1.GDAL库的导入import ogr或者：from osgeo import ogr万能方法：try:
from osgeo import ogr
except:
import ogr2.读取数据层方法一：缺省方式ogr模块内含一个ogr.Open()函数可以直接打开矢量数据，在这个过程中，ogr会自动根据文件的类型来确定相应的驱动。inshp = r'D:\pythonlia
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2023-08-18 17:53:15
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MODIS影像以HDF4或者HDF5格式进行存储。关于如何搭建开发环境，参见Ubuntu下GDAL读取HDF4（MODIS影像）开发环境搭
原创
2022-08-01 11:20:43
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本文将简单介绍shp数据的基本知识，以java语言为例，介绍如何基于java调用gdal完成对shp数据的解析，主要包括空间信息解析、属性信息解析、空间参考信息解析，bbox信息解析等等。shp文件是一种矢量图形存储文件，可以用于记录矢量数据的空间位置及属性信息。shp是arcgis的常见数据格式，当前，现在许多的开源库也是可以解析的，包括本文要介绍的gdal和geotools都是具备这种能力的。
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2024-01-22 06:51:12
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开工之前要先了解一下瓦片地图，瓦片地图金字塔模型是一种多分辨率层次模型，从瓦片金字塔的底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。实现原理就是，首先确定地图服务平台所要提供的缩放级别的数量N，把缩放级别最低、地图比例尺最大的地图图片作为金字塔的底层，即第0层，并对其进行分块，从地图图片的左上角开始，从左至右、从上到下进行切割，分割成相同大小(比如256x
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2023-11-18 22:20:48
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#include "gdal1.11.2/gdal_priv.h"
#include "gdal1.11.2/gdal.h"
struct stRasterInfo
{
char fileName[255];
GDALDataset* pDataset;
XRECT<rtsDataTypeGeo> rasterRange;
int nBandCount;
};
struct
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2023-09-26 05:49:51
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## 读取影像的像元值
### 导语
在遥感数据处理和地理信息系统（GIS）领域，我们经常需要读取影像像元值。Python中的GDAL库（Geospatial Data Abstraction Library）提供了一种便捷的方式来读取和处理各种格式的地理空间数据。本文将介绍如何使用Python的GDAL库来读取影像的像元值，并提供相应的代码示例。
### 准备工作
在开始之前，请确保你已
原创
2024-02-02 04:01:32
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**Python空间数据处理： GDAL读写遥感图像**添加链接描述 GDAL是空间数据处理的开源包，支持多种数据格式的读写。遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，遥感图像的栅格模型包含以下两部分的内容：栅格矩阵：由正方形或者矩形栅格点组成，每个栅格点所对应的数值为该点的像元值，在遥感图像中用于表示地物属性值；遥感图像有单波段与多波段，波段表示地物属性的种类，每个波段表示地物一种属性。大地坐标：空间
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2024-05-20 21:33:45
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# Python GDAL影像镶嵌的科普
在遥感和地理信息系统（GIS）的工作中，影像镶嵌是一个常见而重要的过程。影像镶嵌即将多幅影像合并为一幅无缝的大图。这对于大范围的地理分析或可视化非常有用。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的GDAL库进行影像镶嵌，并提供一些代码示例。
## GDAL简介
GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个
说明做无人机数据。流程1、获取jpg的经纬度信息，只需要第一张图像的即可。 2、两张图像寻找相似匹配点，得到转换矩阵，得到第二张影像相对于第一张影像的位置信息。 3、拼接两张影像，计算两张影像共同区域中有影像和无影像的区域，保留其有影像的区域，并且裁剪掉两张都无影像的区域。 4、再赋予最初的经纬度坐标信息。代码先写了两张影像拼成一张图的方法。"""
输入的拼接图像需要分辨率，坐标系，以及表现形式保
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2023-11-11 12:11:39
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1. 背景土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱半干旱和亚湿润干地区的土地退化。及时准确地掌握土地荒漠化发生发展情况是有效防止和治理土地荒漠化的基本前提。目前遥感技术在土地荒漠化监测中起到了不可替代的作用。使用遥感影像数据可以提取土地荒漠化信息，通过遥感影像所表现的不同信息，可以判断土地荒漠化的发生与否以及发展程度等。在进行土地荒漠化信息提取时，常用的方法有人工目视解译方法、
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2023-07-11 21:45:37
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# Python GDAL 影像重投影入门教程
在地理信息系统（GIS）领域，影像的重投影是一个非常常见的操作，尤其是在处理来自不同来源的地理影像时。GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个强大的库，广泛用于处理空间数据。在这篇文章中，我们将详细讲解如何使用 Python 和 GDAL 库进行影像的重投影。
## 流程概述
在进行影像重投影时，
原创
2024-10-13 06:50:23
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GDAL原生支持超过100种栅格数据类型，涵盖所有主流GIS与RS数据格式，包括ArcInfo grids, ArcSDE raster, Imagine, Idrisi, ENVI, GRASS, GeoTIFFHDF4, HDF5USGS DOQ, USGS DEMECW, MrSIDTIFF, JPEG, JPEG2000, PNG, GIF, BMP5.1. 导入GDAL支持库旧版本（1.
