研究通常會涉及到多源數據,需要進行基於像元的運算,在此之前需要對數據進行地理配准、空間配准、重采樣等操作。那么當不同來源,不同分辨率的數據重采樣為同一空間分辨率之后,各個像元不一一對應,有偏移該怎么辦呢?
在ArcGIS進行重采樣操作時(resample 或者project raster)可以通過設置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 為參考柵格數據,解決這一問題。詳見我的這一篇博客和知乎文章
但面對大批量數據的時候,我們希望通過編程解決這一問題,下面分享gdal中對這一問題的解決思路。
# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Wed Sep 23 23:32:25 2020
以柵格A參考,對柵格B進行重投影操作,輸出結果和柵格A像元大小一致,相互對齊
https://gis.stackexchange.com/questions/234022/resampling-a-raster-from-python-without-using-gdalwarp
https://gis.stackexchange.com/questions/268119/how-can-2-geotiff-rasters-be-aligned-and-forced-to-have-same-resolution-in-pytho
@author: pan
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from osgeo import gdal
from osgeo import gdalconst
def pixel_geo_register(infile,outfile,reffile,methods):
'''
infile:輸入文件
outfile:輸出文件
reffile:參考文件
methods:重采樣方法
gdalconst.GRA_NearestNeighbour:near
gdalconst.GRA_Bilinear:bilinear
gdalconst.GRA_Cubic:cubic
gdalconst.GRA_CubicSpline:cubicspline
gdalconst.GRA_Lanczos:lanczos
gdalconst.GRA_Average:average
gdalconst.GRA_Mode:mode
'''
# 打開tif文件
in_ds = gdal.Open(infile, gdalconst.GA_ReadOnly) # 輸入文件
ref_ds = gdal.Open(reffile, gdalconst.GA_ReadOnly) # 參考文件
# 參考文件與輸入文件的的地理仿射變換參數與投影信息
in_trans = in_ds.GetGeoTransform()
in_proj = in_ds.GetProjection()
ref_trans = ref_ds.GetGeoTransform()
ref_proj = ref_ds.GetProjection()
# 參考文件的波段參考信息
band_ref = ref_ds.GetRasterBand(1)
# 輸入文件的行列數
x = ref_ds.RasterXSize
y = ref_ds.RasterYSize
# 創建輸出文件
driver= gdal.GetDriverByName('GTiff')
output = driver.Create(outfile, x, y, 1, gdalconst.GDT_UInt16)
# 設置輸出文件地理仿射變換參數與投影
output.SetGeoTransform(ref_trans)
output.SetProjection(ref_proj)
# 重投影,插值方法為雙線性內插法
gdal.ReprojectImage(in_ds, output, in_proj, ref_proj, methods)
# 關閉數據集與driver
in_ds = None
ref_ds = None
driver = None
output = None
if __name__ == '__main__':
infile=r''
outfile=r''
reffile=r''
methods=gdalconst.GRA_Bilinear
pixel_geo_register(infile,outfile,reffile,methods)