BlenderGIS API完全参考：从基础调用到高级功能实现
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/BlenderGIS 引言：地理数据与3D建模的无缝桥梁
在当代3D建模与地理信息系统（GIS）融合的浪潮中，BlenderGIS插件犹如一座关键的桥梁，将强大的Blender建模能力与丰富的地理空间数据连接起来。然而，许多开发者和高级用户在尝试利用其底层API进行二次开发时，常常面临着文档零散、功能调用复杂的困境。本文将系统梳理BlenderGIS的API体系，从基础的地理配准到复杂的地形分析，提供全面且实用的开发指南，助您轻松驾驭地理空间数据的3D可视化与分析。
读完本文，您将获得：
- BlenderGIS核心模块的架构解析与调用方法
- 地理配准系统的实现原理与坐标转换技巧
- 矢量数据与栅格数据处理的高级API应用
- 地形分析与可视化的完整工作流程
- 实战案例：从DEM数据到三维地形模型的自动化构建
1. BlenderGIS架构概览
BlenderGIS采用模块化设计，核心功能围绕地理数据处理与3D场景交互展开。理解其架构是高效使用API的基础。
1.1 核心模块结构
BlenderGIS的代码组织结构清晰，主要包含以下关键模块：
BlenderGIS/
├── core/ # 核心功能模块
│ ├── basemaps/ # 底图服务处理
│ ├── georaster/ # 地理栅格数据处理
│ ├── proj/ # 投影与坐标转换
│ ├── maths/ # 数学计算工具
│ └── utils/ # 通用工具函数
├── operators/ # Blender操作器
│ ├── io_import_*/ # 各类数据导入操作
│ ├── mesh_*/ # 网格生成相关操作
│ └── utils/ # 操作器工具函数
├── geoscene.py # 地理场景管理
└── prefs.py # 插件偏好设置
1.2 核心API组件
通过list_code_definition_names工具分析，BlenderGIS的核心API组件主要包括：
| 模块 | 关键类/函数 | 主要功能 |
|---|---|---|
| geoscene.py | GeoScene类 | 场景地理配准管理 |
| core/proj/srs.py | SRS类 | 空间参考系统处理 |
| core/proj/reproj.py | reprojPt() | 坐标点投影转换 |
| core/georaster/georaster.py | GeoRaster类 | 地理栅格数据管理 |
| operators/utils/georaster_utils.py | exportAsMesh() | 栅格转网格模型 |
1.3 API调用流程
BlenderGIS的API调用遵循Blender插件开发的标准流程，典型的调用序列如下：
2. 地理配准核心API
地理配准是BlenderGIS最核心的功能之一，它允许用户将3D场景与真实世界地理位置关联。GeoScene类是这一功能的实现核心。
2.1 GeoScene类详解
GeoScene类封装了场景地理配准的所有关键操作，位于geoscene.py文件中。其主要属性与方法如下：
2.1.1 地理配准状态判断
from geoscene import GeoScene
# 获取当前场景的地理配准实例
geoscn = GeoScene(bpy.context.scene)
# 判断地理配准状态
if geoscn.isGeoref:
print("场景已正确地理配准")
print(f"CRS: {geoscn.crs}")
print(f"原点坐标(投影): {geoscn.getOriginPrj()}")
elif geoscn.isBroken:
print("场景地理配准信息不完整或损坏")
else:
print("场景未进行地理配准")
GeoScene提供了多个状态判断属性：
isGeoref: 检查场景是否已正确地理配准isFullyGeoref: 检查是否同时拥有投影坐标和经纬度坐标isPartiallyGeoref: 检查是否存在部分地理配准信息isBroken: 检查地理配准信息是否损坏
2.1.2 坐标原点设置与转换
GeoScene类提供了多种方法来设置和更新场景原点坐标：
# 方法1: 通过经纬度设置原点
geoscn = GeoScene(bpy.context.scene)
try:
# 设置CRS为WGS84 (EPSG:4326)
geoscn.crs = "EPSG:4326"
# 设置原点经纬度(示例坐标: 116.3975°E, 39.908°N)
geoscn.setOriginGeo(116.3975, 39.908)
print(f"原点投影坐标: {geoscn.getOriginPrj()}")
except Exception as e:
print(f"设置失败: {e}")
# 方法2: 通过投影坐标设置原点
try:
# 设置CRS为UTM 50N (EPSG:32650)
geoscn.crs = "EPSG:32650"
# 设置原点投影坐标，不进行同步
geoscn.setOriginPrj(395000, 4420000, synch=False)
except Exception as e:
print(f"设置失败: {e}")
2.1.3 坐标转换与移动
GeoScene提供了丰富的坐标转换与原点移动方法：
# 移动原点(投影坐标)
geoscn.moveOriginPrj(dx=100, dy=200, useScale=True)
