感觉GIS中矢量相关内容还是挺庞杂的,并且由于版本迭代的关系,使用GDAL/OGR读写矢量的资料也有点不太一样.这里总结了一个读写矢量的示例,实现代码如下: #include <iostream> #include <gdal/ogrsf_frmts.h> using namespace std; bool ReadDXF(string filePath, vector<vector<OGRPoint>>& vertexPoint) { GDALDa

目录 1. 问题 2. 结论 3. 例外 1. 问题 笔者在处理地理栅格数据的时候,总是会发生偏差半个像素的问题. 比如说通过ArcMap打开一张.tif,查看其地理信息:同时用记事本打开.tfw,比较两者得地理信息: 同样的起点位置(左上角坐标),两者却相差半个像素的距离. 而对于另一些数据,比较ArcMap与tfw的信息,两者的地理信息又可以是一样的.那么对于地理栅格数据,其起点位置(左上角坐标)是以哪一种为准?为什么两者会相差半个像素的距离? 而GDAL可以也读取地理栅格数据(DEM.DO

GDAL的C#版本虽然在很多算法接口没有导出,但是在读写数据中的接口基本上都是完全导出了.使用ReadRaster和WriteRaster方法来进行读写,同时对这两个方法进行了重载,对于常用的数据类型可以不用指定数据类型直接进行读取即可.但是对于复数类型就有点复杂了.下面就针对GDAL如何来读取复数数据来进行一个简单的说明.   我们知道,在使用GDAL读取数据的时候使用的是ReadRaster这个函数,这个函数重载了6个,函数声明分别如下,以Dataset的ReadRaster为例,Band类

在GIS软件的开发中,经常用到开源库GDAL读取Shp数据,当shp数据中包含投影信息时,可能会遇到“Unable to open EPSG support file gcs.csv”错误提示,该错误是由于没有设置“GDAL_DATA”引起的. 1.Shpefile文件组成 Shapefile文件指的是一种文件存储的方法,实际上该种文件格式是由多个文件组成的.其中,要组成一个Shapefile,有三个文件是必不可少的,它们分别是".shp", ".shx"与 &qu

// gdal_geotiff.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "gdal_priv.h" #include <iostream> #include <iomanip> #pragma comment(lib, "gdal_i.lib") #define BYTE short      //方便数据类型的修改 using namespace std;

环境:VS2010,C#,GDAL1.7 读取影像: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Diagnostics; using System.

C#下GDAL的使用这里就不多赘述了.參见上一篇博客. 代码中都加了凝视,这里就不再一一叙述了.代码例如以下: class FloodSimulation { #region 类成员变量 public Dataset m_DEMDataSet; //DEM数据集 public Dataset m_FloodSimulatedDataSet; //洪涝淹没范围数据集 public int m_XSize; //数据X方向栅格个数 public int m_YSize; //数据Y方向栅格个数 pu

1.gdal包简介 gdal是空间数据处理的开源包,其支持超过100种栅格数据类型,涵盖所有主流GIS与RS数据格式,包括Arc/Info ASCII Grid(asc),GeoTiff (tiff),Erdas Imagine Images(img),ASCII DEM(dem) 等格式. 2.安装gdal包 (1)通过此链接查找并下载gdal包:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame(根据自己的系统及python版本选择对应的gd

探测地球云层分布的CloudSat和CALIPSO卫星 http://www.nasa.gov/mission_pages/calipso/main/index.html http://www.nasa.gov/topics/earth/features/calipso-1billion.html Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO) The occasion was on CALI

转:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/50805520 https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82778409 https://blog.csdn.net/Amrser/article/details/77595603?locationNum=3&fps=1 Xgeo = GT(0) + Xpixel*GT(1) + Yline*GT(2) Ygeo = GT(3)

影像读取 并缩放 读取大影像某一部分,并缩放到指定大小,我们有时会用如下代码: #include "gdal.h" #include "gdal_priv.h" #include "gdalwarper.h" void main() { GDALAllRegister(); CPLSetConfigOption("GDAL_FILENAME_IS_UTF8","NO");//support Chinese

