Question

我有一个3列x y和z值的大型csv文件。我要执行以下操作： 1.如何将该csv转换为矢量形状文件（点）。 2.如何将步骤2中获得的点转换为地理栅格。 3.让我们说说一组“ shp”格式的单独的点文件，该文件如何将步骤2中获得的栅格中的值提取到新的csv文件中，以便对它进行统计。

问题是我不熟悉使用python进行地理处理，例如对于步骤2，我曾经很容易在R中使用“ raster”包进行此操作，而对于步骤3，我也同样使用了“ raster”中的“提取”功能包。但是，在python中，我可以在geopandas中执行第2步，但第2步和第3步没有简单的答案。

Answer 1

GDAL documentation中存在这种确切情况。

假设您的数据dem.csv如下：

Easting,Northing,Elevation
86943.4,891957,139.13
87124.3,892075,135.01
86962.4,892321,182.04
87077.6,891995,135.01
...

您创建一个VRT来描述它：

<OGRVRTDataSource>
    <OGRVRTLayer name="dem">
        <SrcDataSource>dem.csv</SrcDataSource>
        <GeometryType>wkbPoint</GeometryType>
        <GeometryField encoding="PointFromColumns" x="Easting" y="Northing" z="Elevation"/>
    </OGRVRTLayer>
</OGRVRTDataSource>

或者，如果CSV缺少列，则可以这样指定GeometryField：

<GeometryField encoding="PointFromColumns" x="field_1" y="field_2" z="field_3"/>

将其另存为dem.vrt之类，以便在以后的命令中使用。

然后使用gdal_grid进行插值并产生GeoTIFF输出：

gdal_grid -a invdist:power=2.0:smoothing=1.0 -txe 85000 89000 -tye 894000 890000 -outsize 400 400 -of GTiff -ot Float64 -l dem dem.vrt dem.tiff

XYZ csv格式的栅格

1 个答案: