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python处理 TIFF 格式数据

Python处理 TIFF 格式数据

  • 简介
  • 一、读取TIFF文件
  • 二、经纬度、行列号、投影坐标之间的转换
  • 1.经纬度转投影坐标xy
  • 2.投影坐标xy转经纬度
  • 3.行列号转投影或地理坐标
  • 4.投影或地理坐标转行列号
  • 三、获取指定位置的值
  • 四、使用SHP文件裁剪TIFF文件
  • 五、保存TIFF文件

    • 简介

    参考文献1

  • GDAL 是一个开源的操作栅格数据和矢量数据的库，本文记录下用 Python 中 GDAL 库操作 TIFF （GeoTIFF）的常见代码，包括读写、获取坐标系、获取指定位置像元值等。
  • TIFF 简单理解就是一种图像格式，类似于 jpg、png 等。
  • GeoTIFF 就是在普通 TIFF 文件上增加了地理位置、投影信息、坐标信息等，常用于遥感数据。

    • 一、读取TIFF文件

    from osgeo import gdal, osr

filename=r'F:\GOSIF_2001065.tif'
tiff_path=r'F:\GOSIF\8day'

def GetTifInfo():
    dataset = gdal.Open(filename)  # 打开文件
    im_width = dataset.RasterXSize  # 栅格矩阵的列数
    im_height = dataset.RasterYSize  # 栅格矩阵的行数
    im_bands = dataset.RasterCount  # 波段数
    # print(im_bands)
    #栅格数据的六参数。
    # geoTransform[0]：左上角像素经度
    # geoTransform[1]：影像宽度方向上的分辨率(经度范围/像素个数)
    # geoTransform[2]：x像素旋转, 0表示上面为北方
    # geoTransform[3]：左上角像素纬度
    # geoTransform[4]：y像素旋转, 0表示上面为北方
    # geoTransform[5]：影像宽度方向上的分辨率(纬度范围/像素个数)
    extent = dataset.GetGeoTransform()  # 仿射矩阵，左上角像素的大地坐标和像素分辨率
    var = dataset.GetProjection()   # 栅格数据的投影
    # osr.SpatialReference 提供描绘和转换坐标系统的服务 地理坐标(用经纬度表示)；投影坐标(如 UTM ，用米等单位量度来定位)。
    pcs = osr.SpatialReference()
    # ImportFromWkt()函数可以把 WKT坐标系统设置到OGRSpatialReference中
    pcs.ImportFromWkt(dataset.GetProjection())
    gcs = pcs.CloneGeogCS()  #地理空间坐标系
    print(gcs)
    shape = (dataset.RasterYSize, dataset.RasterXSize)
    img = dataset.GetRasterBand(1).ReadAsArray()  # (height, width)
    # print(img)
# img(ndarray), gdal数据集、地理空间坐标系、投影坐标系、栅格影像大小
    return img, dataset, gcs, pcs, extent, shape

    二、经纬度、行列号、投影坐标之间的转换

    1.经纬度转投影坐标xy

    参考文献2

  • 地理坐标系（Geographic coordinate system），Geographic coordinate system直译为地理坐标系统，是以经纬度为地图的存储单位的。很明显，Geographic coordinate system是球面坐标系统。
  • Projection coordinate system（投影坐标系统），每一个投影坐标系统都必定会有Geographic Coordinate System的参数。投影坐标系统，实质上便是平面坐标系统，其地图单位通常为米。投影：将球面坐标转化为平面坐标的过程便称为投影。即，投影的条件：
    a、球面坐标
    b、转化过程（也就是算法）
    要得到投影坐标就必须得有一个“拿来”投影的球面坐标，然后才能使用算法去投影
    • from osgeo import gdal, osr

def Lonlat2Xy(SourceGcs, TargetPcs, lon, lat):
    '''
    :param SourceRef: 源地理坐标系统
    :param TargetRef: 目标投影
    :param lon: 待转换点的longitude值
    :param lat: 待转换点的latitude值
    :return:
    '''
    #创建目标空间参考
    spatialref_target=osr.SpatialReference()
    spatialref_target.ImportFromEPSG(TargetPcs) #2331为目标空间参考的ESPG编号，西安80 高斯可吕格投影
    #创建原始空间参考
    spatialref_source=osr.SpatialReference()
    spatialref_source.ImportFromEPSG(SourceGcs)  #4326 为原始空间参考的ESPG编号，WGS84
        #构建坐标转换对象，用以转换不同空间参考下的坐标
    trans=osr.CoordinateTransformation(spatialref_source,spatialref_target)
    # coordinate_after_trans 是一个Tuple类型的变量包含3个元素， [0]为y方向值，[1]为x方向值，[2]为高度
    coordinate_after_trans=trans.TransformPoint(lat,lon)
    # print(coordinate_after_trans)
	 #以下为转换多个点（要使用list）
    coordinate_trans_points=trans.TransformPoints([(40,117),(36,120)])
    print(coordinate_trans_points)
    return coordinate_after_trans
if __name__=='__main__':
	point_trans = Lonlat2Xy(4326, 2331, 120, 36)
    # 4326 为原始空间参考的ESPG编号  2331为目标空间参考的ESPG编号
    # 120为经度，36为纬度
    print(point_trans)

    运行结果：

    [(4588003.080066519, 19041214.81787683, 0.0), (4196378.172222488, 19406098.190200843, 0.0)]
(4196378.172222488, 19406098.190200843, 0.0)