# 移动原点(经纬度)
geoscn.moveOriginGeo(dx=0.01, dy=0.01) # 移动0.01度
# 视图坐标转地理坐标
view_x, view_y = 10, 20 # Blender视图坐标
geo_x, geo_y = geoscn.view3dToProj(view_x, view_y)
print(f"视图坐标({view_x}, {view_y})对应地理坐标: ({geo_x}, {geo_y})")
# 地理坐标转视图坐标
proj_x, proj_y = 395100, 4420200
view_x, view_y = geoscn.projToView3d(proj_x, proj_y)
print(f"地理坐标({proj_x}, {proj_y})对应视图坐标: ({view_x}, {view_y})")
2.2 空间参考系统(SRS)处理
空间参考系统是地理数据处理的基础，BlenderGIS通过SRS类提供全面支持。
2.2.1 SRS类的基本使用
from core.proj.srs import SRS
# 创建SRS实例
crs_wgs84 = SRS("EPSG:4326")
crs_utm50n = SRS("EPSG:32650")
# SRS属性判断
print(f"是否为WGS84: {crs_wgs84.isWGS84}")
print(f"是否为UTM: {crs_utm50n.isUTM}")
print(f"是否为Web Mercator: {SRS('EPSG:3857').isWM}")
# 获取SRS字符串表示
print(f"UTM50N的proj4字符串: {crs_utm50n}")
2.2.2 坐标投影转换
坐标转换是地理数据处理的核心操作，BlenderGIS提供了灵活的转换接口：
from core.proj.reproj import reprojPt
# 单点投影转换(WGS84到UTM50N)
lon, lat = 116.3975, 39.908 # 示例坐标
x, y = reprojPt(4326, 32650, lon, lat)
print(f"示例坐标在UTM50N坐标系下的坐标: X={x:.2f}, Y={y:.2f}")
# Web Mercator与WGS84转换
from core.proj.reproj import webMercToLonLat, lonLatToWebMerc
wm_x, wm_y = lonLatToWebMerc(lon, lat)
print(f"Web Mercator坐标: X={wm_x:.2f}, Y={wm_y:.2f}")
lon2, lat2 = webMercToLonLat(wm_x, wm_y)
print(f"转换回经纬度: Lon={lon2:.6f}, Lat={lat2:.6f}")
2.3 地理配准工作流程
BlenderGIS的地理配准遵循特定的工作流程，确保数据一致性和准确性：
关键原则：
- 场景地理配准时，优先维护CRS坐标（投影坐标）
- 经纬度与投影坐标会自动同步，同步失败会删除不一致坐标
- 修改CRS时，系统会尝试自动转换现有原点坐标
3. 矢量数据处理API
矢量数据（点、线、面）是GIS中最常用的数据类型之一。BlenderGIS提供了全面的矢量数据处理能力。
3.1 Shapefile处理
BlenderGIS通过shapefile.py模块提供Shapefile读写支持：
from core.lib.shapefile import Reader, Writer
# 读取Shapefile
sf = Reader("path/to/shapefile.shp")
# 获取要素数量与属性
print(f"要素数量: {len(sf)}")
print(f"属性字段: {[f[0] for f in sf.fields[1:]]}") # 跳过删除标记字段
# 读取几何与属性
for shape_record in sf.iterShapeRecords():
geom = shape_record.shape
rec = shape_record.record
# 处理点要素
if geom.shapeType == 1: # 点类型
x, y = geom.points[0]
print(f"点坐标: ({x}, {y}), 属性: {rec}")
# 处理多边形要素
elif geom.shapeType == 5: # 多边形类型
print(f"多边形顶点数量: {len(geom.points)}")
print(f"多边形环数量: {len(geom.parts)}")
3.2 开源地图数据导入
BlenderGIS提供了开源地图数据导入功能，可通过API实现自定义导入：
from operators.io_import_osm import queryBuilder, getTags
# 构建地图数据查询
bbox = [116.3, 39.9, 116.4, 40.0] # 示例区域边界
tags = ['building', 'highway'] # 要获取的要素类型
query = queryBuilder(bbox, tags, types=['node', 'way'])
print(f"地图数据查询: {query}")
# 获取支持的地图标签
map_tags = getTags()
print(f"支持的地图标签数量: {len(map_tags)}")
