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我经常下载 (geo) tiff 文件，将它们保存到临时磁盘空间，然后使用rasterio读入数据以获得numpy.ndarray我可以分析的数据。

例如，将这个 url 用于 NAIP 图像：

import os
from requests import get
from rasterio import open as rasopen

req = get(url, verify=False, stream=True)
if req.status_code != 200:
    raise ValueError('Bad response from NAIP API request.')
temp = os.path.join(os.getcwd(), 'temp', 'tile.tif')
with open(temp, 'wb') as f:
    f.write(req.content)
with rasopen(temp, 'r') as src:
    array = src.read()
    profile = src.profile
os.remove(temp)

对于其他（netcdf）地理网格数据，我可能会使用xarray从该 url 获取数据以获取 Gridmet 数据：

from xarray import open_dataset

xray = open_dataset(url)
variable = 'pr' # precipitation
subset = xray.loc[dict(lat=slice(north, south),
                       lon=slice(west,east))]
arr = subset.variable.values

所以得到一个 xarray 对象作为一个流工作并且很容易进入一个ndarray，但我只知道这个在 netcdf 数据集上工作。有没有办法将 tif 数据“流式传输”到ndarray对象？理想情况下，可以这样做

with rasopen(url, 'r') as src:
    array = src.read()

asrasterio返回一个不错的元数据对象以及ndarray，尽管我还没有让它与 url 资源一起使用。谢谢。

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是的，您可以从内存中读取它：

from rasterio.io import MemoryFile

with MemoryFile(data) as memfile:
    with memfile.open() as dataset:
        data_array = dataset.read()

或直接来自 URL：

with rasterio.open('https://pathto.tif') as dataset:
    print(dataset.profile)

我无法让后者与您的 URL 一起使用，因此您可能想尝试第一个。

于 2018-03-21T18:58:33.763 回答