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Rasterio簡介
有沒有覺得用GDAL的Python綁定書寫的代碼很不Pythonic，強迫癥的你可能有些忍受不了。不過，沒關系，MapBox旗下的開源庫Rasterio幫我們解決了這個痛點。
Rasterio是基于GDAL庫二次封裝的更加符合Python風格的主要用于空間柵格數據處理的Python庫。
Rasterio中柵格數據模型基本和GDAL類似，需要注意的是：
在Rasterio 1.0以后，對于GeoTransform的表示棄用了GDAL風格的放射變換，而使用了Python放射變換的第三方庫affine庫的風格。
對于放射變換
affine.Affine(a, b, c,
d, e, f)
GDAL中對應的參數順序是：(c, a, b, f, d, e)
采用新的放射變換模型的好處是，如果你需要計算某個行列號的地理坐標，直接使用行列號跟給放射變換對象相乘即可，完全符合數學上矩陣乘法的操作，更加直觀和方便。
柵格數據讀取代碼示例
下面的示例程序中演示了如何讀取一個GeoTIFF文件并獲取相關信息，需要注意的是：
1、rasterio使用rasterio.open()函數打開一個柵格文件
2、rasterio使用read()函數可以將數據集轉為numpy.ndarray，該函數如果不帶參數，將把數據的所有波段做轉換（第一維是波段數），如果指定波段，則只取得指定波段對應的數據（波段索引從1開始）
3、數據的很多元信息都是以數據集的屬性進行表示的
import rasterio
with rasterio.open('example.tif') as ds:
print('該柵格數據的基本數據集信息（這些信息都是以數據集屬性的形式表示的）：')
print(f'數據格式：{ds.driver}')
print(f'波段數目：{ds.count}')
print(f'影像寬度：{ds.width}')
print(f'影像高度：{ds.height}')
print(f'地理范圍：{ds.bounds}')
print(f'反射變換參數（六參數模型）：\n {ds.transform}')
print(f'投影定義：{ds.crs}')
# 獲取第一個波段數據，跟GDAL一樣索引從1開始
# 直接獲得numpy.ndarray類型的二維數組表示，如果read()函數不加參數，則得到所有波段（第一個維度是波段）
band1 = ds.read(1)
print(f'第一波段的最大值：{band1.max()}')
print(f'第一波段的最小值：{band1.min()}')
print(f'第一波段的平均值：{band1.mean()}')
# 根據地理坐標得到行列號
x, y = (ds.bounds.left + 300, ds.bounds.top - 300) # 距離左上角東300米，南300米的投影坐標
row, col = ds.index(x, y) # 對應的行列號
print(f'(投影坐標{x}, {y})對應的行列號是({row}, {col})')
# 根據行列號得到地理坐標
x, y = ds.xy(row, col) # 中心點的坐標
print(f'行列號({row}, {col})對應的中心投影坐標是({x}, {y})')
# 那么如何得到對應點左上角的信息
x, y = (row, col) * ds.transform
print(f'行列號({row}, {col})對應的左上角投影坐標是({x}, {y})')
輸出如下：
該柵格數據的基本數據集信息（這些信息都是以數據集屬性的形式表示的）：
數據格式：GTiff
波段數目：3
影像寬度：4800
影像高度：4800
地理范圍：BoundingBox(left=725385.0, bottom=2648415.0, right=869385.0, top=2792415.0)
反射變換參數（六參數模型）：
| 30.00, 0.00, 725385.00|
| 0.00,-30.00, 2792415.00|
| 0.00, 0.00, 1.00|
投影定義：CRS({'init': 'epsg:32649'})
第一波段的最大值：5459
第一波段的最小值：-313
第一波段的平均值：489.80300625
(投影坐標725685.0, 2792115.0)對應的行列號是(10, 10)
行列號(10, 10)對應的中心投影坐標是(725700.0, 2792100.0)
行列號(10, 10)對應的左上角投影坐標是(725685.0, 2792115.0)
以上這篇使用Rasterio讀取柵格數據的實例講解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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