print(f"建筑相关标签: {[t for t in map_tags if 'building' in t]}")
3.3 矢量数据可视化
将矢量数据转换为Blender网格对象是可视化的关键步骤：
import bpy
from operators.utils.bgis_utils import placeObj
# 创建Blender网格
mesh = bpy.data.meshes.new("vector_feature")
obj = bpy.data.objects.new("vector_obj", mesh)
bpy.context.collection.objects.link(obj)
# 简化的多边形构建示例
def create_polygon_mesh(mesh, vertices, faces):
mesh.from_pydata(vertices, [], faces)
mesh.update()
return mesh
# 假设vertices和faces从shapefile获取
vertices = [
(0.0, 0.0, 0.0),
(1.0, 0.0, 0.0),
(1.0, 1.0, 0.0),
(0.0, 1.0, 0.0)
]
faces = [[0, 1, 2, 3]]
# 创建多边形网格
create_polygon_mesh(mesh, vertices, faces)
# 将对象放置到地理坐标位置
placeObj(mesh, "vector_obj")
4. 栅格数据处理API
栅格数据（如DEM、卫星影像）是地形可视化的基础。BlenderGIS提供了强大的栅格数据处理能力。
4.1 GeoRaster类详解
GeoRaster类是处理地理栅格数据的核心：
from core.georaster.georaster import GeoRaster
# 加载地理栅格数据
georast = GeoRaster("path/to/raster.tif")
# 获取栅格基本信息
print(f"栅格尺寸: {georast.size()}")
print(f"波段数量: {georast.nbBands()}")
print(f"是否有地理参考: {georast.isGeoref()}")
print(f"数据类型: {georast.dtype()}")
# 获取统计信息
for band in range(georast.nbBands()):
print(f"波段 {band+1}: 最小值={georast.getMin(band)}, 最大值={georast.getMax(band)}")
# 读取栅格数据为numpy数组
data_array = georast.readAsNpArray()
print(f"栅格数组形状: {data_array.shape}")
4.2 地理参考管理
栅格数据的地理参考信息通过GeoRef类管理：
# 获取栅格的地理参考
georef = georast.georef
# 获取边界框
bbox = georef.bbox()
print(f"栅格边界框: {bbox}")
# 坐标转换
x_px, y_px = 100, 200 # 像素坐标
x_geo, y_geo = georef.pxToGeo(x_px, y_px)
print(f"像素 ({x_px}, {y_px}) 对应的地理坐标: ({x_geo:.2f}, {y_geo:.2f})")
# 反向转换
x_px2, y_px2 = georef.geoToPx(x_geo, y_geo)
print(f"地理坐标 ({x_geo:.2f}, {y_geo:.2f}) 对应的像素: ({x_px2}, {y_px2})")
4.3 栅格数据重投影
栅格数据重投影是处理不同坐标系数据的关键功能：
from core.georaster.georaster import GeoRaster
from core.proj.srs import SRS
# 加载原始栅格
src_rast = GeoRaster("path/to/source.tif")
# 定义目标投影
dst_crs = SRS("EPSG:3857") # Web Mercator
# 重投影栅格
reproj_rast = src_rast.reproj(
crs2=dst_crs,
resamplAlg='BL', # 双线性插值
path="path/to/reprojected.tif"
)
print(f"重投影后尺寸: {reproj_rast.size()}")
print(f"重投影后分辨率: {reproj_rast.georef.pxSize}")
4.4 栅格转网格模型
将栅格数据（尤其是DEM）转换为3D网格是BlenderGIS的核心功能之一：
from operators.utils.georaster_utils import exportAsMesh
# 将栅格数据转换为网格
mesh = exportAsMesh(
georast,
step=2, # 采样步长，控制网格精度
buildFaces=True, # 创建面
flat=False # 不平滑处理
)
# 创建Blender对象并添加到场景
obj = bpy.data.objects.new("dem_mesh", mesh)
bpy.context.collection.objects.link(obj)
# 调整视图以显示网格
for area in bpy.context.screen.areas:
if area.type == 'VIEW_3D':
