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我想光栅化高分辨率 GeoTIFF 的较小阴影。xarray.open_rasterio似乎是获得所需内容的正确工具datashader.transfer_functions.shade。但是，返回的 DataArray 也有一个带，它会跳闸shade。出现几个问题：

  1. 应该xarray.open_rasterio将当前在“带”中的值简单地作为数组中的值返回吗？
  2. 如何检查 GeoTIFF 是否符合xarray.open_rasterio预期？
  3. 是否有任何论点xarray.open_rasterio允许将“带”指定为“值”？
  4. 或者应该xarray.open_rasterio简单地重新排序或重新标记坐标，使“band”是第三个（在“x”和“y”之后）？
  5. 或者，如果xarray.open_rasterio正确解析此 GeoTIFF，是否可以shade以一种不会将此 2D 数组与 3D 数组混淆的方式调用？

MRE：使用 Facebook 高分辨率人口地图中的 GeoTIFF，例如，从这里。下面的代码可以把它放在一个 800x800 的地图上。相反，在我终于明白为什么抱怨它在尝试为 800 个类别着色时它的参数shade中只有（默认）22 种颜色之后，我明白坐标被理解为值。我在下面显示数组。color_keyyshade

import rasterio
from rasterio.mask import mask
import os
import datashader as ds
from datashader import transfer_functions as tf
import xarray as xr
from matplotlib.cm import viridis

data_path = 'SOME_PATH/'
file_name = 'HUN_women_of_reproductive_age_15_49.tif'  # reproductive women, e.g.
file_path = os.path.join(data_path, file_name)

da = xr.open_rasterio(file_path)

cvs = ds.Canvas(plot_width=800, plot_height=800)

img = tf.shade(cvs.raster(da), cmap=viridis)

这失败了，因为da数组看起来像这样：

<xarray.DataArray (band: 1, y: 10240, x: 24320)> array([[[nan, nan, ..., nan, nan],
        [nan, nan, ..., nan, nan],
        ...,
        [nan, nan, ..., nan, nan],
        [nan, nan, ..., nan, nan]]]) Coordinates:   * band     (band) int64 1   * y        (y) float64 48.59 48.59 48.59 48.59 ... 45.75
45.75 45.75 45.75   * x        (x) float64 16.13 16.14 16.14 16.14 ... 22.89 22.89 22.89 22.89 Attributes:
    transform:      (0.000277777777778, 0.0, 16.13486111111111, 0.0, -0.00027...
    crs:            +init=epsg:4326
    res:            (0.000277777777778, 0.000277777777778)
    is_tiled:       1
    nodatavals:     (nan,)
    scales:         (1.0,)
    offsets:        (0.0,)
    descriptions:   ('Population Count',)
    AREA_OR_POINT:  Area
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1 回答 1

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cvs.raster() 接受一个layer参数来指定你想要光栅化的提供的波段；也许这会有所帮助？ 

img = tf.shade(cvs.raster(da,layer=1), cmap=viridis)

在任何情况下，请注意 datashader.transfer_functions.shade 不会光栅化其输入；这是通过调用 Canvas（特别是 cvs.raster，这里）来完成的。shade 只是将已经光栅化的数组转换为彩色像素。

于 2020-03-06T03:39:00.313 回答