做GIS梦的人

在处理遥感影像的渲染时，经常需要处理单波段影像。单波段影像没有任何颜色，只有一个波段的值。渲染时只能采用色带拉伸、离散颜色、唯一值渲染这几种方式。直接将单波段影像转成三波段的影像，并将三个波段转为颜色对应的rgb值，这样可以加速渲染、切片的过程。这里我有一张单波段影像，需要按照唯一值的方式，进行渲染，这里记录一下实现过程。

从前面的GDAL系列博文中，可以指导GDAL可以将栅格影像文件读出为对应的多维数组，可以读出每一个像素格对应的像素值。但如何根据经纬度直接读取像素值呢？博主从查阅了网上的相关文档，发现有个人写的计算公式是错误的，用代码跑出来的结果都是错误的。于是自己查阅了相关文档，自己实现了一遍，跟大家分享一下。

安装PostGIS后，在进行GDAL开发时，出现Proj库冲突问题，从错误里可以看出，GDAL在调用PROJ时，遇到了版本冲突的问题。

GDAL库十分强大，不仅可以做栅格数据的分析处理，还可以操作矢量shp数据。之前的使用Python、Java分别调用过GDAL，但是从来没有在Android项目上使用过GDAL。最近遇到了相关问题，查阅了相关资料，发现GDAL在Android上同样可以使用，只要将GDAL的源代码进行编译就可以了。以后可以实现在Android手机上处理遥感影像了，但是编译的过程相对复杂，这里我就使用了网上编译好的资源，做了相关的验证。

之前在网上看到，并且也实践过，Python+GDAL可以实现对，主要是基于和。但是不知道如何实现分类统计的功能，查阅了很多资料都没有找到相关的API和案例。最后经过探索和实验，发现了基于，可以实现分类统计的功能，这里和大家分享一下。

需要使用python和GDAL实现矢量数据的相交叠加计算，空间上的叠加分析，本来是一个非常简单的功能。但是在网上却只能找到c++版的相关代码。Python的代码几乎找不到，找一个发现是把两个shape文件中的图形逐个取出来相交，效率十分低下。最后根据C++的代码，实现了Python版本的调用GDAL实现两个矢量shape文件叠加分析。

最近需要使用GDAL实现shape面数据批量将中心点提取为点shape文件，并复制所有的属性信息。整体的逻辑不是非常复杂，但是在网上现成的代码也找不到。

遇到一个这样的需求。有一个包含多个天的GRIB2气象降雨数据，和一个河南省市级区划shp文件，需要统计每个市对每一天的最大降水值，并写入到Excel中，数据情况如下图所示：突然遇到这个问题，短时间内觉得还是比较麻烦的。

GDAL与Springboot的集成可参考Java开发环境下，GDAL的相关学习和使用的案例还是非常少的，并且部分函数的使用方式和Python、C环境下有很大的区别。已最近做的一个功能为案例，给大家分享一下Java环境下GDAL的用法。

是一个用途十分广泛的GIS空间数据处理库。它既可以处理矢量数据，也可以处理栅格数据和矢栅叠加等操作。在Python开发环境里，它的配置十分方便，可以直接使用的命令。但是在Java环境的开发中，就稍微有点麻烦了。Springboot来开发后端服务又非常火爆，在Springboot中集成GDAL也是我们经常需要用到的。本来配置方法，是没有必要再写一篇博文的，但是我在网上找了一遍，发现关于这块的介绍乱七八糟，怎么写的都有，而且很多都无效。因此我介绍一下最简单的配置方法，没有多余操作。...

一直以来，都是使用来读取格式数据，接触的气象数据都是格式，网上百度一下，发现都是使用来解析和转换这种数据。一个偶然的机会，发现ArcGIS可以直接打开文件。就设想如何将气象用的数据转换为GIS中常用的栅格数据，可以更方便的对其进行空间上的渲染和展示。本来计划是使用和结合，结果惊奇地发现GDAL居然也可以对其进行直接解析。...

