C++将h5转tif：支持高分数据等szip压缩的图像

单进程和多进程克里金插值实例

栅格数据裁剪

GDAL计算平均值的图（tif）

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

Python自动计算大量遥感数据的NDVI

Maiac文件的AOD信息提取-by python

打开栅格数据的正确方式

python+GDAL+numpy，点图层提取栅格像元数据

Python批量更改多波段遥感数据的方法

Basemap系列教程：绘图

GDAL入门-使用GDAL进行遥感影像NDVI的计算（C++版本）

栅格数据裁剪

C++增加GDAL CreateCopy函数得到的栅格的波段数量

kri插值实例，批量气象插值（文件对应关系）

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