Python gdal获取tif影像的nodata区域为掩膜

要使用Python的GDAL库获取TIF影像的nodata区域并生成掩膜，你可以使用以下代码示例：

from osgeo import gdal, ogr

# 打开影像文件
dataset = gdal.Open('image.tif')

# 获取影像的宽度和高度
width = dataset.RasterXSize
height = dataset.RasterYSize

# 获取影像的地理参考信息
geotransform = dataset.GetGeoTransform()

# 创建一个与影像大小相同的布尔类型的掩膜
mask = np.zeros((height, width), dtype=bool)

# 读取影像数据
band = dataset.GetRasterBand(1)
data = band.ReadAsArray()

# 获取nodata值
nodata = band.GetNoDataValue()

# 根据nodata值生成掩膜
mask[data == nodata] = True

# 创建输出的shp文件
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')
shp_path = 'mask.shp'
ds = driver.CreateDataSource(shp_path)
layer = ds.CreateLayer('mask',＊＊＊

相关问题

python gdal怎么生成tiff的nodata

在使用Python的GDAL库生成TIFF格式的数据时，可以通过以下步骤设置TIFF的nodata值。

首先，需要导入GDAL库，并打开要处理的TIFF文件。可以使用下面的代码打开TIFF文件。

from osgeo import gdal

# 打开TIFF文件
ds = gdal.Open('input.tif', gdal.GA_Update)

接下来，可以通过以下代码获取TIFF文件的波段数量，并为每个波段设置nodata值。

# 获取波段数量
band_count = ds.RasterCount

# 为每个波段设置nodata值
for i in range(1, band_count + 1):
    band = ds.GetRasterBand(i)
    nodata_value = -9999  # 设置nodata值为-9999
    band.SetNoDataValue(nodata_value)

在上述代码中，我们首先获取了TIFF文件的波段数量，然后使用循环为每个波段设置了nodata值，这里设置的nodata值为-9999。如果需要设置不同的nodata值，只需要修改nodata_value的数值即可。

最后，在数据处理完成后，需要关闭TIFF文件以保存修改。

# 关闭TIFF文件
ds = None

通过以上步骤，我们可以使用Python的GDAL库为TIFF文件设置nodata值，确保数据的准确性和完整性。

python gdal 读取影像通过无效值，识别影像有效边界

要通过无效值识别影像的有效边界，你可以使用GDAL库中的RasterBand类的ReadAsArray方法来读取影像数据作为一个NumPy数组，并使用NumPy的掩码数组来标识无效值。以下是一个示例代码：

from osgeo import gdal
import numpy as np

# 打开影像文件
dataset = gdal.Open('path_to_your_image.tif')

# 获取第一个波段
band = dataset.GetRasterBand(1)

# 读取影像数据为NumPy数组
data = band.ReadAsArray()

# 获取无效值
no_data_value = band.GetNoDataValue()

# 创建掩码数组
mask = np.not_equal(data, no_data_value)

# 获取有效边界
rows = np.any(mask, axis=1)
cols = np.any(mask, axis=0)
min_row, max_row = np.where(rows)[0][[0, -1]]
min_col, max_col = np.where(cols)[0][[0, -1]]

# 输出影像的有效边界
print("影像有效边界：")
print("左上角行列号：({}, {})".format(min_row, min_col))
print("右下角行列号：({}, {})".format(max_row, max_col))

# 关闭影像文件
dataset = None

在代码中，你需要将`path_to_your_image.tif`替换为你的影像文件的实际路径。这段代码会打开影像文件，读取第一个波段的数据作为NumPy数组，并获取无效值。然后，它创建一个掩码数组来标识无效值。通过使用NumPy的`any`函数，可以找到掩码数组中为`True`的行和列，从而确定影像的有效边界。最后，将有效边界的行列号打印出来。