GeoPy
  • 前言
  • Python基础
    • Python环境搭建及基本数据类型
    • 运算符及字符串
    • 序列与字典
    • 流程控制语句
    • 函数
    • 面向对象编程初识
    • 面向对象编程高级
    • Python科学计算
    • 空间数据处理环境搭建
  • 空间数据基础
    • 空间参考系统
    • 地图投影
    • 空间数据
  • GDAL空间数据处理
    • GDAL简介
    • GDAL数据基本操作
      • 打开栅格数据的正确方式
      • 栅格数据格式转换
      • 栅格数据创建与保存
      • 读取HDF或者NetCDF格式的栅格数据
      • 栅格数据投影转换
      • 栅格数据裁剪
      • 打开Shapefile文件的正确方式
      • 创建Shapefile文件并写入数据
      • 矢量数据投影转换
    • Fiona矢量数据处理
      • Fiona简介及Shapefile数据读取
      • 使用Fiona创建Shapefile矢量数据
    • Rasterio栅格数据处理
      • 使用Rasterio读取栅格数据
      • 使用Rasterio创建栅格数据
      • 使用Rasterio做投影变换
Powered by GitBook
On this page
  • 栅格数据组织
  • 地理放射变换
  • 矢量数据组织
  1. GDAL空间数据处理

GDAL简介

PreviousGDAL空间数据处理NextGDAL数据基本操作

Last updated 7 years ago

作者:阿振

邮箱:tanzhenyugis@163.com

博客:

修改时间:2018-05-13

声明:本文为博主原创文章,转载请注明原文出处

Geospatial Data Abstraction Library ()是使用C/C++语言编写的用于读写空间数据的一套跨平台开源库。现有的大部分GIS或者遥感平台,不论是商业软件ArcGIS,ENVI还是开源软件GRASS,QGIS,都使用了GDAL作为底层构建库。

GDAL库由OGR和GDAL项目合并而来,OGR主要用于空间要素矢量矢量数据的解析,GDAL主要用于空间栅格数据的读写。此外,空间参考及其投影转换使用开源库 进行。

目前,GDAL主要提供了三大类数据的支持:栅格数据,矢量数据以及空间网络数据(Geographic Network Model)。

GDAL提供了C/C++借口,并且通过提供了Python,Java,C#等的调用借口。当我们在Python中调用GDAL的API函数时,其实底层执行的是C/C++编译的二进制文件。

GDAL不但提供了API借口方便开发人员自定义自己的功能,而且还提供了一系列实用工具(Command Line Tools)可以实现方便快速的空间数据处理。我们可以使用这些实用工具,结合Linux Shell脚本或者Windows批处理脚本进行大批量空间数据的批量处理。

GDAL 1.x版本以前,对于栅格和矢量数据的读写API借口设计是相对分离的,从2.x版本开始,栅格和矢量数据的API进行了集成,对开发者更加友好。我们这里的示例都是以2.x版本为例。

栅格数据组织

GDAL中使用dataset表示一个栅格数据(使用抽象类表示),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)

地理放射变换

放射变换使用如下的公式表示栅格图上坐标和地理坐标的关系:

($X{ge0}$, $Y{ge0}$)表示对应于图上坐标($X{pixel}$, $Y{line}$)的实际地理坐标。对一个上北下南的图像,GT(2)和GT(4)等于0, GT(1)是像元的宽度, GT(5)是像元的高度。(GT(0),GT(3))坐标对表示左上角像元的左上角坐标。

通过这个放射变换,我们可以得到图上所有像元对应的地理坐标。

矢量数据组织

OGR矢量数据模型中比较重要的几个概念:

  • Feature(OGRFeature类表示空间要素,一个空间要素是一个空间几何体及其属性的集合)

  • Layer(OGRLayer表示一个图层,一个图层中可以包含很多个空间要素)

  • Dataset(GDALDataset抽象类表示一个矢量数据,一个Dataset可以包含多个图层)

总结一下:一个数据集(Dataset)可以包含多个图层(Layer),一个图层中可以包含多个空间要素(Feature),一个Feature由一个空间几何体(Geometry)及其属性构成

参考资料:

GDAL的矢量数据模型是建立在规范的基础之上的,OGC Simple Features规范规定了常用的点线面几何体类型,及其作用在这些空间要素上的操作。

Geometry(类表示了一个空间几何体,包含几何体定义,空间参考,以及作用在几何体之上的空间操作,几何体和OGC WKB,WKT格式直接的导入导出)

Spatial Reference(类表示了空间参考信息,各种格式的空间参考的导入导出)

参考资料:

https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/80089375
GDAL
PROJ.4
SWIG
GDALDataset
GDALRasterBand
GDAL Data Model
OGC Simple Features
OGRGeometry
OGRSpatialReference
OGR Architecture