GDAL过滤器-属性空间过滤——Python地理数据处理学习分享

最新推荐文章于 2023-03-15 23:05:16 发布

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博客介绍了Python中数据筛选的方法。在属性过滤方面，可使用SetAttributeFilter()方法筛选数据并加载到图像上，填写过滤属性可自动过滤其他要素，填写None可取消选择。空间过滤上，GDAL具备空间过滤器，用SetSpatialFilterRect()输入四个坐标能选中方框内的Feature。

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属性过滤条件

有时我们需要进行筛选数据并将其加载到图像上可以采取SetAttributeFilter()的方法。

# 导入模板
from osgeo import ogr
from ospybook.vectorplotter import VectorPlotter
import ospybook as pb
# 设置文件路径
doc=ogr.Open('D:\\Python_study\\osgeopy-data\\global')
lyr=doc.GetLayer('ne_50m_populated_places')
# 设置为非交互
vp=VectorPlotter(False)
# 筛选人口大于30万的地区并显示在地图上
lyr.SetAttributeFilter('MAX_POP10>300000')
vp.plot(lyr,'yo')
vp.draw()
# 从上向下寻找人口大于30万的地区并打印前10项
pb.print_attributes(lyr,10,["MAX_POP10"],geom=False)

程序运行后可得到以上结果，我们可以看到一副过滤属性的地图和人口输出图。在程序过程中SetAttributeFilter()函数起了关键作用，函数内填写了过滤属性，程序会自动过滤掉其他属性的要素，随后打印地图或者显示属性时，只会输出选中的要素。

当然，我们想要取消选择时，只需要在函数中填写None，则会去掉选择。

# 导入模板
from osgeo import ogr
from ospybook.vectorplotter import VectorPlotter
import ospybook as pb
# 设置文件路径
doc=ogr.Open('D:\\Python_study\\osgeopy-data\\global')
lyr=doc.GetLayer('ne_50m_populated_places')
# 设置为非交互
vp=VectorPlotter(False)
# 筛选人口大于30万的地区并显示在地图上
lyr.SetAttributeFilter('MAX_POP10>300000')
# 从上向下寻找人口大于30万的地区并打印前10项
pb.print_attributes(lyr,10,["MAX_POP10"],geom=False)
# 取消过滤属性后查询
print('过滤属性后：')
lyr.SetAttributeFilter(None)
pb.print_attributes(lyr,10,["MAX_POP10"],geom=False)

可以看到在取消选择后FID会按原列表属性打印要素。

空间过滤器

GDAL同时具备我们所需要的空间过滤器，能够根据矢量数据的几何位置进行查询。SetSpatialFilterRect(<minx>, <miny>, <maxx>, <maxy>)，参数输入四个坐标，可以选中方框内的Feature。

# 导入模板
import os
from osgeo import ogr
from ospybook.vectorplotter import VectorPlotter
import ospybook as pb
# 设置文件路径
dir_doc='D:\\Python_study\\osgeopy-data'
doc=ogr.Open(os.path.join(dir_doc,'global'))
lyr=doc.GetLayer('ne_50m_populated_places')
vp=VectorPlotter(True)
# 查询空间位置范围
lyr.SetSpatialFilterRect(30, 40, 60, 50)
pb.print_attributes(lyr,10, ['NAME'], geom=False)