示例数据: #格式为txt文本 ID,L,B 001,116.5154,45.1154 001,116.5160,45.1153 ... 002,xxx,xxx ... 目标:建立轨迹数据结构,即dict{key=ID1:value=[[L,B],[L,B].....],key=ID2:value=[[L,B],[L,B].....]},即一个轨迹由一个ID和一串轨迹点组成,其中ID即为Key,轨迹点为Value,格式为list 其中L为大地经度,B为大地纬度: vec_dict = {} ke

from osgeo import gdal import numpy as np path = './data/201912/anl_surf125.2019120100' dataset = gdal.Open(path) number_bands = dataset.RasterCount for i in range(1, number_bands): band = dataset.GetRasterBand(i) data_array = band.ReadAsArray() prin

template <class vector> struct HeadLocation{ vector x; vector y; }; vector<HeadLocation<int> > gt_loc_; //二维vector容器 void ReadLocationFromTextFile(const string filename) { cout << "Opening file " << filename <<

-------------------------------------------------------------------------------------- #include <gdal_priv.h> #include <ogrsf_frmts.h> GDALAllRegister(); OGRDataSource* poDS; const char* pszDriverName = "ESRI Shapefile"; // GDALDrive

GDAL库是一个跨平台的栅格地理数据格式库,包括读取.写入.转换.处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持).它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据.这里有GDAL库支持的格式:http://www.gdal.org/formats_list.html 注:本文在Qt开发环境下使用GDAL库. 在Qt中使用GDAL库时,除了要加gdal_priv.h头文件外,还需要在xxx.pro文件内加上LIBS += -lgdal ,文件用可编辑的文档打开. 使用GDAL

最近的一个项目需要在电子海图中下载已知水深点,导出点的地理坐标(经纬度).然后在arcgis中打开这些地理坐标输出为shp,利用GDAL读取不同波段的点对应的像元值,从而构建水深和像元值的对应关系. 其实想要根据经纬度得到像元值有两种方法. 1.通过arcpy选择点输出像元值,这个方法简单快捷,依赖于arcgis. 2.通过GDAL读取经纬度(度分秒),转换成小数形式.使用GDAL的CoordinateTransformation方法将经纬度转换成投影坐标,再转换成行列坐标,最后读取像元值.这里

OpenMesh读取网格默认是不自动读取obj网格中的法向,纹理坐标等信息的,写入网格同样也是.所以要读取(或写入)这些信息需要修改默认的选项. 先看一下其读写网格的函数 template<class Mesh> bool OpenMesh::IO::read_mesh( Mesh &_mesh, const std::string &_filename, Options &_opt, bool _clear = true ) template<class Mes

对于做海洋数据处理的同学,会经常遇到nc格式的文件,nc文件的格式全称是NetCDF,具体的详细解释请查询官网[https://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/docs/index.html],一般从全球大洋数据库里面下载的温盐.风场及云量等数据,基本上是nc文件格式,每一个文件里面包含多个数据集,例如最简单的海面表温数据(Sea surface temperature data),数据范围是全球,空间分辨率为0.25 *0.25(~25km),时间分辨

最近在使用GDAL创建PCIDSK格式的矢量数据,发现创建点和线的矢量数据都没问题,创建面状的只有属性表没有图形.在GDAL官网说明也写的是支持的,地址为:http://www.gdal.org/frmt_pcidsk.html. 实在没办法,翻看GDAL源码才发现,SetFeature的时候,只写了wkbPoint和wkbLineString类型,其他的加了句Debug代码如下: CPLDebug( "PCIDSK", "Unsupported geometry type

最近有一批点和多变型的数据,需要将点按照多边形的区域进行分割. 经过若干尝试,终于通过geopandas的sjoin函数得以实现. 这里首先感谢博主“张da统帅”的分享,使得本人获得该实现方法的灵感,原帖见:https://beiyuan.me/geospatial-analysis-with-python-4/ 以下是实现步骤及代码: 1. 如果点文件为带有坐标的文本文件,则先将其写入GeoDataFrame类对象,若为shpfile文件,则直接用geopandas进行读取. # 载入geop