使用python gdal编写代码高程适宜性评价 实验数据：\开源GIS\实践数据6-1至6-2\高程 高程评价标准： 高程310-330m，分级5； 高程330-350m，分级4； 高程350-370m，分级3； 高程370-400m，分级2； 高程400m以上，分级1；\

使用Python的GDAL库进行高程适宜性评价是一个常见的地理信息系统分析任务。首先，你需要安装GDAL库（`pip install GDAL`），然后你可以通过读取高程数据文件（如.tif格式）并处理数据来进行评价。这里是一个简单的示例步骤：

1. **导入所需库**:

import os
from osgeo import gdal

2. **读取高程数据**:

filename = "path_to_your_height_data.tif"
dataset = gdal.Open(filename)
band = dataset.GetRasterBand(1)  # 假设第一波段包含高程信息
height_data = band.ReadAsArray()

3. **设置评价等级区间**:

eval_grades = {
    (310, 330): 5,
    (330, 350): 4,
    (350, 370): 3,
    (370, 400): 2,
    (400, float('inf')): 1,
}

4. **计算适应度评分**:

def calculate_rating(height):
    for min_val, max_val, grade in eval_grades.items():
        if min_val <= height < max_val:
            return grade
    return eval_grades[min(val for val in eval_grades.keys() if val[1] > height)]  # 如果高度超过最大值范围

# 应用到每个像素上
adaptability_scores = [calculate_rating(height) for row in height_data for height in row]

5. **结果可视化**:
可以使用matplotlib等库将评分图层叠加到原始高程图上，或者保存为新的栅格文件。