问题标签 [rasterio]

如何提取超像素、检索边缘然后简化这些？这是我到目前为止所得到的：

这里的问题是简化在每个多边形的基础上工作，因此它的输出不是一个紧密的网格。

我正在寻找与此类似的东西，因此获得边缘并能够简化。

Is there a way to store the output of a url that returns a geotiff (or tiff file) directly into a numpy array or rasterio variable using the python requests library (or any other python library)? I can use python requests for a json like this:

我正在关注https://mapbox.github.io/rasterio/topics/plotting.html上的示例

我正在使用这个 geotiff 文件http://download.osgeo.org/geotiff/samples/spot/chicago/SP27GTIF.TIF

这是我的代码：

我运行代码并且没有收到任何错误，但我也没有看到任何图表。有任何想法吗？

我有地理参考图像，其坐标值如 (475224.0, 4186282.0)。我的图像尺寸为 (647, 2180)。即有 647 列和 2180 行。我想将坐标值放入一个大小为 (647, 2180) 的 numpy 数组中，以便将每个像素的坐标作为一个数组获取。我的代码如下。

问题是 rr.transform*(i,j) 会给出类似 (475224.0, 4186282.0) 的值。如何将其保存到单元格中。对于上述程序，我收到如下错误

回溯（最后一次调用）：文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py”，第 2881 行，在 run_code exec(code_obj , self.user_global_ns, self.user_ns) File "", line 3, in coord[i,j] = rr.transform*(i,j) ValueError: setting an array element with a sequence.

有没有办法使用光栅执行类似的功能，例如 ST_PixelAsPolygons？我知道 rasterio.features.shapes 但这会输出相似像素的形状而不是所有像素的几何形状。我怎样才能得到所有像素的多边形和值？

我正在按照 Planet 的文档对 Planet Scope 4 波段图像执行 NDVI 计算

以下代码块是我写的：

从工作目录中的原始图像中提取波段数据

从目录中的元数据文件中提取 TOA 校正系数

计算 NDVI 并保存文件

添加符号系统并绘制颜色条

绘制 NDVI 像素值分布的直方图

唉，脚本的执行在代码的开头被缩短了：

所以我决定安装光栅，这应该可以解决问题：

我从中解释的是已经安装了 rasterio。如果 Python 控制台告诉我没有名为 rasterio 的模块，这怎么可能呢？控制台的输出还显示需要 Microsoft Visual C++。经过进一步研究，我找到了这个用户的解决方案。我试过了，但控制台也告诉我已经安装了 rasterio：

我在 Windows 10 64 位机器上使用 Spyder 3.1.2 和 Python 3.6 创建脚本。

我正在尝试使用 rasterio 加载图像，修改 ndarray，然后使用与原始图像相同的空间参考系统写出。下面的函数是我的尝试。但是输出 geotiff 中缺少空间参考系统。关于我做错了什么有什么建议吗？

我检查了输入 geotiff crs 是否有效（'epsg:32611'）。

我正在尝试平铺一个大图像（.img 格式，但可能是 geotiff），但是我已经使用rasterio mask裁剪了图像，它返回一个蒙版数组和一个单独的 Affine 对象。

现在我想将它们smaller_image分成固定大小的图块。我看过光栅窗口读写，但这似乎依赖于具有image.affine属性的图像，以免丢失地理参考。

是否可以平铺蒙版数组，并为每个平铺生成一个新的仿射？

我遇到了一个问题，我试图从同一个数据集中读取和写入。随着数据的修改，存在需要立即再次读取和修改数据的情况。python代码看起来很简单，但它似乎正在缓冲对磁盘的写入，但与读取不在同一内存位置，因为它们似乎正在写入不同的数据？

似乎重新读取该窗口实际上只是读取原始数据，而不是写入的数据。难道我做错了什么？后台是否有一个写入线程向我隐藏该数据？

谢谢，-赛斯

我有一个存储在多个GeoTIFF文件 ( *.tif) 中的栅格时间序列，我想将其转换为单个NetCDF文件。数据是uint16。

我可能会使用gdal_translate以下方法将每个图像转换为 netcdf：

然后用一些脚本NCO从文件名中提取日期然后连接，但我想知道我是否可以在 Python 中更有效地使用xarray它，它是新的rasterio后端。

我可以轻松读取文件：

返回

我可以将其中之一写入 NetCDF：

但理想情况下，我可以使用类似xr.open_mfdataset的东西，写入时间值（从文件名中提取），然后将整个聚合写入netCDF. 并dask处理了核外内存问题。:-)

可以用xarrayand完成这样的事情dask吗？