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python 使用GDAL实现栅格tif转矢量shp的方式小结
来源:jb51  时间:2021/8/9 13:56:44  对本文有异议

前言

目前有一张tif格式的栅格影像,需要在web地图上进行展示,使用动态切片WMS的方式,渲染速度比较慢,而且大的时候会出现模糊的问题。并且后面需要做多期影像的切换,渲染与加载效率也值得关注。

计划是使用栅格转矢量的方式,将栅格数据转为矢量shp文件,然后进行矢量切片,使用Mapbox进行前端动态渲染。在网上查询了很多资料,有人说使用d3-contour在node.js中生成或者使用rasterio在python中进行转换,整体过程都比较麻烦,很不易实现。最终选定了使用GDAL进行栅格转矢量的方法,代码比较简单。
原始tif影像(12.8MB)如下:

原始tif

核心函数

GDAL中栅格转矢量的函数主要是以下两个,二者的参数没有任何区别,只是功能有区别:

FPolygonize(*args, **kwargs)

FPolygonize(Band srcBand, Band maskBand, Layer outLayer, int iPixValField, char options=None, GDALProgressFunc callback=0, void * callback_data=None) -> int

将每个像元转成一个矩形。

Polygonize(*args, **kwargs) **

Polygonize(Band srcBand, Band maskBand, Layer outLayer, int iPixValField, char ** options=None, GDALProgressFunc callback=0, void * callback_data=None) -> int

将每个像元转成一个矩形,然后将相似的像元进行合并。

转换代码

  1. from osgeo import gdal, ogr, osr
  2. import os
  3. import datetime
  4. import numpy as np
  5.  
  6. path = "Z_NAFP20210727.tif"
  7.  
  8.  
  9. if __name__ == '__main__':
  10. start_time = datetime.datetime.now()
  11.  
  12. inraster = gdal.Open(path) # 读取路径中的栅格数据
  13. inband = inraster.GetRasterBand(1) # 这个波段就是最后想要转为矢量的波段,如果是单波段数据的话那就都是1
  14. prj = osr.SpatialReference()
  15. prj.ImportFromWkt(inraster.GetProjection()) # 读取栅格数据的投影信息,用来为后面生成的矢量做准备
  16.  
  17. outshp = path[:-4] + ".shp" # 给后面生成的矢量准备一个输出文件名,这里就是把原栅格的文件名后缀名改成shp了
  18. drv = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile")
  19. if os.path.exists(outshp): # 若文件已经存在,则删除它继续重新做一遍
  20. drv.DeleteDataSource(outshp)
  21. Polygon = drv.CreateDataSource(outshp) # 创建一个目标文件
  22. Poly_layer = Polygon.CreateLayer(path[:-4], srs=prj, geom_type=ogr.wkbMultiPolygon) # 对shp文件创建一个图层,定义为多个面类
  23. newField = ogr.FieldDefn('value', ogr.OFTReal) # 给目标shp文件添加一个字段,用来存储原始栅格的pixel value,浮点型,
  24. Poly_layer.CreateField(newField)
  25.  
  26. gdal.Polygonize(inband, None, Poly_layer, 0) # 核心函数,执行的就是栅格转矢量操作
  27. # gdal.FPolygonize(inband, None, Poly_layer, 0) # 只转矩形,不合并
  28. Polygon.SyncToDisk()
  29. Polygon = None
  30. end_time = datetime.datetime.now()
  31. print("Succeeded at", end_time)
  32. print("Elapsed Time:", end_time - start_time) # 输出程序运行所需时间

转换效果

  • 使用FPolygonize

转换之后的矢量数据有270MB,非常大,打开非常卡

FPolygonize转换效果

  • 使用Polygonize

合并之后的矢量数据有48MB,相对第一种方法数据量大大减少

Polygonize转换效果

到此这篇关于python 使用GDAL实现栅格tif转矢量shp的文章就介绍到这了,更多相关python栅格tif转矢量shp内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue!

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