1_GDAL简介

最新推荐文章于 2025-09-13 13:27:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-13 13:27:10 发布 · 552 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python

本文介绍了GDAL和OGR库的基本概念及其在处理栅格和矢量空间数据中的应用。GDAL用于处理栅格数据，而OGR用于处理矢量数据。两者共同构成了强大的开源空间数据处理工具包。

GDAL简介

2.1. GDAL简介 — 首页 (osgeo.cn)

包含GDAL的许多基本概念，感觉是机翻，但都是GIS和RS的部分基础衍生。

GDAL——处理栅格空间数据的类库

OGR——处理矢量数据的类库

GDAL数据模型

有三个重要概念：数据集、栅格波段与颜色表。

但是这三者都与GIS的概念无关，只是定义了栅格数据如何以颜色进行显示的。

GDAL数据集

一个数据集（GDAL数据集类为代表）是相关的栅格波段的和一些相关的信息的集合。

该数据集栅格大小适用于所有的波段。 该数据集还负责所有波段的地理参考定义和坐标系统定义。

数据集本身也有相关联的元数据，以字符串的形式存储在名称/值列表中。

GDAL数据集和栅格波段数据模型是基于OGC格式定义的。

坐标系统

GDAL数据集坐标系统以OGC WKT字符串表示。

python：GDAL库教程
养乐多的博客
04-14 4899
在本文将介绍如何使用Python中的GDAL库读取和保存遥感数据。对于读取遥感数据，我们通过gdal.Open()函数打开遥感数据集，然后使用GetRasterBand()函数获取数据集中的波段信息，并使用ReadAsArray()函数将数据读取为numpy数组。对于保存遥感数据，我们使用GDAL库中的gdal_array.SaveArray()函数，将numpy数组保存为遥感数据。
探索地理空间数据抽象库 （GDAL）：地理空间数据处理综合指南
gongdiwudu的专栏
03-06 3315
地理空间数据抽象库 （GDAL） 是地理空间数据处理社区的基石，为读取和写入各种格式的栅格和矢量数据提供了统一的抽象。作为一个开源库，它已成为地理学家、GIS 专业人员和环境科学家工作流程中不可或缺的一部分，有助于空间数据的分析、操作和可视化。本文探讨了 GDAL 在地理空间数据社区中的历史、架构、功能和影响。
GDAL库介绍
11-21
适合初次接触GDAL的学者了解GDAL使用
GDAL 读取遥感影像数据
最新发布
GIS之路
09-13 961
为了进一步对遥感影像数据进行处理，需要访问遥感影像中的数据，即影像像元灰度值。在 GDAL 中，提供了 ReadRaster() 和 ReadAsArray() 两个方法用来访问影像数据。本篇教程在之前一系列文章的基础上讲解1、GDAL 简介2、GDAL 下载安装3、GDAL 开发起步如果你还没有看过，建议从那里开始。
新手使用GDAL详细教程
热门推荐
幸福的小骁仔的博客
10-02 4万+
文章是po主参考了很好的GDAL初学者资料，VS2010中项目配置引入GDAL，经过自己的实际操作检验归纳总结的，仅属于半原创。         首先介绍一下实验的环境，win7下32位系统，预先配置了VS2013。         步骤一：下载GDAL源码。 下载地址：http://trac.osgeo.org/gdal/wiki/DownloadSource，进入下面这个页面：
GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）简介
软考鸭
03-14 1052
作为开源项目，GDAL的源代码可供用户自由查看和修改，同时也吸引了大量的开发者和贡献者参与项目的维护和发展。此外，GDAL提供了丰富的API和命令行工具，使得用户可以方便地集成GDAL到自己的应用程序中。随着地理空间数据的不断增加和应用需求的不断提升，GDAL将继续发挥重要作用，为地理空间数据处理领域的发展贡献力量。通过GDAL，用户可以提取地形特征、计算坡度坡向等参数，为地形分析和应用提供支持。元数据与属性信息：GDAL可以读取和写入地理空间数据的元数据和属性信息，使得用户可以方便地获取和处理这些数据。
GDAL简介与安装
lou_csdn的博客
04-19 6481
在Windows环境和Linux环境下安装gdal
精选资源
gdal裁剪tif_tif遥感图像_GDAL裁剪_遥感影像_GDAL_gdal批量裁剪_
10-01
1. **GDAL简介** GDAL是多平台的数据转换工具，支持读取、写入和处理各种地理空间数据。它提供了一个丰富的API，允许开发者编写Python脚本来处理地理空间信息。GDAL库不仅支持常见的栅格数据格式如TIFF，还支持矢量...
GDAL.rar_GDAL_VC 6 GDAL samp_visual c
09-23
**GDAL简介** GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个开源的地理空间数据处理库，用于读取、写入和操作多种地理空间数据格式。这个强大的库为开发者提供了丰富的API，使得在各种编程语言中处理地理信息...
基于GDAL的ESRI+Shapefile格式文件处理_孔帅可_GDAL_
10-02
一、GDAL简介 GDAL是一个多平台的数据转换和处理库，支持超过400种不同的地理空间数据格式。它不仅提供了读取和写入数据的能力，还包含了数据转换、投影变换、栅格分析等高级功能。GDAL的核心是C++库，但同时也提供...
PyPI 官网下载 | gecosistema_gdal-0.0.104.tar.gz
01-27
1. `setup.py`：这是Python包安装的脚本，它定义了包的元数据（如作者、版本等）以及安装过程。 2. `README`文件：通常包含了项目简介、使用说明、安装指南等信息。 3. `LICENSE`文件：规定了该库的使用许可条件，...
python gdal教程_GDAL python教程（1）——用OGR读写矢量数据
