我尝试使用 gdal 和 matplotlib-basemap 显示光栅图像。
我在这里解释了我使用 basemap.interp 函数的尝试,有关我的过程的完整结构化概述,请查看我的IPython Notebook。首先我的代码加载和投影光栅。
# Load Raster
pathToRaster = r'I:\Data\anomaly//ano_DOY2002170.tif'
raster = gdal.Open(pathToRaster, gdal.GA_ReadOnly)
array = raster.GetRasterBand(1).ReadAsArray()
msk_array = np.ma.masked_equal(array, value = 65535)
print 'Raster Projection:\n', raster.GetProjection()
print 'Raster GeoTransform:\n', raster.GetGeoTransform()
# Project raster image using Basemap and the basemap.interp function
map = Basemap(projection='robin',resolution='c',lat_0=0,lon_0=0)
datain = np.flipud( msk_array )
nx = raster.RasterXSize
ny = raster.RasterYSize
xin = np.linspace(map.xmin,map.xmax,nx) # nx is the number of x points on the grid
yin = np.linspace(map.ymin,map.ymax,ny) # ny in the number of y points on the grid
lons = np.arange(-180,180,0.25) #from raster.GetGeoTransform()
lats = np.arange(-90,90,0.25)
lons, lats = np.meshgrid(lons,lats)
xout,yout = map(lons, lats)
dataout = mpl_toolkits.basemap.interp(datain, xin, yin, xout, yout, order=1)
levels = [-1000,-800,-600,-400,-200,0,200,400,600,800,1000]
cntr = map.contourf(xout,yout,dataout, levels,cmap=cm.RdBu)
cbar = map.colorbar(cntr,location='bottom',pad='15%')
# Add some more info to the map
cstl = map.drawcoastlines(linewidth=.5)
meri = map.drawmeridians(np.arange(0,360,60), linewidth=.2, labels=[1,0,0,1], labelstyle='+/-', color='grey' )
para = map.drawparallels(np.arange(-90,90,30), linewidth=.2, labels=[1,0,0,1], labelstyle='+/-', color='grey')
boun = map.drawmapboundary(linewidth=0.5, color='grey')
这将绘制以下内容:
特别清楚的是,在北美和南美的东海岸,栅格数据和海岸线存在偏移。
我不知道如何调整我的代码,以便我的数据将在正确的投影中转换。
对于它的价值:我使用的光栅 tif 文件(如果你下载它在 'a' 和 'no' 之间放置一个 '-',在 'ano_DOY..' 之前,在 'a-no_DOY..' 之后)