파이썬을 사용하여 래스터에서 위도 / 경도를 높이시겠습니까?

누군가 ArcGIS를 사용하지 않고 래스터에서 고도 데이터를 얻는 경험이 있는지 궁금 하지만 오히려 정보를 파이썬 list이나 dict?

XY 데이터를 튜플 목록으로 가져옵니다.

xy34 =[perp_obj[j].CalcPnts(float(i.dist), orientation) for j in range (len(perp_obj))]

xy 쌍의 해당 고도를 얻으려면 목록을 반복하거나 함수 또는 클래스 메서드에 전달하고 싶습니다.

나는 주제에 대해 약간의 연구를했으며 gdal API가 유망한 것으로 들립니다. 누구든지 문제, 함정, 샘플 코드에 대해 어떻게 조언 할 수 있습니까?

작업중인 컴퓨터에서 시스템 경로 변수를 편집 할 수 없으므로 GDAL은 옵션이 아닙니다!

다른 접근법에 대해 아는 사람이 있습니까?

@Aragon의 답변보다 GDAL을 사용하는보다 프로그래밍 방식이 있습니다. 나는 그것을 테스트하지는 않았지만 대부분 과거에 나를 위해 일한 보일러 플레이트 코드입니다. Numpy 및 GDAL 바인딩에 의존하지만 그게 전부입니다.

import osgeo.gdal as gdal
import osgeo.osr as osr
import numpy as np
from numpy import ma

def maFromGDAL(filename):
    dataset = gdal.Open(filename, gdal.GA_ReadOnly)

    if dataset is None:
        raise Exception()

    # Get the georeferencing metadata.
    # We don't need to know the CRS unless we want to specify coordinates
    # in a different CRS.
    #projection = dataset.GetProjection()
    geotransform = dataset.GetGeoTransform()

    # We need to know the geographic bounds and resolution of our dataset.
    if geotransform is None:
        dataset = None
        raise Exception()

    # Get the first band.
    band = dataset.GetRasterBand(1)
    # We need to nodata value for our MaskedArray later.
    nodata = band.GetNoDataValue()
    # Load the entire dataset into one numpy array.
    image = band.ReadAsArray(0, 0, band.XSize, band.YSize)
    # Close the dataset.
    dataset = None

    # Create a numpy MaskedArray from our regular numpy array.
    # If we want to be really clever, we could subclass MaskedArray to hold
    # our georeference metadata as well.
    # see here: http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.subclassing.html
    # For details.
    masked_image = ma.masked_values(image, nodata, copy=False)
    masked_image.fill_value = nodata

    return masked_image, geotransform

def pixelToMap(gt, pos):
    return (gt[0] + pos[0] * gt[1] + pos[1] * gt[2],
            gt[3] + pos[0] * gt[4] + pos[1] * gt[5])

# Reverses the operation of pixelToMap(), according to:
# https://en.wikipedia.org/wiki/World_file because GDAL's Affine GeoTransform
# uses the same values in the same order as an ESRI world file.
# See: http://www.gdal.org/gdal_datamodel.html
def mapToPixel(gt, pos):
    s = gt[0] * gt[4] - gt[3] * gt[1]
    x = (gt[4] * pos[0] - gt[1] * pos[1] + gt[1] * gt[5] - gt[4] * gt[2]) / s
    y = (-gt[3] * pos[0] + gt[0] * pos[1] + gt[3] * gt[2] - gt[0] * gt[5]) / s
    return (x, y)

def valueAtMapPos(image, gt, pos):
    pp = mapToPixel(gt, pos)
    x = int(pp[0])
    y = int(pp[1])

    if x < 0 or y < 0 or x >= image.shape[1] or y >= image.shape[0]:
        raise Exception()

    # Note how we reference the y column first. This is the way numpy arrays
    # work by default. But GDAL assumes x first.
    return image[y, x]

try:
    image, geotransform = maFromGDAL('myimage.tif')
    val = valueAtMapPos(image, geotransform, (434323.0, 2984745.0))
    print val
except:
    print('Something went wrong.')

여기에 내 대답을 확인하고 자세한 내용은 여기 를 읽으 십시오 . 다음 정보는 Geotips에서 가져온 것입니다.

gdallocationinfo를 사용하면 특정 지점에서 고도를 쿼리 할 수 ​​있습니다.

$ gdallocationinfo gmted/all075.vrt -geoloc 87360 19679

위 명령의 출력 형식은 다음과 같습니다.

Report:
   Location: (87360P,19679L)
Band 1:
   Value: 1418

이는 제공된 지리적 위치의 표고 값이 1418임을 의미합니다.

예를 들어 GDAL을 기반으로하는이 코드 (및 Python, 숫자가 필요 없음)를 참조하십시오 : https://github.com/geometalab/retrieve-height-service

제공된 파이썬 코드는 주어진 x, y 좌표를 기반으로 래스터 셀의 값 데이터를 추출합니다. 이 훌륭한 소스 에서 예제의 약간 변경된 버전입니다 . 그것은 표준 파이썬 배포판 에 기반 GDAL하고 numpy있지 않습니다. Python Extension Packages 의 비공식 Windows 바이너리 를 지적 하여 빠르고 쉽게 설치하고 사용할 수있는 @Mike Toews에게 감사합니다 .

import os, sys, time, gdal
from gdalconst import *


# coordinates to get pixel values for
xValues = [122588.008]
yValues = [484475.146]

# set directory
os.chdir(r'D:\\temp\\AHN2_060')

# register all of the drivers
gdal.AllRegister()
# open the image
ds = gdal.Open('i25gn1_131.img', GA_ReadOnly)

if ds is None:
    print 'Could not open image'
    sys.exit(1)

# get image size
rows = ds.RasterYSize
cols = ds.RasterXSize
bands = ds.RasterCount

# get georeference info
transform = ds.GetGeoTransform()
xOrigin = transform[0]
yOrigin = transform[3]
pixelWidth = transform[1]
pixelHeight = transform[5]

# loop through the coordinates
for xValue,yValue in zip(xValues,yValues):
    # get x,y
    x = xValue
    y = yValue

    # compute pixel offset
    xOffset = int((x - xOrigin) / pixelWidth)
    yOffset = int((y - yOrigin) / pixelHeight)
    # create a string to print out
    s = "%s %s %s %s " % (x, y, xOffset, yOffset)

    # loop through the bands
    for i in xrange(1,bands):
        band = ds.GetRasterBand(i) # 1-based index
        # read data and add the value to the string
        data = band.ReadAsArray(xOffset, yOffset, 1, 1)
        value = data[0,0]
        s = "%s%s " % (s, value) 
    # print out the data string
    print s
    # figure out how long the script took to run