一.投影包osr与proj4的使用 1.osr投影转换示例 from osgeo import osr,ogr#定义投影#wgs84source=osr.SpatialReference()source.ImportFromEPSG(4326)#googletarget=osr.SpatialReference()target.ImportFromEPSG(3857)#简单投影转换coordTrans=osr.CoordinateTransformation(source,target)#点转换

1. 功能简介 为了适应不同数据显示分析的需要,数据的投影可以进行相应的转换,目前PIE SDK支持多种数据格式的投影转换,下面对栅格数据格式的投影转换功能进行介绍. 2. 功能实现说明 2.1. 实现思路及原理说明 第一步 获取要转换投影的数据 第二步 获取转换的投影空间参考 第三步 利用Transform()进行投影转换 2.2. 核心接口与方法 接口/类 方法/属性 说明 DatasetFactory OpenRasterDataset(string strPath, OpenMode m

目录 前言 涉及到的技术 优雅切割 总结 一.前言        前面一篇文章(使用Python实现子区域数据分类统计)讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计,说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割.本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割.废话不多说,直接进入主题. 二.涉及到的技术 本方案涉及以下技术点: geopandas:已经在上一篇文章中简单介绍. numpy:这是一个开源的数据分析处理库,非常

曾经写过<使用Python脚本批量裁切栅格>,但今天又遇到这个情况则发现了问题.我们遇到的实际问题往往是有一个需要裁剪的影像(大块的),另外有一个矢量面,现在需要按矢量面每一个要素进行裁剪,无奈arcgis里的工具无法方便地做到.只能自己写工具,这次使用了clip而不是ExtractByMask,因为ExtractByMask有很多限制! 下面是工具的操作示例:按每一个要素进行裁剪栅格,输出栅格以选择的字段命名,前提是字段的每个值是唯一的. 其中,输出类型这个combox设置方法是: 下面是消

本文整体思路:在Python中使用Geopandas库,依次读取shp文件的每一个面状要素,获取其空间边界信息并裁剪对应的栅格影像,计算所裁剪影像Value值的众数,将其设置为对应面状要素的NewTYPE值,所有要素属性值都改好之后保存为新的shp文件. 使用Python处理空间数据确实用的不多,所以一个星期以来一直深受这个程序的折磨,官方文档.博客.谷歌.百度.论文,能用的方法都给用了,但是进度还是很慢,特别是当看到这篇博客的时候...好气啊.. 不过幸亏头比较铁,虽败不馁,慢慢一步一步调试找

对栅格的裁切,我们通常使用裁切(数据管理-栅格-栅格处理)或按掩膜提取(空间分析-提取分析)来裁切,裁切的矢量要素通常是一个要素图层或Shape文件.如果要进行批量处理,可以使用ToolBox中的批量处理工具.但是,有时我们选择的裁切矢量要素不是一个要素图层,而是要素图层中的一个要素,如按标准图幅裁切栅格影像,以前的做法是将要素一个一个的导出来,再进行批量处理.快速导出方法:ArcGIS按字段属性分割文件. 现在,可以使用Python脚本来批量裁切,在网上找了位大神的原始代码学习一下: #-*-

arcgis python脚本工具实例教程-栅格范围提取至多边形要素类 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855_4328,xiexiaokui#qq.com 功能:提取栅格数据的范围,保存至多边形要素类,从而对范围进一步处理. 关键词:arcpy, 栅格,矢量,矢量化,栅格转矢量,范围提取,范围统计 特点: 1. 速度快 2. 稳定性高 3. 可以集成到任意脚本.工具和模型中 工具开发目的:系统自带工具存在速度慢.容易崩溃等缺点.例如,处理本案例所示数据,一直出错,不可调和.  

前言:挺久没有更新博客了,前段时间课程实验中需要用代码将矢量数据转成栅格,常见的点栅格化方法通过计算将点坐标(X,Y)转换到格网坐标(I,J),线栅格化方法主要有DDA算法.Bresenham算法等,根据实现效果也可分为八方向和全路径栅格化方法等,面栅格化方法主要有种子点填充.扫面线算法.边界代数法等.详细算法实现可参考GIS中将矢量数据转换栅格数据算法 和 GIS算法基础(五)矢量数据向栅格数据的转换(点,线算法实现)这两篇博客.GDAL为用户提供了矢栅转换的方法,但网络上相关资料比较少,官方