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2023-11-30 09:37:44
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RasterIO的用法参考：在MFC项目中添加一个对话框DlgFastShow，添加一个按钮 ，在头文件中添加如下代码：1 public:2 GDALDataset* m_pDataset; 3 double m_dScale; //现有图框与图像的比值4 5 int m_iMinx;6 int m_iMiny;7 int m_iMax
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2012-12-31 17:00:00
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# 使用Java和GDAL读取单波段影像TIFF文件
## 引言
在地理信息系统（GIS）领域，处理光栅数据（如TIFF格式影像）是一项常见任务。GDAL（地理空间数据抽象库）是一个开源库，广泛用于读取、写入和转换地理空间数据。本文将详细介绍如何使用Java结合GDAL读取单波段影像TIFF文件，并通过代码示例说明具体实现过程。
## GDAL简介
GDAL是处理光栅和矢量数据的标准库，特
原创
2024-10-15 05:42:49
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最近在搞事情时发现ArcMap里的【空间连接】工具可以实现根据图层间的空间关系进行属性的连接，关于空间连接的详细内容可以参考官网的帮助文档(https://pro.arcgis.com/zh-cn/pro-app/tool-reference/analysis/spatial-join.htm)；如下图所示，利用点数据分别与村、镇的面数据进行空间连接，即可根据空间关系把村镇的属性赋值给点数据。村镇
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2024-08-16 09:03:16
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C#下GDAL的使用这里就不多赘述了。參见上一篇博客。 代码中都加了凝视，这里就不再一一叙述了。代码例如以下： class FloodSimulation { #region 类成员变量 public Dataset m_DEMDataSet; //DEM数据集 public Dataset m_F
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2018-01-19 12:27:00
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# 使用Java实现GDAL读取遥感影像直方图统计
遥感影像的直方图统计是分析影像数据的重要步骤，通过了解图像的灰度分布，可以有效地提取和分析图像信息。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Java与GDAL库来读取遥感影像并进行直方图统计。
## GDAL简介
GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个开源的库，用于处理栅格和矢量地理数据。它支持众多
原创
2024-10-22 06:31:25
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在处理高光谱影像数据时，如何利用 Python 的 GDAL 库进行读写操作是一个常见的需求。这篇博文将为您提供一个详细且系统的解决方案，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等方面。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境的准备工作。高光谱影像处理依赖于 GDAL 库，接下来我们将展示如何在不同平台上安装该库。
### 依赖安装指南
以下是不同平台的安装命令
在本文中，我将深入探讨如何利用Java GDAL库进行影像切片处理。这是一个在地理信息系统（GIS）和遥感领域中常见的需求，尤其在处理大规模影像数据时至关重要。影像切片不仅可以极大地降低数据的处理成本，还有助于在Web平台上快速加载和展示影像。此博客将详细记录解决“Java GDAL 影像切片”问题的整个过程，涵盖其背景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等方面。
## 背景定位
在图像处理和地理信息系统（GIS）领域，Java GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）库被广泛用于影像处理和镶嵌。影像镶嵌是将多幅图像合成一幅大图的过程，常用于卫星遥感影像、航拍图像等场景。本文将详细记录解决“Java GDAL影像镶嵌”问题的全过程，涵盖从技术原理到源码分析、性能优化等多个方面。
### 背景描述
影像镶嵌的关键在于如何将多个图像
