上一节简单介绍了GDAL,这一节将介绍一些GDAL的基本操作,如影像读写、波段提取、波段合成等。代码均用python编写。
众所周知,遥感影像是以栅格形式存储的,GDAL中使用dataset表示一个栅格数据(使用抽象类GDALDataset表示),一个dataset包含了对于栅格数据的波段,空间参考以及元数据等信息。一张GeoTIFF遥感影像,一张DEM影像,或者一张土地利用图,在GDAL中都是一个GDALDataset。
坐标系统(使用OGC WKT格式表示的空间坐标系统或者投影系统)
地理放射变换(使用放射变换表示图上坐标和地理坐标的关系)
GCPs(大地控制点记录了图上点及其大地坐标的关系,通过多个大地控制点可以重建图上坐标和地理坐标的关系)
元数据(键值对的集合,用于记录和影像相关的元数据信息)
栅格波段(使用GDALRasterBand类表示,真正用于存储影像栅格值,一个栅格数据可以有多个波段)
颜色表(Color Table用于图像显示)
GDAL使用Open()函数读取影像数据,函数返回Dataset对象。GDAL目前支持约100种格式的栅格数据读取,包括ERDAS Imagine、ENVI、GRASS、GeoTIFF、HDF4、HDF5、TIFF、JPEG、JPEG2000、PNG、GIF、BMP等。
import numpy as np
from osgeo import gdal
in_ds = gdal.Open(r"D:\data\test.tif") # 打开样本文件
xsize = in_ds.RasterXSize # 获取行列数
ysize = in_ds.RasterYSize
bands = in_ds.RasterCount # 获取波段数
geotransform = in_ds.GetGeoTransform() # 获取投影信息
projection = in_ds.GetProjectionRef()
block_data = in_ds.ReadAsArray(0,0,xsize,ysize).astype(np.float32)# 获取影像信息
B = block_data[0, :, :] #获取第一波段数据
G = block_data[1,:, :] #获取第二波段数据
R = block_data[2,:, :] #获取第三波段数据
Dataset对象的RasterYSize、RasterXSize和RasterCount属性分别返回栅格数据的行数、列数和波段数。Dataset对象的GetGeoTransform()方法返回栅格数据的坐标转换参数,即行列坐标与空间坐标的转换参数。Dataset对象的GetProjection()方法返回栅格数据的空间参照系统信息(WKT文本)。栅格数据通常有多个波段, Dataset对象的GetRasterBand(index)方法将返回某个波段的数据对象(Band对象),如ds.GetRasterBand(1)返回第一个波段的数据对象(注意:第一波段是1,不是0GetMinimum()和GetMaximum() 方法返回波段数据的最小值和最大值。ComputeStatistics()方法返回波段数据的统计信息,包括最小值、最大值、平均值和标准偏差,approx_ok参数表示是否抽样统计,值为False表示统计所有栅格。ReadAsArray()函数返回的二维数组,astype()可以改变数组的数据类型。
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_dataset=driver.Create("RGB.tif",xsize,ysize,3,gdal.GDT_Float32)
out_band1 = out_dataset.GetRasterBand(1)
out_band1.WriteArray(B)
out_band2 = out_dataset.GetRasterBand(2)
out_band2.WriteArray(G)
out_band3 = out_dataset.GetRasterBand(3)
out_band3.WriteArray(R)
out_dataset.SetGeoTransform(geotransform) # 写入仿射变换
out_dataset.SetProjection(projection)
将上一步得到的R、G、B三个波段数据存储为新的数据(RGB.tif)。gdal.GDT_Float32代表数据类型,数据类型决定了栅格值的范围,如数据类型为GDT_Byte,则栅格值的范围是0~255;如要存储的数据栅格值的范围是0~65535,则数据类型应该是GDT_UInt16。
gdal常用的数据类型包括:
from osgeo import gdal
def Pixel2world(geotransform, line, column):
originX = geotransform[0]
originY = geotransform[3]
pixelWidth = geotransform[1]
pixelHeight = geotransform[5]
x = column*pixelWidth + originX - pixelWidth/2
y = line*pixelHeight + originY - pixelHeight/2
return(x,y)
line和column为行列坐标(行列号);pixelWidth和pixelHeigt为x方向比例尺和y方向比例尺;originX和originY为左上角的x和y坐标。
from osgeo import gdal
def world2Pixel(geotransform, x, y):
originX = geotransform[0]
originY = geotransform[3]
pixelWidth = geotransform[1]
pixelHeight = geotransform[5]
line = int((y-originY)/pixelHeight)+1
column = int((x-originX)/pixelWidth)+1
return (line,column)
import numpy as np
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