GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。

Python的GDAL库作为栅格数据的处理转换库，其支持几百种栅格数据格式，如常见的TIFF、ENVI、HFA、HDF4等。因为遥感影像大部分都是栅格数据，所以GDAL库非常适合处理遥感影像、如光谱指数计算、波段合成、批量下载、栅格转面等。

一、导入所需要的库

os库用来判断文件是否存在，gdal库用来打开栅格数据并实现栅格转换，osr库用于定义投影，ogr库用于创建并编辑矢量。

var code = "3085904e-43cb-46ec-b554-3611f7b23acb"

import os
from osgeo import gdal, osr, ogr

二、栅格转面

栅格转面是指将栅格数据转换为连续的面状要素，通常在GIS数据分析和空间建模中使用。其主要意义包括：

1. 提高数据精度：栅格数据是离散的，而面状要素是连续的，将栅格数据转换为连续的面状要素可以提高数据的精度。

2. 便于空间分析：栅格数据在进行空间分析和建模时存在不足，而面状要素具有更强的可视化和解释性，便于空间分析和建模。

3. 方便数据交换：在不同GIS软件和平台之间，栅格数据的格式和处理方式可能存在差异。将栅格数据转换为面状要素可以方便数据的交换和共享。

1.读取栅格数据

# 栅格转面
ds_raster = gdal.Open(different_data)  # 读取路径中的栅格数据
band_raster = ds_raster.GetRasterBand(1)  # 获取需要转为矢量的波段

2.创建投影驱动，并导入投影信息

proj_raster = osr.SpatialReference()
proj_raster.ImportFromWkt(ds_raster.GetProjection())
# 将栅格数据的投影信息赋值给矢量

3.创建矢量驱动，并创建新的属性字段

driver = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile")
polygon = driver.CreateDataSource(out_shp)  # 创建数据资源
layer_polygon = polygon.CreateLayer("Shp", srs=proj_raster, geom_type=ogr.wkbMultiPolygon)  # 创建图层，定义多面
new_field = ogr.FieldDefn('value', ogr.OFTReal)  # 给目标shp文件添加一个字段，用来存储原始栅格的pixel value
layer_polygon.CreateField(new_field)

4.执行栅格转面函数并关闭数据驱动

gdal.FPolygonize(band_raster, None, layer_polygon, 0)  # 核心函数，执行的就是栅格转矢量操作
polygon.SyncToDisk()
polygon = None

5.完整代码

def Grid_faceting(different_data, out_shp):
    """
    :param different_data: 输入需要转换的栅格数据
    :param out_shp: 输出矢量的路径
    :return:
    """
    print("正在栅格转面。。。")
    # 栅格转面
    ds_raster = gdal.Open(different_data)  # 读取路径中的栅格数据
    band_raster = ds_raster.GetRasterBand(1)  # 获取需要转为矢量的波段
    proj_raster = osr.SpatialReference()
    proj_raster.ImportFromWkt(ds_raster.GetProjection())
    # 将栅格数据的投影信息赋值给矢量
    driver = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile")
    if os.path.exists(out_shp):  # 若文件已经存在，则删除它继续重新做一遍
        driver.DeleteDataSource(out_shp)
    polygon = driver.CreateDataSource(out_shp)  # 创建数据资源
    layer_polygon = polygon.CreateLayer("Shp", srs=proj_raster, geom_type=ogr.wkbMultiPolygon)  # 创建图层，定义多面
    new_field = ogr.FieldDefn('value', ogr.OFTReal)  # 给目标shp文件添加一个字段，用来存储原始栅格的pixel value
    layer_polygon.CreateField(new_field)
    gdal.FPolygonize(band_raster, None, layer_polygon, 0)  # 核心函数，执行的就是栅格转矢量操作
    polygon.SyncToDisk()
    polygon = None

三、计算矢量面积

1.创建数据驱动，打开数据

driver = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile")  # 创建数据驱动
ds = driver.Open(path_shp, 1)  # 创建数据资源

2.创建新字段“Area”用来保存计算得到的面积

layer = ds.GetLayer()
new_field = ogr.FieldDefn("Area", ogr.OFTReal)  # 创建新的字段
new_field.SetWidth(32)
new_field.SetPrecision(16)
layer.CreateField(new_field)

3.循环图层内的所有要素，并计算面积

for feature in layer:
    geom = feature.GetGeometryRef()
    geom2 = geom.Clone()
    area = geom2.GetArea()  # 默认为平方米
    # area = area / 1000000 # 转化为平方公里
    feature.SetField("Area", area)
    # feature.GetField('Area')
    layer.SetFeature(feature)

4.完整代码

def Get_polygon_area(path_shp):
    """
    :param path_shp: 输入矢量文件
    :return:
    """
    print("正在获取矢量面积。。。")
    driver = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile")  # 创建数据驱动
    ds = driver.Open(path_shp, 1)  # 创建数据资源
    layer = ds.GetLayer()
    new_field = ogr.FieldDefn("Area", ogr.OFTReal)  # 创建新的字段
    new_field.SetWidth(32)
    new_field.SetPrecision(16)
    layer.CreateField(new_field)
    number = 0
    for feature in layer:
        geom = feature.GetGeometryRef()
        geom2 = geom.Clone()
        area = geom2.GetArea()  # 默认为平方米
        # area = area / 1000000 # 转化为平方公里
        feature.SetField("Area", area)
        # feature.GetField('Area')
        layer.SetFeature(feature)
    ds = None

本文章主要是分享个人在学习Python过程中写过的一些代码。有些部分借鉴了前人以及官网的教程，如有侵权请联系作者删除，大家有问题可以随时留言交流，博主会及时回复。