5、Python地理空间开发库的全面指南

Python地理空间开发库的全面指南

1. GDAL与OGR基础

在地理空间数据处理中，GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）和OGR（OpenGIS Simple Features Reference Implementation）是两个重要的工具。

1.1 GDAL处理栅格数据

GDAL提供了多种驱动程序，可用于读取和（有时）写入各种类型的栅格地理空间数据。读取文件时，GDAL会根据数据类型自动选择合适的驱动程序；写入时，需要先选择驱动程序，然后让其创建要写入的新数据集。

每个栅格数据包含以下重要信息：
- 地面控制点（GCPs） ：将栅格内的一个或多个位置与其等效的地理参考坐标相关联。不过，GDAL本身并不使用GCPs进行坐标转换，这通常由应用程序完成，且涉及复杂的数学函数。
- 坐标系 ：描述地理参考转换产生的地理参考坐标，包括投影、基准面以及栅格数据使用的单位和比例。
- 元数据 ：包含有关整个数据集的额外信息。

每个栅格波段包含：
1. 波段栅格大小 ：波段内数据的大小（像素数量和行数），可能与整个数据集的栅格大小相同，也可能需要进行缩放以匹配数据集。
2. 波段元数据 ：提供特定于该波段的额外信息。
3. 颜色表 ：描述像素值如何转换为颜色。
4. 栅格数据本身