接触GDAL有四五年多时间了，平时都是在C++下使用，最近需要在C#下调用GDAL，所以就开始学习了下，相比C++调用，C#下使用GDAL做图像处理的效率有点低，但是其简单易学，适合菜鸟上手，现把自己刚学到的心得跟大伙分享下，以遥感影像的显示为例。 1、 程序环境搭建
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2024-04-07 19:18:39
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1、编译加使用： 如何在CSharp中使用GDAL？收藏 GDAL库的简洁、高效深受开发人员的喜爱，很多开源的GIS软件甚至是商业GIS软件都使用了这个库。GDAL使用C++，在Visual studio环境下开发，对C，C++的支持当然不会有什么问题。但对于C#、Python、Java来说，过程就相对繁琐一些，对初学者造成了不少的麻烦。本文以GDA
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2024-09-20 20:57:34
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访问遥感影像的描述性信息，可以概括地知道影像的获取时间、处理时间、空间分辨率、影像大小等一些信息。 但是为了对遥感影像进行处理，需要进一步访问遥感影像中的数据，即影像中像元的灰度值。GDAL提供了下面两个函数来访问影像的数值。ReadRaster() 读取图像数据(以二进制的形式)ReadAsArray() 读取图像数据(以数组的形式)>>> from osgeo import
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2023-07-11 20:28:24
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转自赵文原文 gdal读写图像分块处理（精华版） Review： 用gdal，感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理。因为gdal进行太多封装，如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理，IO，遍历，转换，算法处理等操作，就别用gdal了。如果你想懒省事，那么这篇文章还是或许有些参考价值了。
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2017-05-11 22:16:00
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# Python GDAL图像灰度化
在遥感领域，处理遥感图像是非常常见的工作。其中，图像灰度化是一种常见的图像处理方法，它将彩色图像转换为灰度图像，简化图像的复杂性。
GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个在GIS领域广泛使用的开源库，它提供了处理各种栅格数据格式的功能。通过GDAL库，可以方便地对遥感图像进行处理，包括图像灰度化。
下面我
原创
2024-03-24 06:13:25
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使用 OpenCV Python 检测和可视化两个图像之间的差异
如果您需要比较两个图像并确定它们之间的差异，OpenCV Python 提供了一种简单有效的方法来完成此任务。本指南将向您展示如何使用OpenCV Python检测和可视化两个图像之间的差异。先决条件为了遵循本指南，您需要在计算机上安装 Python 3.x 和 OpenCV。导入所需库首先，我们需要导入所需的库。在这种情况下，我们
1. 简介获取特定经纬度处的高程数据需要3个步骤：根据经纬度确定数据文件确定该经纬度点所对于的栅格数据的行号与列号读取相应数据文件中对应行与列处的高程值对于第1步，可以采用“”博文中描述的方法来获得。对于第2步，对于位置精度要求不高的场合，也可以采用“如何获取特定经纬度在SRTM3中的高程值”博文提供的简单方式获得。最后的第3步，可以采用“在Java GDAL环境中读取Tiff文件中的DEM数据”
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2023-07-26 13:36:08
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# 使用Python GDAL写入TIF文件的完整指南
## 引言
想要在地理信息系统（GIS）中处理栅格数据，谈到基础的图像数据格式，TIF（Tagged Image File Format）是最常用的一种格式。GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个开源的库，用于读取和写入各种地理数据格式。本文将为你详细介绍如何使用Python和GDAL库写
原创
2024-09-15 05:09:44
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在编写重采样图像时，可以使用GDAL来读写图像，然后自己编写重采样算法 在GDAL的算法中，已经提供了五种重采样算法，其定义如下（位置gdalwarper.h 的46行）：/*! Warp Resampling Algorithm */typedef enum { /*! Nearest neighbour (select on one input pixel) */ GRA_Ne
原创
2022-01-10 11:13:40
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# 用 Python 的 GDAL 库给图像加入坐标
## 简介
GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个在地理空间数据处理中非常常用的开源库，它提供了处理栅格和矢量数据的接口。在地理信息系统（GIS）领域中，GDAL 被广泛应用于数据格式转换、投影转换、数据处理等功能。
在处理图像时，有时需要为图像加入地理坐标信息，以便进行后续的地理空间分析
原创
2024-04-15 05:22:40
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GDAL是一个操作各种栅格地理数据格式的库。包括读取、写入、转换、处理各种栅格数据格式（有些特定的格式对一些操作如写入等不支持）。它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据（GIS对栅格，矢量，3D数据模型的抽象能力实在令人叹服）。当然除了栅格操作，这个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库ogr（ogr这个库另外介绍），这样这个库就同时具备了操作栅格和矢量数据的能力，买一送一，这...
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2019-03-13 15:45:00
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一个小测试程序开发全过程实录，完全新手入门级的实例，如果你还在为处理大影像而发愁，来试试这个称手的工具吧。Imagec 开发日记 2013-6-25 需求: 影像数据切割，重采样 数据切割的要求是简单的给予矩形的等分切割，
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2013-07-10 11:22:00
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相信看过和用过gdalwarp工具的同学都会对gdalwarp这个工具的强悍功能所震惊。今天主要就是用gdalwarp来进行图像镶嵌，当然这个镶嵌是比较简单的镶嵌，就是上层的图像会覆盖下层的图像。对于gdalwarp的介绍，我还要搬过来一下，见下面： The gda...
原创
2022-01-07 17:31:24
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# 使用Python GDAL生成图像金字塔
在地理信息系统（GIS）和遥感领域，图像金字塔（或称为金字塔图层）是一种常用的技术，用于提高图像加载的速度和效率。在本篇文章中，我将指导你如何使用Python中的GDAL库生成图像金字塔。
## 流程概述
生成图像金字塔的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------
# 使用Python GDAL实现栅格图像批量拼接
在处理遥感数据或其他栅格图像时，拼接多个图像是一个常见的任务。使用Python的GDAL库，我们可以高效地完成这一工作。下面，我将逐步引导你完成栅格图像的批量拼接，确保你能够独立实现这一功能。
## 流程概述
首先，我们来看看拼接栅格图像的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|--------|
原创
2024-10-17 13:40:34
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# Python GDAL镶嵌多光谱图像的科学探索
## 引言
在遥感领域，多光谱图像的处理与分析是一个重要的任务。镶嵌（Mosaic）技术能够将多张影像合并为一幅完整的图像，从而提升影像的解析度和可用性。本文将介绍如何使用Python的GDAL库对.tif格式的多光谱图像进行镶嵌处理，并提供相关的代码示例。
## GDAL简介
GDAL（Geospatial Data Abstracti
原创
2024-09-29 06:33:11
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# 使用GDAL库直接读取图像
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入GDAL库)
B --> C(打开图像文件)
C --> D(获取图像属性)
D --> E(读取图像数据)
E --> F(关闭图像文件)
F --> G(结束)
```
## 类图
```mermaid
classDiag
原创
2024-05-20 06:28:09
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Java Gradle 插件如何应用apply plugin:'java'Java插件约定的项目结构Project
|--build.gradle
|--src
|--main
|--java
|--resources
|--test
|--java
|--resourcesmain和test是Java
读写影像可以说是图像处理最基础的一步。关于使用GDAL读写影像，平时也在网上查了很多资料，就想结合自己的使用心得，做做简单的总结。在这里写一个例子：裁剪lena图像的某部分内容，将其放入到新创建的.tif文。以此来说明GDAL读写影像的具体实现。
原创
2021-11-01 16:59:03
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GDAL创建JPG或PNG格式图像的具体实例。
原创
2021-11-08 17:18:06
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