# 所有节点的g值并没有初始化为无穷大 # 当两个子节点的f值一样时,程序选择最先搜索到的一个作为父节点加入closed # 对相同数值的不同对待,导致不同版本的A*算法找到等长的不同路径 # 最后closed表中的节点很多,如何找出最优的一条路径 # 撞墙之后产生较多的节点会加入closed表,此时开始删除closed表中不合理的节点,1.1版本的思路 # 1.2版本思路,建立每一个节点的方向指针,指向f值最小的上个节点 # 参考<无人驾驶概论>.<基于A*算法的移动机器人路径规划&g

data = gdal.Open(templateTifFileName, gdalconst.GA_ReadOnly)geo_transform = data.GetGeoTransform()x_min = geo_transform[0]y_min = geo_transform[3]x_res = data.RasterXSizey_res = data.RasterYSizemb_v = ogr.Open(shpFileName)mb_l = mb_v.GetLayer()pixel_

JSON是通过键值对表示数据对象的一种格式,其全称为JavaScript Object Notation,它采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据,轻量级.简洁清晰的层次结构.容易解析等特点使得JSON 成为理想的数据交换语言.它易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率,正不断成为一种越来越受欢迎的数据格式.GeoJson一种基于Json并对各种地理数据结构进行编码的格式,它将所有的地理要素分为Point.MultiPoint.LineString.Mult

[保持在百度网盘中的, 可以在观看,嘿嘿 内容有点多,要想下载, 回复后就可以查看下载地址,资源收集不易,请好好珍惜] 下载地址:http://www.fu83.cc/ 感觉文章好,可以小手一抖 -------------------------说正文------------------------ 第一阶段:python基础准备: Web前端开发之HTML+CSS基础入门: 课程章节 1.课程介绍 2.html的语法 3.html的基本结构 4.html的文档设置标记上(格式标记) 5.htm

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下

版本升级确实很重要,在ArcGIS10.1中计算成功的,在10.0中出了问题. 问题 在进行栅格计算时,计算公式很简单,包括两个Ln函数: "-22.73 + 11.1 * Ln(5) + 0.34 * Ln("人口.tif")" 可计算结果报错:000539 : Python 错误消息.Error running expression: rcexec() <type 'exceptions.RuntimeError'>: No CellSize and

在Pyhton写的一些代码,用户交互不方便,用户体验比较差,不方便重用.在ArcGIS中可以将用写的Python代码导入到ToolBox中,这样用起来就比较方便了.这里用按要素裁剪栅格的Python来演示如何导入ArcGIS中.代码如下: import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) import arcpy import string from arcpy.sa import * try: raster = arcp

GDAL是一个操作各种栅格地理数据格式的库.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(GIS对栅格,矢量,3D数据模型的抽象能力实在令人叹服).当然除了栅格操作,这个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库ogr(ogr这个库另外介绍),这样这个库就同时具备了操作栅格和矢量数据的能力,买一送一,这么合算的买卖为什么不做.最最最重要的是这个库是跨平台的,开源的!如今这个库对各种数据格式的支持强大到

通过 Python 使用工具 ArcGIS 10 每个地理处理工具都具有一组固定的参数,这些参数为工具提供执行所需的信息.工具通常具有定义一个或多个数据集的输入参数,这些数据集一般用于生成新的输出数据.参数具有几个重要属性: 名称 每个工具参数都具有一个唯一名称. 类型 所需数据的类型,如要素类.整型.字符串或栅格. 方向 该参数定义是输入值还是输出值. 必填信息 表示必须为参数提供值还是参数为可选. 在脚本中使用工具时,必须正确设置工具的参数值,以便在运行脚本时工具可以执行.每个工具的文档都明

前一段时间做提取坡度的问题,当时首先想到的是使用ArcEngine来做,因为记得有ITopoOperator接口可以构建缓冲带,用IExtractionRaster可以掩膜栅格数据,利用IPixelBlock3接口可以读取栅格信息,计算像元的平均值.当时花了一段时间实现了,有时间把AE的这段代码分享出来,但是效率不敢恭维.输入4个多边形数据,半个小时愣是只跑了3个结果出来,当时我果断放弃了这条路.此时wangye学长跟我说,python处理栅格数据效率很高,基于C为底层,别说长江中下游区域,就是

目录 前言 geopandas简介 子区域数据分类统计 总结 一.前言        最近碰到一个需求,需要统计某省内的所有市的某数据分布情况信息.现有该省的数据分布情况以及该省的行政区划数据.我通过geopandas库实现了这一需求,在这里简单记录之,供需要的人借鉴. 二.geopandas简介 想必大家对pandas都不陌生,它是一个开源的强大的Python数据分析工具.pandas确实做到了灵活.快速.高效的进行数据处理,而geopandas是在pandas的基础上添加了对空间数据的支持,