Python利用GDAL实现两幅栅格图像叠加的方法
本文介绍如何使用Python和GDAL库将道路栅格图叠加至土地利用类型图中。通过读取两幅图像的地理空间数据,利用数组运算使重叠区域优先显示道路信息,非重叠区域保留原土地利用值,最终生成包含道路信息的综合结果图像。
叠加目标与逻辑
目的
假设当前拥有两幅栅格图像:一幅为特定地区的道路分布栅格图,另一幅为该地区的土地利用类型栅格图。任务目标是将道路信息叠加到土地利用图上。具体逻辑为:在图像重合的像元位置,以道路栅格图的数值为准;而在未重合的区域,则保留土地利用类型图原有的像元值。
图1 道路信息图

图2 土地利用类型图

图3 结果图

代码实现步骤
具体实现
from gdalconst import *
from osgeo import gdal
import osr
import sys
import copy
#叠加两个栅格图像(一个道路栅格图,一个土地利用类型图),两幅图像重叠的像元值都是第一个图像的值,
#未重叠的像元值还是土地利用类型图上的值,最终结果便是土地利用类型图上面多了道路信息。
roadFile = 'E:\\Exercise\\test\\grasstest\\road_rastercalc.tif'
landuseFile = 'E:\\Exercise\\test\\grasstest\\landuse.tif'
roadDs = gdal.Open(roadFile, GA_ReadOnly)
landuseDs = gdal.Open(landuseFile, GA_ReadOnly)
if roadDs is None:
print 'Can not open ', roadFile
sys.exit(1)
geotransform = roadDs.GetGeoTransform()
projection=roadDs.GetProjection()
cols = roadDs.RasterXSize
rows = roadDs.RasterYSize
roadBand = roadDs.GetRasterBand(1)
roadData = roadBand.ReadAsArray(0,0,cols,rows)
roadNoData = roadBand.GetNoDataValue()
landuseBand = landuseDs.GetRasterBand(1)
landuseData = landuseBand.ReadAsArray(0,0,cols,rows)
landuseNoData = landuseBand.GetNoDataValue()
result = landuseData
for i in range(0,rows):
for j in range(0,cols):
if(abs(roadData[i,j] - 20) < 0.0001):
result[i,j] = 20
if((abs(landuseData[i,j] - landuseNoData)>0.0001) and (abs(roadData[i,j] - roadNoData) < 0.0001)):
result[i,j] = landuseData[i,j]
if((abs(landuseData[i,j] - landuseNoData)<0.0001) and (abs(roadData[i,j] - roadNoData) < 0.0001)):
result[i,j] = landuseNoData
#write result to disk
resultPath = 'E:\\Exercise\\test\\grasstest\\result_landuse.tif'
format = "GTiff"
driver = gdal.GetDriverByName(format)
ds = driver.Create(resultPath, cols, rows, 1, GDT_Float32)
ds.SetGeoTransform(geotransform)
ds.SetProjection(projection)
ds.GetRasterBand(1).SetNoDataValue(landuseNoData)
ds.GetRasterBand(1).WriteArray(result)
ds = None
print 'ok---------'
以上这篇Python叠加两幅栅格图像的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持本站。
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