澄清:我在某种程度上忽略了关键方面:不使用os.system或subprocess - 只是python API。
我正在尝试转换NOAA GTX偏移网格的一部分以进行垂直基准转换,而不是完全遵循如何在GDAL中使用python执行此操作。我想采用一个网格(在这种情况下是一个Bathymetry归属网格,但它可能是一个geotif)并将其用作我想要做的模板。如果我能做到这一点,我觉得它将极大地帮助人们使用这种类型的数据。
这是我所拥有的绝对不行的。当我在生成的目标数据集(dst_ds)上运行gdalinfo时,它与源网格BAG不匹配。
from osgeo import gdal, osr
bag = gdal.Open(bag_filename)
gtx = gdal.Open(gtx_filename)
bag_srs = osr.SpatialReference()
bag_srs.ImportFromWkt(bag.GetProjection())
vrt = gdal.AutoCreateWarpedVRT(gtx, None, bag_srs.ExportToWkt(), gdal.GRA_Bilinear, 0.125)
dst_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create(out_filename, bag.RasterXSize, bag.RasterYSize,
1, gdalconst.GDT_Float32)
dst_ds.SetProjection(bag_srs.ExportToWkt())
dst_ds.SetGeoTransform(vrt.GetGeoTransform())
def warp_progress(pct, message, user_data):
return 1
gdal.ReprojectImage(gtx, dst_ds, None, None, gdal.GRA_NearestNeighbour, 0, 0.125, warp_progress, None)
示例文件(但是它们重叠的任何两个网格,但是在不同的投影中都可以):
命令行等同于我正在尝试做的事情:
gdalwarp -tr 2 -2 -te 369179 4773093 372861 4775259 -of VRT -t_srs EPSG:2960 \
MENHMAgome01_8301/mllw.gtx mllw-2960-crop-resample.vrt
gdal_translate mllw-2960-crop-resample.{vrt,tif}
答案 0 :(得分:20)
感谢Jamie的回答。
#!/usr/bin/env python
from osgeo import gdal, gdalconst
# Source
src_filename = 'MENHMAgome01_8301/mllw.gtx'
src = gdal.Open(src_filename, gdalconst.GA_ReadOnly)
src_proj = src.GetProjection()
src_geotrans = src.GetGeoTransform()
# We want a section of source that matches this:
match_filename = 'F00574_MB_2m_MLLW_2of3.bag'
match_ds = gdal.Open(match_filename, gdalconst.GA_ReadOnly)
match_proj = match_ds.GetProjection()
match_geotrans = match_ds.GetGeoTransform()
wide = match_ds.RasterXSize
high = match_ds.RasterYSize
# Output / destination
dst_filename = 'F00574_MB_2m_MLLW_2of3_mllw_offset.tif'
dst = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create(dst_filename, wide, high, 1, gdalconst.GDT_Float32)
dst.SetGeoTransform( match_geotrans )
dst.SetProjection( match_proj)
# Do the work
gdal.ReprojectImage(src, dst, src_proj, match_proj, gdalconst.GRA_Bilinear)
del dst # Flush
答案 1 :(得分:3)
如果我正确理解了这个问题,你可以通过运行gdalwarp和gdal_translate作为子进程来实现目标。只需组装您的选项,然后执行以下操作:
import subprocess
param = ['gdalwarp',option1,option2...]
cmd = ' '.join(param)
process = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
stdout = ''.join(process.stdout.readlines())
stderr = ''.join(process.stderr.readlines())
if len(stderr) > 0:
raise IOError(stderr)
它可能不是最优雅的解决方案,但它可以完成工作。一旦运行,只需使用gdal将数据加载到numpy中并继续运行。