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！
GDAL提供了gdalwarp命令可以方便地让我们进行影像拼接，重投影，裁剪，格式转换等功能
一、实验背景 基于栅格数据的空间分析，常常需要根据特定的分析场景对栅格数据进行处理，如栅格数据的噪声处理。噪声是属性值具有突跃特征的像元位置，直接对带有噪声的栅格数据进行分析会对结果造成较大的影响。...本实验讲述使用地理信息系统软件实现均值平滑处理栅格数据的方法，平滑模板设置为3像元宽度的正方形模板。读者通过实验练习，应能够对平滑操作的基本原理有较好的认识,掌握运用平滑方法来实现降噪处理。...二、实验数据 三、实验步骤 （1）查看当前栅格数据属性 双击“raster”图层，打开【Layer Properties】对话框；选择【Source】选项卡，可以查看到当前栅格数据的统计参数。
栅格数据源 1. 概述 我们知道将GIS数据大致分成矢量数据和栅格数据（地形和三维模型都是兼具矢量和栅格数据的特性）。...另外，基于矢量的地图叫做线划图，基于栅格的地图则是影像图。...这也是网络地图服务（Web Map Service，以下简称WMS）的含义，可以将传统意义上的矢量数据或者栅格数据，发布成图片形式的地图数据，供浏览器的用户使用。...也就是说通过GeoServer发布地图服务，并不是我们所预想的那样，先选择具体的服务类型，再按照服务类型进行操作；而是实现了地图数据发布与地图服务接口的分离，同一个数据可以对应多个服务接口。...栅格数据源 发布栅格数据源与发布矢量数据源的步骤基本一致，区别在于在新建数据源的时候选择栅格数据源GeoTIFF。
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(
查看GDAL支持的栅格数据格式 我们可以在终端中使用gdal --formats命令查看安装的GDAL库支持的栅格数据格式 Supported Formats: VRT -raster- (rw+
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...具体实现如下： # 打开栅格数据集 ds = gdal.Open('example.tif') # example.tif有三个波段，分别是蓝，红，近红外 # 获取数据集的一些信息 x_size =
前段时间应因缘梳理了下自己的 Java知识体系， 成文一篇望能帮到即将走进或正在 Java 世界跋涉的程序员们。...好了，当完成可上面这些基础内容的学习后，我们得到了第一张地图，像下面这样。 [1240] 第二张，技能图 即使掌握了第一张图要在 Java 的世界自由驰骋还是有点小困难的。...所以，基础像内功、框架如兵器、运用为招式，存乎一心、运用之妙，三者融会贯通，则已可在 Java 世界纵横一方。 如上所述，基于此我们有了第二张地图。...在这个阶段的每个人都可能面临不同的环境和实践，所以这阶段形成的地图会千差万别。 下面是我的第三张图，仅供走在 Java 征途上的同行者们参考。 而按这千差万别的地图走过的路径，正巧构成独一无二的你。...[1240] 即使你现在还没地图，但也别茫然而永远的驻足不前。 保持前进总会找到路，其实我就是这么过来的，一直以来，不敢止步。 我有一个微信公众号，经常会分享一些Java技术相关的干货。
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...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...波段索引从1开始） 数据的很多元信息都是以数据集的属性进行表示的 import rasterio with rasterio.open('example.tif') as ds: print('该栅格数据的基本数据集信息...那么如何得到对应点左上角的信息 x, y = (row, col) * ds.transform print(f'行列号({row}, {col})对应的左上角投影坐标是({x}, {y})') 输出如下： 该栅格数据的基本数据集信息
（单个数据的导入参见我上篇博文：PostGIS导入导出栅格数据） 我的实验环境如下： OS: Ubuntu 16.04 LTS PostgreSQL:9.5.5 PostGIS: 2.2...ST_AsTIFF上一篇中我们已经使用过，用于将PostgreSQL中的raster类型导出为TIFF格式对应的bytea类型，而ST_Union对于栅格数据来说，用于将分块的影像重新拼接为完整的一副影像
上一篇博文PostGIS导入导出ESRI Shapefile数据介绍了如何导入空间矢量数据到PostgreSQL中，紧接上一篇，本文将介绍如何使用PostGIS导入导出空间栅格数据。...PostGIS提供了raster2pgsql工具用于栅格数据的导入（可以使用man raster2pgsql命令查看帮助文档）。...可以看到有一个rid和rast的列，rid是以一个整形对插入的栅格数据进行的标示，rast列的类型是raster存储了具体数据。 ---- 如果想要导出数据，可以使用PostGIS提供的内置函数。
ArcGIS 是一款强大的地理信息系统软件，它可以帮助我们处理和分析各种类型的地理数据，如矢量数据，栅格数据，地图文档等。...public IGraphicsContainer pGraphicsContainer;//用于存储鹰眼地图的矩形框public IActiveView pActiveView;//用于存储鹰眼地图的活动视图...这个方法会自动加载 Mxd 文件中的所有图层和符号，并显示在地图控件上。...这个方法会自动创建一个 FeatureLayer 对象，并添加到地图控件的图层集合中。...接着，我们使用 OpenRasterDataset 方法来打开栅格数据集，并判断是否需要创建影像金字塔。
概述 **前文**讲了在前端实现地图的导出，本文简单的通过java实现一下后端地图的导出。....*; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.File; import...java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL...String mapTitle = "地图导出测试"; graphics2D.setColor(new Color(255,0,0,255));...底图切片的核心加载逻辑是通过传入的四至和地图级别计算需要叠加的切片的x和y的范围，并计算合并后的图片的大小，wms加载的逻辑是通过传入的四至和计算好的图片大小，再通过参数url和layers获取对应的图层的图片
一、知识地图 Java并发编程知识地图如下:
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...('example.tif') # 获得栅格数据的一些重要信息 print(f'投影信息：{ds.GetProjection()}') print(f'栅格波段数：{ds.RasterCount}')...转换结果是一个三维数组，第一个维度是波段数 在Band级别进行转换，转换的结果是一个二维数据 使用gdal_array模块中的LoadFile()函数直接进行（相当于第一种转换） import gdal # 打开栅格数据集
工作中需要处理MR栅格数据，原始数据关键列类似这个样子： ? 要处理成这个样子(栅格内主服务小区CGI中可能包含50多个CGI，只提取前15个) ?
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。...最后将栅格数据集的文件流传输到浏览器端。 如果我们想访问前文中配置好的栅格数据集，URL请求参数大致相同，如下所示： http://localhost:8080/geoserver/wms?...毕竟，要获取地图某一点的要素信息，就先得把地图给获取了。...如下图所示： 同样的，如果使用类似的参数来查询前文中配置好的基于栅格数据集的地图，在浏览器中输入如下地址： http://localhost:8080/geoserver/wms?...这其实也不难理解，如果把栅格数据当作是点要素的集合，那么点的像素值自然就是其关联的属性数据了。
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。...原理 首先说一下加快栅格数据计算的基本准则： （1）尽可能榨干电脑的全部性能，把电脑CPU、内存、固态硬盘、机械硬盘进行合理分工等； （2）使用多线程运算； （3）及时释放计算中占用的内存空间。...但如果你的栅格数据过大，就需要用到mmap_array，这是一个内存映射数组，可以保存到硬盘中。...但还需要注意个问题，如果你运行的是超级大的栅格数据，固态硬盘的容量应该是不够保存的，因此每次运行完栅格数据后，都应该及时转移数据到机械硬盘。...在选择压缩后，输出的数据需要注意，如果栅格数据大于4g，需要额外设置一个bigtif参数。
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