作者:阿振 邮箱:[email protected]
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修改时间:2018-06-09
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使用Rasterio创建并写入栅格数据比GDAL还简单一些,基本使用到两个函数:
rasterio.open()
write()
在open()
函数当中,我们可以像GDAL中的Create()
方法一样,设置数据类型,数据尺寸,投影定义,仿射变换参数等一系列信息
另外,Rasterio中的数据集提供了一个profile
属性,通过该属性可以获取这些信息的集合,这样我们读取源数据文件的时候获得该属性,然后对源数据进行处理,再创建写入文件的时候,在open()
函数中传入profile
即可,这样就有点像GDAL中的CreateCopy()
函数。但是Rasterio比CreateCopy()
更为强大的地方是:你可以修改profile
以适配你的目标文件,而CreateCopy()
通过提供的原型文件进行创建,无法直接对这些元信息进行修改。
下面的代码通过读取一个三个波段的Landsat影像,计算NDVI指数,然后创建输出并保存的例子。
注意计算NDVI的时候对于除数为0的处理。
import rasterio
import numpy as np
# 读入的数据是绿,红,近红外波段的合成数据
with rasterio.open('LC08_122043_20161207.tif') as src:
raster = src.read() # 读取所有波段
# 源数据的元信息集合(使用字典结构存储了数据格式,数据类型,数据尺寸,投影定义,仿射变换参数等信息)
profile = src.profile
# 计算NDVI指数(对除0做特殊处理)
with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
ndvi = (raster[2] - raster[1]) / (raster[2] + raster[1])
ndvi[ndvi == np.inf] = 0
ndvi = np.nan_to_num(ndvi)
# 写入数据
profile.update(
dtype=ndvi.dtype,
count=1
)
'''也可以在rasterio.open()函数中依次列出所有的参数
with rasterio.open('NDVI.tif', mode='w', driver='GTiff',
width=src.width, height=src.height, count=1,
crs=src.crs, transform=src.transform, dtype=ndvi.dtype) as dst:
'''
with rasterio.open('NDVI.tif', mode='w', **profile) as dst:
dst.write(ndvi, 1)