Java使用gdal的使用处理栅格Raster

文章介绍了如何在Java中利用GDAL库进行栅格数据的处理,包括读取数据源、获取波段、计算统计信息、获取块大小和直方图以及设置颜色表等核心操作。

gdal处理栅格Raster

导入pom文件

		<dependency>
			<groupId>org.gdal</groupId>
			<artifactId>gdal</artifactId>
			<version>3.5.0</version>
		</dependency>

Java使用gdal下的band波段类对栅格Raster 做一些操作

//先将gdal进行注册
gdal.AllRegister();

//先将栅格读取到数据源中
Dataset dataset = gdal.Open(path, gdalconst.GA_ReadOnly);
//设置波段为1进行处理操作
Band band = dataset.GetRasterBand(1);
//计算波段的最小值/最大值。
band.ComputeRasterMinMax(double[] minMaxArray)
//计算图像统计信息:最大值,最小值,平均值,标准差
band.ComputeStatistics(false,double[] min,double[] max,double[] mean,double[] stddev);
//获取此波段的“自然”块大小。
band.GetBlockSize(int[] pnBlockXSize, int[] pnBlockYSize)
//获取此波段的“自然”块宽度
band.GetBlockXSize()
//获取默认栅格直方图。
band.GetDefaultHistogram(double[] min_ret, double[] max_ret, int[][] histogram_ret)
//设置栅格颜色表。
band.SetRasterColorTable(ColorTable colorTable)

等等,这是一些常用的对栅格的处理方法

### 使用 Java 调用 GDAL 的 Grid 类的简单示例代码 #### 一、GDAL Grid 类概述 GDAL 提供了 `Grid` 类用于执行插值操作,例如将离散点数据转换为连续栅格表面。该功能基于规则网格生成算法实现,适用于地形建模和其他空间数据分析场景。 --- #### 二、Java 中调用 GDAL Grid 类的核心方法 在 Java 环境中使用 GDAL 的 `Grid` 功能时,主要涉及以下几个步骤: 1. 加载 GDAL 库并初始化。 2. 设置输入矢量数据源(通常是包含点特征的 Shapefile 文件)。 3. 定义输出栅格参数,包括分辨率、范围和像元大小。 4. 调用插值算法完成从矢量到栅格的转换过程。 具体实现如下: ```java package com.example.gdal; import org.gdal.gdal.Dataset; import org.gdal.gdal.Driver; import org.gdal.gdal.gdal; import org.gdal.gdalconst.gdalconstConstants; import org.gdal.ogr.DataSource; import org.gdal.ogr.Layer; import org.gdal.ogr.ogr; public class GDALGridExample { public static void main(String[] args) { // 初始化 GDAL 和 OGR 库 gdal.AllRegister(); ogr.RegisterAll(); try { // 输入矢量数据源路径 String inputVectorPath = "input_points.shp"; DataSource vectorDS = ogr.Open(inputVectorPath, 0); if (vectorDS == null) { throw new RuntimeException("Failed to open the input vector file."); } Layer layer = vectorDS.GetLayerByIndex(0); if (layer == null) { throw new RuntimeException("Input vector does not contain any layers."); } // 输出栅格文件路径 String outputRasterPath = "output_grid.tif"; // 获取矢量图层边界框作为输出栅格范围 double[] extent = layer.GetExtent(); double minX = extent[0]; double minY = extent[2]; double maxX = extent[1]; double maxY = extent[3]; // 计算像元大小(可根据需求自定义) int pixelSizeX = 10; // X 方向上的像素尺寸 int pixelSizeY = 10; // Y 方向上的像素尺寸 // 创建输出栅格数据集 Driver driver = gdal.GetDriverByName("GTiff"); Dataset dataset = driver.Create(outputRasterPath, (int)((maxX - minX) / pixelSizeX), // 列数 (int)((maxY - minY) / pixelSizeY), // 行数 1, // 波段数量 gdalconstConstants.GDT_Float32); // 数据类型 if (dataset == null) { throw new RuntimeException("Failed to create the output raster file."); } // 设置地理变换矩阵 double[] geoTransform = {minX, pixelSizeX, 0, maxY, 0, -pixelSizeY}; dataset.SetGeoTransform(geoTransform); // 执行插值操作 gdal.Grid(dataset, layer, "-zfield", "elevation"); // 假设字段名为 elevation System.out.println("Grid interpolation completed successfully."); } catch (Exception e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } ``` --- #### 三、代码说明 1. **初始化库** 在程序启动阶段调用了 `gdal.AllRegister()` 和 `ogr.RegisterAll()` 方法,确保所有驱动器都被正确注册[^2]。 2. **打开矢量数据源** 使用 `ogr.Open()` 函数加载输入的 Shapefile 文件,并获取其中的第一个图层作为处理对象。 3. **计算输出栅格范围** 通过 `layer.GetExtent()` 方法提取矢量图层的空间范围,进而设定输出栅格的行列数及像元大小。 4. **创建栅格数据集** 利用 GeoTIFF 驱动实例化新的栅格数据集,并为其分配合适的波段数目与存储格式。 5. **应用插值算法** 最终借助 `gdal.Grid()` 函数完成核心任务——依据指定字段名(此处假设为 `"elevation"`)对原始点云实施重采样运算[^1]。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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