问题标签 [rasterio]

我正在尝试将 rasterio 安装到我的 python 环境中并收到以下错误。我可以

安装时没有出现错误，但是当我尝试导入时出现以下错误

如果我尝试

安装时出错：

我在尝试导入 fiona 模块时遇到了同样的问题。DLL 如何和/或在哪里加载？我对此一无所知，并希望获得有关如何解决此问题的任何帮助或指导。

我在 Windows 7 上使用 64 位版本的 spyder。

我正在尝试在 python 2.7 安装上将我的 rasterio 版本从 0.25 更新到 0.32，但是遇到了 foll。问题。有关如何修复它的任何信息？

我想将rasterio包用于一些 Python 脚本。我使用 Anaconda 并建立了自己的工作环境。

问题是在rasterio任何地方都可以正常导入，但在 PyCharm 中却不行。当我使用 Anaconda 命令提示符时，激活我的环境，运行 Python 并输入import rasterio它即可。此外，当我打开 jupyter 笔记本时，导入工作。但是，当我尝试在 PyCharm 中导入它时，会出现以下错误：

• 即使我选择了我的环境的 Python 可执行文件作为项目解释器。任何想法这里可能有什么问题？

我是 gdal 和 c++ 的新手，我正在尝试创建一个按块读取栅格的函数（使用 RasterIO 而不是 ReadBlock）对值执行某些操作并将结果写入新的栅格文件

我收到一个错误：

Test.exe 中 0x00007FFDFB517BC4 (gdal201.dll) 处的未处理异常：0xC0000005：访问冲突写入位置 0x00000230E2593000 行 rasterBand->RasterIO(GDALRWFlag::GF_Read, j * readCols, i * readRows, readCols, readRows, rasterBlock, readCols, readRows , GDALDataType::GDT_CFloat32, 0, 0)

我有一个非常相似的功能可以正常工作，但它逐行读取像素值

任何帮助表示赞赏

函数如下

谢谢

}

我正在尝试做一些基本的图像过滤。我已经从 rasterio 食谱中逐字包含了一个片段（我从中值滤波器输出中删除了 .astype() ）。问题是我的输入和输出栅格应该具有相同的范围但没有。输入和输出的变换和仿射是不同的。这是预期的行为吗？我是否需要对仿射和变换做一些事情以使输出与输入相同？

Python 2.7.11 |Anaconda 4.0.0（64 位）| （默认，2016 年 2 月 16 日，09:58:36）[MSC v.1500 64 位 (AMD64)] 在 win32 上

光栅==0.36.0

我是 Python2.7 的新手，并尝试使用轮文件安装 rasterio，但仍然出现以下错误：

我有一些 geotiff 文件，但坐标略有偏差。我想使用 rasterio 的 API（或其他 python 地理 API，如 pygdal）对图像进行几何转换（移位）。例如，如何将图像的坐标“北”移动一个像素宽度。

当使用 qgis 之类的工具显示时，图像应该完全相同，但向上移动了几个像素。

我正在尝试创建一个用于卫星图像的土地掩码，它将与土地质量相交的栅格中的像素设置为 0。

在尝试了 gdal、skimage、pyplot 等之后，我发现 rasterio 食谱中给出的方法既快速又简单。但是，它将多边形外部的像素设置为 0，而我正在尝试与此相反。

如果可能，请继续使用 rasterio - 您不必计算地理空间坐标的像素位置或处理超出栅格范围的剪裁特征变为负数。它也很快，这对于我正在使用的原始图像的文件大小很重要。

从这里开始：https ://mapbox.s3.amazonaws.com/playground/perrygeo/rasterio-docs/cookbook.html#masking-raster-with-a-polygon-feature

我的代码如下：

如何掩盖与多边形相交的区域而不是那些不相交的区域？

我正在根据给定的形状切割一个 tiff 文件，以过滤内部的像素。

我正在使用 rasterio 这样做：

mask = rasterio.mask.mask(tiff, geoms, crop=True, all_touched=False)

这可行，但不能完全产生我想要的（即：只给我完全在形状内的像素）。

看大图

因此，all_touched=False根据文档，它all_touched=True通过仅包括其中心位于形状内的像素（图 2）来限制标准（图 1）。

如何仅选择完全在形状内的像素（如图 3 所示）？

I found this problem when calculating array from rasters:

I just wanted to get the list containing 24 mean values, but this code returned the list including each layer of arr3d, its mask layer and mean values.

But when I tried arr3d[i,:,:].mean(), just retruned a mean value without any array. What is the differce between arr.mean() and np.mean(arr)?