    2.投影坐标xy转经纬度

    代码如下（示例）：

    from osgeo import gdal, osr

filename=r'F:\GOSIF_2001065.tif'

def Xy2Lonlat(SourcePcs, x, y):
    '''
        将投影坐标转为经纬度坐标（具体的投影坐标系由给定数据确定）
        :param SourcePcs:源投影坐标系
        :param x: 投影坐标x
        :param y: 投影坐标y
        :return: 投影坐标(x, y)对应的经纬度坐标(lon, lat)
    '''

    prosrs = osr.SpatialReference()
    # prosrs投影参考系
    prosrs.ImportFromEPSG(SourcePcs)#投影坐标的EPSG编号
    #geosrs地理参考系
    geosrs = osr.SpatialReference()
    geosrs.ImportFromEPSG(4326)            #WGS84
    ct = osr.CoordinateTransformation(prosrs, geosrs)
    coords = ct.TransformPoint(y, x)
    return coords[:2]   #(lat,lon)

    3.行列号转投影或地理坐标

    根据原始tiff的坐标系，确定是投影坐标还是地理坐标。

    from osgeo import gdal, osr

filename=r'F:\GOSIF_2001065.tif'

#tiff是投影坐标的情况未实测
def Rowcol2Lonlat(Xpixel,Ypixel):
    dataset = gdal.Open(filename)  # 打开文件
    GeoTransform = dataset.GetGeoTransform()
    XGeo = GeoTransform[0]+GeoTransform[1]*Xpixel+Ypixel*GeoTransform[2];
    YGeo = GeoTransform[3]+GeoTransform[4]*Xpixel+Ypixel*GeoTransform[5];
    
    pcs = osr.SpatialReference()
    pcs.ImportFromWkt(dataset.GetProjection())   
    if pcs.IsGeographic():    # 是地理坐标
        return XGeo,YGeo
    elif pcs.IsProjected():   #是投影坐标
        coords = Xy2Lonlat(pcs, XGeo, YGeo)  
        return coords[:2]

    4.投影或地理坐标转行列号

    根据原始tiff的坐标系，确定是投影坐标还是地理坐标。

    from osgeo import gdal, osr

filename=r'F:\GOSIF_2001065.tif'

#tiff是投影坐标的情况未实测
def Lonlat2Rowcol(lon,lat):
    dataset = gdal.Open(filename)  # 打开文件
    tiff_geotrans = dataset.GetGeoTransform()
    pcs = osr.SpatialReference()
    pcs.ImportFromWkt(dataset.GetProjection())
    if pcs.IsGeographic():  # 是地理坐标
        XGeo, YGeo = lon , lat
    elif pcs.IsProjected():  # 是投影坐标
        YGeo, XGeo = Lonlat2Xy(4326, pcs, lon, lat)
    A = [[tiff_geotrans[1], tiff_geotrans[2]],  # 根据公式Xgeo=tiff_geotrans[0]+Xpixel*tiff_geotrans[1]+Yline*tiff_geotrans[2]
         [tiff_geotrans[4], tiff_geotrans[5]]]  # Ygeo=tiff_geotrans[3]+Xpixel*tiff_geotrans[4]+Yline*tiff_geotrans[5]
    s = [[XGeo - tiff_geotrans[0]],  # 运用矩阵解二元一次方程组求得行列号
         [YGeo - tiff_geotrans[3]]]
    r = np.linalg.solve(A, s)
    # Xpixel, Ypixel = r[0], r[1]
    Xpixel,Ypixel = int(r[0]),int(r[1])
    return Xpixel,Ypixel

    三、获取指定位置的值

    def GetValueByCoordinates(Cox,Coy, coordinate_type):
    '''
    :param Cox: x轴方向坐标
    :param Coy: y轴方向坐标
    :param coordinate_type: 'rowcol'，'lonlat'，'xy'3个取值，表示3种坐标
    :return: 
    '''
    img, dataset, gcs, pcs, extend, shape = GetTifInfo()
    if coordinate_type == 'rowcol':
        value = img[Coy, Cox]
    elif coordinate_type == 'lonlat':
        col, row = Lonlat2Rowcol(Cox,Coy)
        value = img[row, col]
    elif coordinate_type == 'xy':
        row, col =Lonlat2Rowcol(Cox,Coy)
        value = img[row, col]
    Exception("coordinated_type error")
    return value

    四、使用SHP文件裁剪TIFF文件

    说明待补充
    注意shp的坐标系应该和tiff文件一致，可在arcGIS中修改shp的坐标系

    from osgeo import gdal, osr, ogr
import numpy as np
import os
import shapefile

filename=r'F:\GOSIF_2001065.tif'
shpfile = r'F:\门源县.shp'
tiff_path=r'F:\\'
out_path = r'F:\haibei_GOSIF'

def TiffCutByShp():
    file_list = os.listdir(tiff_path)
    for file in file_list:
        if file.endswith('.tif'):
            print('Processing >>> ' + file)
            in_raster = gdal.Open(os.path.join(tiff_path, file))
            out_raster = os.path.join(out_path, file)
            r = shapefile.Reader(shpfile)
            ds = gdal.Warp(out_raster,# 裁剪图像保存完整路径（包括文件名）
                   in_raster,# 待裁剪的影像
                   format='GTiff', # 保存图像的格式
                   cutlineDSName=shpfile,# 矢量文件的完整路径
                           outputBounds=r.bbox,#shp文件的外包矩阵
                           # cutlineWhere="FIELD = 'whatever'", # clip specific feature
                           dstNodata=0)  # set nodata value
            ds = None  # close dataset
        else:
            print("No '.tif' file found ...")

    五、保存TIFF文件

    未完待续

    1. 参考文献:https://laowangblog.com/gdal-read-and-write-tiff-with-python.html
      ↩︎

    2. 参考文献:https://blog.csdn.net/qq_36181130/article/details/83449182 ↩︎

    来源：细细47

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