在Python中用GDAL实现矢量对栅格的切割实例

1. 简介

GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个在X/MIT许可证下发布的开源库，可以让用户对地理空间数据进行转换和处理，同时也支持多种常见的矢量和栅格文件格式操作。本文将介绍如何使用GDAL库进行矢量对栅格的切割操作。

2. 环境配置

在进行GDAL的相关操作之前，需要先安装GDAL库及其依赖项。可以通过pip命令进行安装：

!pip install GDAL

需要注意的是，GDAL库作为Python包需要和GDAL库本体一起安装。GDAL库本体可以在官方网站中下载，并根据系统版本进行不同的安装。

3. 矢量对栅格的切割

3.1 切割方法

矢量对栅格的切割就是将矢量数据按照一定的规则和要求与栅格数据进行对应，并将矢量数据中的属性信息拷贝到对应的栅格数据中。切割的方法一般有两种，分别为栅格切割和矢量切割。

栅格切割是指按照栅格数据的格网大小对矢量数据进行截断，即将矢量数据与栅格数据进行分割后交叉叠加，将分别位于每一个网格里的矢量数据的属性值拷贝到相应的栅格数据上。

矢量切割是指按照矢量数据的几何形状将矢量数据与栅格数据进行叠加，并将其属性值拷贝到栅格数据上。矢量切割需要解决的问题是如何将矢量数据与栅格数据进行叠加并匹配，常用的方法是通过栅格地理参考信息进行匹配。

本文将介绍如何通过栅格切割的方法实现矢量对栅格的切割。

3.2 切割实现

使用GDAL库实现矢量对栅格的切割需要进行以下步骤：

读取矢量数据

读取栅格数据

对栅格数据进行切割并写入输出文件

3.2.1 读取矢量数据

读取矢量数据需要使用GDAL库中的ogr模块，其主要作用是进行矢量数据的读写和操作。

from osgeo import ogr

# 打开矢量文件，获取第一层图层
vector_ds = ogr.Open('path/to/vector.shp')
vector_lyr = vector_ds.GetLayer(0)
# 输出矢量数据的投影信息和要素数量
print('Projection:', vector_lyr.GetSpatialRef().ExportToWkt())
print('Feature Count:', vector_lyr.GetFeatureCount())

上述代码中使用Open()方法打开矢量文件，并通过GetLayer()方法获取第一层图层。分别使用GetSpatialRef()和GetFeatureCount()方法获取矢量数据的坐标参考信息和要素数量。

3.2.2 读取栅格数据

读取栅格数据需要使用GDAL库中的gdal模块，其主要作用是进行栅格数据的读写和操作。

from osgeo import gdal

# 打开栅格文件，获取数据集和第一个波段
raster_ds = gdal.Open('path/to/raster.tif')
raster_band = raster_ds.GetRasterBand(1)
# 输出栅格数据的投影信息、像元大小和范围信息
print('Projection:', raster_ds.GetProjection())
print('Pixel Size:', raster_ds.GetGeoTransform()[1])
print('Extent:', gdal.Info(raster_ds, format='json')['cornerCoordinates'])

上述代码中使用Open()方法打开栅格文件，并通过GetRasterBand()方法获取第一个波段。分别使用GetProjection()、GetGeoTransform()和Info()方法获取栅格数据的投影信息、像元大小和范围信息。

3.2.3 切割栅格数据

对栅格数据进行切割需要进行以下步骤：

获取栅格数据的矩形范围

计算矢量数据与栅格数据的重叠区域

将重叠区域转化为栅格数据的行列号范围

创建输出栅格数据

按照重叠区域将矢量数据的属性值拷贝到输出栅格数据中

获取栅格数据的矩形范围（即左上角和右下角的像元坐标）需要使用GetGeoTransform()方法。对于一个大小为 nrows × ncols 的栅格，其左上角像元的地理坐标为 (ulx, uly)，像元大小为 (xres, yres)，假设栅格是从左上往右下方向进行排列，则地理坐标与行列号的关系为：

Xgeo = ulx + (colInd + 0.5) * xres

Ygeo = uly + (rowInd + 0.5) * yres

计算矢量数据与栅格数据的重叠区域需要使用Intersection()方法。该方法需要对矢量数据和栅格数据的空间参考进行转换，以保证两者参考系一致。

将重叠区域转化为栅格数据的行列号范围需要使用WorldToPixel()方法，该方法可以将一个地理坐标转换为在栅格数据中的行列坐标。

import numpy as np

# 获取栅格数据的矩形范围和重叠区域范围
xmin, ymin, xmax, ymax = raster_ds.GetGeoTransform()[0], raster_ds.GetGeoTransform()[3], \
                          raster_ds.GetGeoTransform()[0] + raster_ds.RasterXSize * raster_ds.GetGeoTransform()[1], \
                          raster_ds.GetGeoTransform()[3] + raster_ds.RasterYSize * raster_ds.GetGeoTransform()[5]
intersection = vector_lyr.GetExtent()
intersection = [intersection[0], intersection[2], intersection[1], intersection[3]]
if not (intersection[0] < xmax and intersection[1] > xmin and intersection[2] < ymax and intersection[3] > ymin):
    raise ValueError('No intersection between raster and vector data')
# 计算重叠区域在栅格数据中的行列号范围
raster_transform = raster_ds.GetGeoTransform()
ulx, uly = raster_transform[0], raster_transform[3]
xres, yres = raster_transform[1], raster_transform[5]
xmin_raster = int(np.floor((intersection[0] - ulx) / xres))
xmax_raster = int(np.ceil((intersection[1] - ulx) / xres))
ymin_raster = int(np.floor((uly - intersection[3]) / abs(yres)))
ymax_raster = int(np.ceil((uly - intersection[2]) / abs(yres)))
# 创建输出栅格数据
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_ds = driver.Create('path/to/output.tif', xmax_raster - xmin_raster, ymax_raster - ymin_raster, 1, raster_band.DataType)
out_ds.SetGeoTransform((ulx + xmin_raster * xres, xres, 0, uly - ymin_raster * yres, 0, yres))
out_ds.SetProjection(raster_ds.GetProjection())
# 按照重叠区域将矢量数据的属性值拷贝到输出栅格数据中
out_data = np.zeros((ymax_raster - ymin_raster, xmax_raster - xmin_raster), dtype=raster_band.DataType)
out_data.fill(raster_band.GetNoDataValue())
gdal.RasterizeLayer(out_ds, [1], vector_lyr, burn_values=[255], options=['ALL_TOUCHED=TRUE'])

上述代码中使用GetExtent()方法获取矢量数据的范围，WorldToPixel()方法将矢量数据的范围转换为栅格数据的行列号范围，Create()方法创建输出栅格数据，并通过SetGeoTransform()和SetProjection()方法设置输出数据的投影和地理参数，最后使用RasterizeLayer()方法将矢量数据的属性值拷贝到输出栅格数据中。

4. 总结

本文介绍了如何使用GDAL库实现矢量对栅格的切割，包括对矢量数据和栅格数据的读取以及对栅格数据的切割过程。希望能对使用GDAL库进行地理空间数据处理的相关工作有所帮助。