gdal Python 바인딩을 사용하여 gdalwarp의 결과 복제

GDAL python 바인딩을 사용하여 다시 프로젝트 / 다시 샘플링하려고하지만 명령 줄 유틸리티의 결과와 약간 다른 결과가 나타납니다 gdalwarp.

더 짧은 예는 아래 업데이트를 참조하십시오.

이 스크립트는 Python 접근 방식을 보여줍니다.

from osgeo import osr, gdal
import numpy


def reproject_point(point, srs, target_srs):
    '''
    Reproject a pair of coordinates from one spatial reference system to
    another.
    '''
    transform = osr.CoordinateTransformation(srs, target_srs)
    (x, y, z) = transform.TransformPoint(*point)

    return (x, y)


def reproject_bbox(top_left, bottom_right, srs, dest_srs):
    x_min, y_max = top_left
    x_max, y_min = bottom_right
    corners = [
        (x_min, y_max),
        (x_max, y_max),
        (x_max, y_min),
        (x_min, y_min)]
    projected_corners = [reproject_point(crnr, srs, dest_srs)
                         for crnr in corners]

    dest_top_left = (min([crnr[0] for crnr in projected_corners]),
                     max([crnr[1] for crnr in projected_corners]))
    dest_bottom_right = (max([crnr[0] for crnr in projected_corners]),
                         min([crnr[1] for crnr in projected_corners]))

    return dest_top_left, dest_bottom_right


################################################################################
# Create synthetic data
gtiff_drv = gdal.GetDriverByName('GTiff')
w, h = 512, 512
raster = numpy.zeros((w, h), dtype=numpy.uint8)
raster[::w / 10, :] = 255
raster[:, ::h / 10] = 255
top_left = (-109764, 215677)
pixel_size = 45

src_srs = osr.SpatialReference()
src_srs.ImportFromEPSG(3413)

src_geotran = [top_left[0], pixel_size, 0,
               top_left[1], 0, -pixel_size]

rows, cols = raster.shape
src_ds = gtiff_drv.Create(
    'test_epsg3413.tif',
    cols, rows, 1,
    gdal.GDT_Byte)
src_ds.SetGeoTransform(src_geotran)
src_ds.SetProjection(src_srs.ExportToWkt())
src_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(raster)


################################################################################
# Reproject to EPSG: 3573 and upsample to 7m
dest_pixel_size = 7

dest_srs = osr.SpatialReference()
dest_srs.ImportFromEPSG(3573)

# Calculate new bounds by re-projecting old corners
x_min, y_max = top_left
bottom_right = (x_min + cols * pixel_size,
                y_max - rows * pixel_size)
dest_top_left, dest_bottom_right = reproject_bbox(
    top_left, bottom_right,
    src_srs, dest_srs)

# Make dest dataset
x_min, y_max = dest_top_left
x_max, y_min = dest_bottom_right
new_rows = int((x_max - x_min) / float(dest_pixel_size))
new_cols = int((y_max - y_min) / float(dest_pixel_size))
dest_ds = gtiff_drv.Create(
    'test_epsg3573.tif',
    new_rows, new_cols, 1,
    gdal.GDT_Byte)
dest_geotran = (dest_top_left[0], dest_pixel_size, 0,
                dest_top_left[1], 0, -dest_pixel_size)
dest_ds.SetGeoTransform(dest_geotran)
dest_ds.SetProjection(dest_srs.ExportToWkt())

# Perform the projection/resampling
gdal.ReprojectImage(
    src_ds, dest_ds,
    src_srs.ExportToWkt(), dest_srs.ExportToWkt(),
    gdal.GRA_NearestNeighbour)

dest_data = dest_ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray()

# Close datasets
src_ds = None
dest_ds = None

다음의 출력과 비교하십시오.

gdalwarp -s_srs EPSG:3413 -t_srs EPSG:3573 -tr 7 7 -r near -of GTiff test_epsg3413.tif test_epsg3573_gdalwarp.tif

크기가 다르며 (2 행 1 열) 가장자리 근처의 픽셀 값도 다릅니다.

아래 test_epsg3573.tif 및 test_epsg3573_gdalwarp.tif의 투명 오버레이를 참조하십시오. 이미지가 동일하면 흑백 픽셀 만 있고 회색은 없습니다.