weixin_40007541的博客
12-17 747
本教程的讲义和源码都是取自Utah State University的openGIS课程本人只是做点翻译，写写学习体会而已，版权属于原作者。欢迎转载，不过别忘了上面这段话。==================================================为什么用open source？优点免费，适合个人和小公司强大的开发工具，找bug更容易跨平台，windows和linux都能用...
GDAL python教程基础篇（8）GDAL模块简介
qq_45373844的博客
03-21 3887
GDAL模块简介
GDAL基本知识介绍及用途
qq_41948208的博客
07-22 1886
https://blog.youkuaiyun.com/theonegis/article/details/80304873 链接，仅为个人学习使用。
GDAL_DATA
weixin_30765319的博客
08-01 1131
GDAL使用时GDAL_DATA环境变量是一个比较重要的，切记切记！ 转载于:https://www.cnblogs.com/marost/p/11283839.html
gdal概览
xiaotiig的博客
12-13 6360
gdal非常简答，就包括3部分，org矢量处理,gdal栅格处理，常用的1些工具集。记住处理的都是一些类，栅格类，数量数据集类，我们主要用这些类的方法操作它的属性。一共就分为三部分：读取栅格，看3.3节写出栅格，看3.4节计算栅格，看3.4.4，就是numpy的运算第二部分就是ORG处理矢量数据：1.读取shp文件，就直接创建驱动读取，就可以读取数据集，图层，要素的属性信息；
GDAL简介
oliver_mp的专栏
02-20 494
GDAL简介GDAL是Geospatial Data Abastraction Library的简称，是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格/矢量地理空间数据转换库。它提出一种抽象的栅格数据模型和矢量数据模型为所以支持的格式调用应用程序。它还提供各种用于数据转换和处理的命令行工具。
GDAL_DATA环境变量的设置
石榴的专栏
06-10 9219
GDAL库在使用时又很多环境变量要提前设置，如果忽略这一步，代码会出现异常失败。本文由描述了静态和运行时两种设置方法供参考。源码是OGR站点的示例改了一点点，如下。出错部分是红色加粗句，err一直为6。  #include "stdafx.h" #include "cpl_conv.h"#include  bool DoTransForm(int nCS1,int n
gdal
蓝蓝的天
10-21 1716
投影系 wgs84/EPSG 4326 地心坐标系 webmercator/EPSG 3857/900913 因为这个坐标系统是 Google Map 最先使用的，或者更确切地说，是Google 最先发明的。在投影过程中，将表示地球的参考椭球体近似的作为正球体处理（正球体半径 R = 椭球体半长轴 a）。这也是为什么在 ArcGIS 中我们经常看到这个坐标系叫 WGS 1984 Web Merca...
gdal_translate
01-10
### 如何使用 `gdal_translate` 进行栅格图像格式转换 #### 工具简介 `gdal_translate` 是一个用于处理栅格数据的命令行工具，主要用于不同格式之间的转换。除了基本的格式转换功能外，该工具还支持多种操作，如裁剪、调整大小和更改投影等[^1]。 #### 基本语法结构 通用命令格式如下所示： ```bash gdal_translate [-of format] [-outsize xsize[%]|width ysize[%]|height] [-projwin ulx uly lrx lry] source_dataset destination_dataset ``` 其中 `-of` 参数指定输出文件格式，而 `-outsize` 则用来定义输出尺寸的比例或具体像素数。对于更复杂的场景，还可以通过其他参数来控制具体的转换行为。 #### 实际应用案例 假设有一个名为 `pic.tif` 的 TIFF 文件想要将其转换为 JPEG 格式的缩略图，并且希望新图片宽度和高度均为原图的5%，那么可以执行下面这条指令完成此需求: ```bash gdal_translate -of "JPEG" -outsize 5% 5% pic.tif overview.jpg ``` 上述命令将会读取源文件 `pic.tif` 并按照设定条件生成一个新的JPEG文件 `overview.jpg`。 另外，在实际工作中如果遇到较大的栅格数据集时，可能还需要考虑对其进行压缩以节省存储空间。此时可以通过设置额外的创建选项实现这一目标。例如采用 LZW 算法对 TIFF 图像实施无损压缩并启用分块模式可有效减少最终文件体积[^4]: ```python from osgeo import gdal import os compression_options = [ 'TILED=YES', 'COMPRESS=LZW', 'PREDICTOR=2' ] file_i = "/path/to/large_raster_file.tif" output_path = "/desired/output/path/" name = os.path.basename(file_i) src_ds = gdal.Open(file_i) output_name = f"{output_path}{name}" gdal.Translate( output_name, src_ds, creationOptions=compression_options ) src_ds = None ``` 这段 Python 脚本展示了怎样利用 GDAL 库中的 `Translate()` 方法配合特定的创建选项列表来进行高效的栅格数据压缩处理。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值