问题今天在用python调用GDAL进行裁剪时，出现如下问题：ERROR 1: PROJ: proj_create_from_database: Cannot find proj.dbERROR 1: Failed to process SRS definition: EPSG:4326有时出现：ERROR 1: PROJ: proj_create_from_database: \postgis-3.1\proj\proj.db lacks DATABASE.LAYOUT.VERSION.MAJ

前言目前有一张tif格式的栅格影像，需要在web地图上进行展示，使用动态切片WMS的方式，渲染速度比较慢，而且大的时候会出现模糊的问题。并且后面需要做多期影像的切换，渲染与加载效率也值得关注。计划是使用栅格转矢量的方式，将栅格数据转为矢量shp文件，然后进行矢量切片，使用Mapbox进行前端动态渲染。在网上查询了很多资料，有人说使用d3-contour在node.js中生成或者使用rasterio在python中进行转换，整体过程都比较麻烦，很不易实现。最终选定了使用GDAL进行栅格转矢量的方法，代

前言一直以来，作为一个GIS开发者，都想自己去实现栅格切片和矢量切片。前面的博文中，已经介绍了如何实现矢量切片，刚刚进入GIS行业的人一般都是用GeoServer进行栅格切片，速度效率很低。这里介绍一下如何使用代码高效地进行栅格切片，主要是依赖gdal2tiles这个python库。安装我的电脑环境是python3.9.5GDAL3.3.0执行下面的安装命令 安装gdal2tilespip install gdal2tiles切片代码常用参数参数名示意示例默认

很多时候都需要改变已经影像的分辨率，这里自己动手研究了一下相关原理，并进行了实现，以后可以很方便地改变影像的分辨率。影像重采样核心重采样的核心是影像的坐标范围不变，改变影像像元的大小，来实现像元个数的增减，即分辨率的改变。像元的面积*像元个数=固定值像元大小变为原来的1/2时，影像的像元数量变为原来的四倍。代码实现from osgeo import gdal, gdalconstimport osimport numpy as npdef resampli..

目的遥感影像通常无法直接查看，还需要经过专业软件打开，才能看到其具体内容。最近，需要开发对遥感影像直接生成预览图，就使用GDAL提取波段信息，通过opencv写入图片环境python3.5 gdal2.4.1 opencv-python代码from osgeo import gdalimport cv2import numpy as npnp.seterr(d...

背景一些做遥感数据的公司，随着数据越来越多，所占的空间也越来越大。对遥感影像进行无损压缩可以有效的节省空间，同时在操作影像时也可以节省内存。在网上搜索了遥感影像压缩的相关代码，发现都是基于C++写的，没有python的，GDAL的python API文档里也没有这块的详细描述，这里我就记录一下如何使用python和GDAL实现遥感影像的无损压缩。代码主要是使用GDAL的CreateCo...

前言最近使用GDAL对shape文件进行查询，走了很多弯路，查看网上的代码，发现很多代码都是错误的，或者不详细，浪费了很多时间。这里简单记录一下使用GDAL查询和读取要素的代码。python版本3.5 GDAL版本2.1.0代码实现读取shape代码from osgeo import ogr# 注册所有的驱动ogr.RegisterAll()ds = ogr.Ope...

NDVI是什么NDVI（归一化植被指数）是近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和。即(NIR-R)/(NIR+R)，NIR为近红外波段的反射值，R为红光波段的反射值。归一化植被指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。根据该参数,可以知道不同季节的农作物对氮的需求量, 对合理施用氮肥具有重要的指导作用。NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等； ...

今天基于GDAL使用shp文件对栅格影像进行裁剪时出现了下面的问题，提示多边形自相交了Warning 1: Ring Self-intersection at or near point 112.48666420300003 34.830899357000078ERROR 1: Cutline polygon is invalid.很多人的第一反应是使用ArcGIS进行**拓扑检查*...

需求现在有一个shp文件和栅格数据，需要将shp转换成和栅格数据空间位置一致且像元大小一致的栅格数据。ArcGIS速度比较慢，使用GDAL将shp文件转为和目标栅格同样大小的栅格转换前目标影像代码from osgeo import gdal, gdalconstfrom osgeo import ogrrasterFile = 'F:/**0416.dat' ...