area.spaces[0].region_3d.view_location = (0, 0, georast.getMax()/2)
area.spaces[0].region_3d.view_distance = georast.size()[0] * 1.5
5. 地形分析与可视化
BlenderGIS提供了多种地形分析工具，可通过API实现复杂的地形可视化与分析功能。
5.1 地形分析操作器
地形分析功能主要通过nodes_terrain_analysis_reclassify.py模块实现：
from operators.nodes_terrain_analysis_reclassify import (
execute as analyze_slope,
execute as analyze_aspect,
execute as analyze_hillshade
)
# 坡度分析
slope_result = analyze_slope(context, dem_raster, z_factor=1.0)
# 坡向分析
aspect_result = analyze_aspect(context, dem_raster)
# 山体阴影分析
hillshade_result = analyze_hillshade(
context,
dem_raster,
azimuth=315,
altitude=45,
z_factor=1.0
)
# 分类分析
from operators.nodes_terrain_analysis_reclassify import execute as reclassify
# 定义分类区间
classes = [
{"min": 0, "max": 100, "color": (0.1, 0.2, 0.3, 1)},
{"min": 100, "max": 200, "color": (0.4, 0.5, 0.6, 1)},
{"min": 200, "max": 300, "color": (0.7, 0.8, 0.9, 1)}
]
classified_result = reclassify(context, dem_raster, classes)
5.2 色彩映射与可视化
色彩映射是地形可视化的关键，BlenderGIS提供了灵活的色彩管理工具：
from core.utils.gradient import Gradient
# 创建渐变色彩映射
grad = Gradient()
# 添加色阶
grad.addStop(0.0, (0.1, 0.3, 0.5, 1.0)) # 深蓝色（低海拔）
grad.addStop(0.5, (0.8, 0.7, 0.4, 1.0)) # 黄色（中海拔）
grad.addStop(1.0, (0.9, 0.9, 0.9, 1.0)) # 白色（高海拔）
# 导出为SVG渐变（用于材质）
grad.exportSVG("terrain_color_ramp.svg")
# 获取特定值的颜色
height_value = 150.0
height_min, height_max = dem_raster.getMin(), dem_raster.getMax()
normalized_value = (height_value - height_min) / (height_max - height_min)
color = grad.evaluate(normalized_value)
print(f"高度 {height_value} 的颜色: {color}")
5.3 地形可视化工作流程
完整的地形可视化工作流程结合了数据处理、分析和渲染：
6. 高级应用：从DEM到三维地形
下面通过一个完整案例，展示如何使用BlenderGIS API从DEM数据创建精美的三维地形模型。
6.1 数据准备与加载
# 1. 下载DEM数据
from operators.io_get_dem import execute as get_dem
# 定义区域边界
bbox = [116.3, 39.9, 116.4, 40.0] # 示例区域
dem_file = get_dem(context, bbox, source="SRTM")
# 2. 加载DEM数据
from core.georaster.georaster import GeoRaster
dem_raster = GeoRaster(dem_file)
# 3. 数据预处理
# 填充无数据区域
from core.maths.fillnodata import replace_nans
filled_data = replace_nans(
dem_raster.readAsNpArray(),
max_iter=10,
tolerance=0.1
)
dem_raster = GeoRaster.from_numpy(filled_data, dem_raster.georef)
6.2 地形建模与优化
# 4. 创建基础地形网格
from operators.utils.georaster_utils import exportAsMesh
terrain_mesh = exportAsMesh(
dem_raster,
step=2, # 降低分辨率，提高性能
buildFaces=True
)
# 5. 网格优化
bpy.context.view_layer.objects.active = terrain_obj
bpy.ops.object.mode_set(mode='EDIT')
bpy.ops.mesh.select_all(action='SELECT')
