1. 简介
对于栅格数据处理中，获取栅格点的数值及面值是非常常见的操作。在Python中，可以使用开源的GDAL库来实现这一操作。
下面将介绍如何使用Python和GDAL库来获取栅格点和面值的方法。
2. 安装GDAL库
在使用GDAL库之前，需要先安装该库。
可以使用pip来安装GDAL库：
pip install gdal
如果遇到安装过程中出现问题，可以参考GDAL的官方文档：
3. 打开栅格数据
在使用GDAL库之前，需要先打开栅格数据。
下面是打开栅格数据的示例代码：
from osgeo import gdal
file_name = 'path/to/file.tif'
data = gdal.Open(file_name)
其中，file_name为栅格数据文件的路径。
在该示例代码中，使用了GDAL的Open函数来打开栅格数据文件，并将返回的数据存储在data变量中。
4. 获取栅格点
获取栅格点的数值是非常简单的。
下面是获取栅格点的示例代码：
band = data.GetRasterBand(1)
value = band.ReadAsArray(x, y, 1, 1)
其中，x和y分别为栅格点的横坐标和纵坐标。
该示例代码中，先是通过data的GetRasterBand函数得到了一个栅格波段的对象，并将其存储在band变量中。
使用该波段对象的ReadAsArray函数可以得到一个包含该栅格点数值的数组，将其存储在value变量中。由于ReadAsArray函数需要指定读取的像素块大小，因此这里读取的是一个1×1的像素块。
5. 获取栅格面值
栅格面值是指栅格数据中每个像元的面积或长度等。
下面是获取栅格面值的示例代码：
transform = data.GetGeoTransform()
pixel_size = abs(transform[1])
area = pixel_size * pixel_size
该示例代码中，使用了data的GetGeoTransform函数来获取栅格数据的仿射变换信息，并将其存储在transform变量中。
由于栅格数据中的像元是正方形，因此可以通过transform[1]来获取像元的大小。
根据正方形面积的计算公式 S = a * a，可得像元的面积为 pixel_size * pixel_size。
需要注意，在使用这种方法计算栅格面值时，需要保证栅格数据的像元是正方形，否则计算出的面积可能不准确。
6. 完整示例代码
下面是一个完整的示例程序，可以打开栅格数据文件，获取栅格数据的位置和面积，并输出到控制台：
from osgeo import gdal
file_name = 'path/to/file.tif'
x = 10
y = 20
data = gdal.Open(file_name)
band = data.GetRasterBand(1)
value = band.ReadAsArray(x, y, 1, 1)
transform = data.GetGeoTransform()
pixel_size = abs(transform[1])
area = pixel_size * pixel_size
print('栅格数据文件：', file_name)
print('位置坐标：', x, y)
print('栅格值：', value[0, 0])
print('栅格面积：', area)
该示例代码可以根据自己的需要进行修改，以适用于不同的栅格数据。
7. 总结
以上就是使用Python和GDAL库获取栅格点和面值的方法了。
使用GDAL库可以很方便地处理栅格数据，例如读取、写入、裁剪、变换等等。
需要注意的是，在实际应用中，需要考虑到栅格数据的分辨率、像元大小、坐标系等因素，以确保处理结果的准确性。