Python 2.7.8, GDAL 1.11.1, Numpy 1.9.1로 테스트

업데이트 :

여기 훨씬 짧은 예가 있습니다. 다음은 또한 다음과 일치하지 않는 결과를 생성하므로 업 샘플링으로 인한 것이 아닌 것 같습니다gdalwarp

from osgeo import osr, gdal
import numpy


# Create synthetic data
gtiff_drv = gdal.GetDriverByName('GTiff')
w, h = 512, 512
raster = numpy.zeros((w, h), dtype=numpy.uint8)
raster[::w / 10, :] = 255
raster[:, ::h / 10] = 255
top_left = (-109764, 215677)
pixel_size = 45

src_srs = osr.SpatialReference()
src_srs.ImportFromEPSG(3413)

src_geotran = [top_left[0], pixel_size, 0,
               top_left[1], 0, -pixel_size]

rows, cols = raster.shape
src_ds = gtiff_drv.Create(
    'test_epsg3413.tif',
    cols, rows, 1,
    gdal.GDT_Byte)
src_ds.SetGeoTransform(src_geotran)
src_ds.SetProjection(src_srs.ExportToWkt())
src_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(raster)

# Reproject to EPSG: 3573
dest_srs = osr.SpatialReference()
dest_srs.ImportFromEPSG(3573)

int_ds = gdal.AutoCreateWarpedVRT(src_ds, src_srs.ExportToWkt(), dest_srs.ExportToWkt())

# Make dest dataset
dest_ds = gtiff_drv.Create(
    'test_epsg3573_avrt.tif',
    int_ds.RasterXSize, int_ds.RasterYSize, 1,
    gdal.GDT_Byte)
dest_ds.SetGeoTransform(int_ds.GetGeoTransform())
dest_ds.SetProjection(int_ds.GetProjection())
dest_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(int_ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray())

# Close datasets
src_ds = None
dest_ds = None

그리고 이것은 내가 같을 것으로 예상되는 gdalwarp 호출입니다.

gdalwarp -s_srs EPSG:3413 -t_srs EPSG:3573 -of GTiff test_epsg3413.tif test_epsg3573_gdalwarp.tif

아래 이미지는 50 % 투명도로 오버레이 된 각 이진 이미지를 보여줍니다. 밝은 회색 픽셀은 두 결과간에 불일치입니다.

나는이 같은 결과를 얻을 수 gdalwarp에서 gdal.AutoCreateWarpedVRT내가의 기본 (-et)에 맞게 0.125에 오류 임계 값을 설정하는 경우 gdalwarp을 . 또는 의 기본 설정과 일치하도록 -et 0.0통화를 설정할 수 있습니다.gdalwarpgdal.AutoCreateWarpedVRT

예

다음과 비교할 참조를 작성하십시오.

gdalwarp -t_srs EPSG:4326 byte.tif warp_ref.tif

Python에서 프로젝션을 실행하십시오 (GDAL 자동 테스트 스위트 의 "warp_27 () 함수의 코드를 기반으로 함 ).

# Open source dataset
src_ds = gdal.Open('byte.tif')

# Define target SRS
dst_srs = osr.SpatialReference()
dst_srs.ImportFromEPSG(4326)
dst_wkt = dst_srs.ExportToWkt()

error_threshold = 0.125  # error threshold --> use same value as in gdalwarp
resampling = gdal.GRA_NearestNeighbour

# Call AutoCreateWarpedVRT() to fetch default values for target raster dimensions and geotransform
tmp_ds = gdal.AutoCreateWarpedVRT( src_ds,
                                   None, # src_wkt : left to default value --> will use the one from source
                                   dst_wkt,
                                   resampling,
                                   error_threshold )

# Create the final warped raster
dst_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').CreateCopy('warp_test.tif', tmp_ds)
dst_ds = None

# Check that we have the same result as produced by 'gdalwarp -rb -t_srs EPSG:4326 ....'

ref_ds = gdal.Open('warp_ref.tif')
ref_cs = ref_ds.GetRasterBand(1).Checksum()

ds = gdal.Open('warp_test.tif')
cs = ds1.GetRasterBand(1).Checksum()

if cs == ref_cs:
    print 'success, they match'
else:
    print "fail, they don't match"