bpy.ops.mesh.vertices_smooth(factor=0.5, repeat=2) # 平滑处理
bpy.ops.object.mode_set(mode='OBJECT')
# 6. 添加细分表面
subsurf = terrain_obj.modifiers.new(name="Subsurf", type='SUBSURF')
subsurf.levels = 2
subsurf.render_levels = 3
6.3 材质与纹理
# 7. 创建地形材质
mat = bpy.data.materials.new(name="TerrainMaterial")
mat.use_nodes = True
bsdf = mat.node_tree.nodes["Principled BSDF"]
# 8. 添加山体阴影纹理
from operators.utils.georaster_utils import setDisplacer
setDisplacer(terrain_obj, hillshade_result, "hillshade_uv")
# 9. 添加色彩渐变
from core.utils.gradient import Gradient
terrain_ramp = Gradient(svg="path/to/terrain_color_ramp.svg")
ramp_nodes = add_color_ramp(mat, terrain_ramp)
# 10. 连接纹理节点
links = mat.node_tree.links
links.new(ramp_nodes["ColorRamp"].outputs[0], bsdf.inputs["Base Color"])
6.4 场景设置与渲染
# 11. 设置地理配准
geoscn = GeoScene(bpy.context.scene)
geoscn.crs = dem_raster.georef.crs
geoscn.setOriginPrj(
dem_raster.georef.geoFromPx(0, 0)[0],
dem_raster.georef.geoFromPx(0, 0)[1]
)
# 12. 添加光源
bpy.ops.object.light_add(type='SUN', location=(1000, -1000, 2000))
sun = bpy.context.active_object
sun.data.energy = 3.0
# 13. 设置相机
bpy.ops.object.camera_add(location=(1500, -1500, 1000))
camera = bpy.context.active_object
camera.rotation_euler = (math.radians(60), 0, math.radians(45))
# 14. 渲染设置
bpy.context.scene.render.engine = 'CYCLES'
bpy.context.scene.cycles.samples = 128
bpy.context.scene.render.resolution_x = 1920
bpy.context.scene.render.resolution_y = 1080
# 15. 渲染输出
bpy.ops.render.render(write_still=True)
7. 总结与展望
BlenderGIS API为开发者提供了强大而灵活的地理空间数据处理工具集。从基础的地理配准到复杂的地形分析，其模块化的设计使得二次开发变得高效而直观。通过本文的系统梳理，相信您已经掌握了BlenderGIS API的核心使用方法和最佳实践。
未来展望：
- BlenderGIS正在不断完善其API文档，未来将提供更丰富的示例和更详细的接口说明
- 多线程处理能力将进一步增强，提升大数据量处理效率
- 机器学习集成，实现更智能的地形分类与特征提取
掌握BlenderGIS API，不仅能够极大提升您的地理空间数据3D可视化效率，还能为您打开一扇通往地理信息科学与计算机图形学交叉领域的大门。无论是学术研究、工程设计还是数字艺术创作，这些技能都将成为您的有力工具。
现在，是时候拿起代码，将那些沉睡在GIS数据中的地理信息唤醒，让它们在3D世界中绽放新的光彩！
附录：常用API速查表
| 功能类别 | 核心函数/类 | 所在模块 |
|---|---|---|
| 地理配准 | GeoScene类 | geoscene.py |
| 坐标转换 | reprojPt() | core/proj/reproj.py |
| 空间参考 | SRS类 | core/proj/srs.py |
| 栅格处理 | GeoRaster类 | core/georaster/georaster.py |
| 矢量读取 | Reader类 | core/lib/shapefile.py |
| 网格生成 | exportAsMesh() | operators/utils/georaster_utils.py |
| 地形分析 | execute() (坡度/坡向) | operators/nodes_terrain_analysis_reclassify.py |
| 色彩映射 | Gradient类 | core/utils/gradient.py |
| DEM下载 | execute() | operators/io_get_dem.py |
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
