Question

很抱歉这个简单的问题，但我是Python的新手，我需要同样的帮助。

我的数据采用点格式：X，Y，Z。其中X和Y是坐标，z是值。

我的问题是：用0.5米乘0.5米（或1乘1米）创建一个光栅（用TIF或ASCII格式），其中每个像素的值是Z的平均值。如果我没有点在pixel-i值必须为NAN。

我很高兴能帮助我学习和实施一些代码，

在预先感谢您的帮助，我真的需要。

我尝试学习并编写代码：

from osgeo import gdal, osr, ogr
import math, numpy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.mlab as ml
import matplotlib.delaunay

tiff = 'test.tif'

gridSize = 0.5
# my area boundary
xmax, xmin = 640000.06, 636999.83
ymax, ymin = 6070000.3, 6066999.86

# number of row and columns
nx = int(math.ceil(abs(xmax - xmin)/gridSize))
ny = int(math.ceil(abs(ymax - ymin)/gridSize))

# Plot the points
plt.scatter(x,y,c=z)
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
plt.colorbar()
plt.show()

# Generate a regular grid.
xi = np.linspace(xmin, xmax, nx)
yi = np.linspace(ymin, ymax, ny)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

从这一点来看，我有一个问题，就是要了解x，y，z的索引是如何指出的，以便知道它们在哪里掉落。我的第一个想法是给网格网格索引并标记点。之后，我可以对像素内的点进行平均。像素为空（没有现在的点）是NAN。

但我不知道这是处理我的数据的正确方法。

之后我编写了以下代码，通过GDAL

以TIFF格式保存

target_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create(tiff, nx,ny, 1, gdal.GDT_Byte) #gdal.GDT_Int32
target_ds.SetGeoTransform((xmin, gridSize, 0,ymax, 0, -gridSize,))

if EPSG == None:
    proj = osr.SpatialReference()
    proj.ImportFromEPSG(EPSG)
    # Make the target raster have the same projection as the source
    target_ds.SetProjection(proj.ExportToWkt())
else:
    # Source has no projection (needs GDAL >= 1.7.0 to work)
    target_ds.SetProjection('LOCAL_CS["arbitrary"]')

target_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(numpy.zeros((ny,nx)))
target_ds = None

非常感谢所有帮助

Answer 1

一种方法：

定义您的网格spacing（浮点数），即同一维度中两个像素/体素中点之间的距离
计算出您需要的网格大小，即x和y维度，N_x和N_y中网格点的数量。
创建该大小的两个numpy数组，所有值均为零，例如使用np.zeros([N_x, N_y])
遍历你的（x，y，v）点和
- 将每个（x，y）对投影到其对应的像素中，通过两个（整数）索引识别：x_i, y_i = tuple([int(c//spacing) for c in (x, y)])
- 在地点(x_i, y_i)（保持“计数”）
- 将值v添加到位置(x_i, y_i)的另一个数组中（保存值的总和）
填充两个数组后，将sum-of-values-array除以count-array。 0 / 0.0将自动分配给NaN，而c / 0.0将分配为Inf。

Python：网格点X，Y和Z，以便提取统计属性

1 个答案: