给出python代码，读取Geotiff格式的RGB三波段栅格数据，实现自定义四参数模型的坐标转换，生成为Geotiff格式的RGB三波段栅格文件。

以下是 Python 代码，用于读取Geotiff格式的RGB三波段栅格数据，实现自定义四参数模型的坐标转换，生成为Geotiff格式的RGB三波段栅格文件：

import gdal
import numpy as np

input_geotiff = "input_geotiff.tif"
output_geotiff = "output_geotiff.tif"

x_offset = 0  # 水平偏移量
y_offset = 0  # 垂直偏移量
x_scale = 1  # 横向缩放比例
y_scale = 1  # 竖向缩放比例

ds = gdal.Open(input_geotiff)
cols = ds.RasterXSize
rows = ds.RasterYSize
band_count = ds.RasterCount

geotransform = ds.GetGeoTransform()
projection = ds.GetProjection()
driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")

output_ds = driver.Create(output_geotiff, cols, rows, band_count, gdal.GDT_Float32)
output_ds.SetGeoTransform(geotransform)
output_ds.SetProjection(projection)

for band in range(1, band_count + 1):
    data = ds.GetRasterBand(band).ReadAsArray()
    new_data = np.zeros_like(data)
    for r in range(rows):
        for c in range(cols):
            x = geotransform[0] + c * geotransform[1] + r * geotransform[2]
            y = geotransform[3] + c * geotransform[4] + r * geotransform[5]
            new_x = x_offset + x_scale * x
            new_y = y_offset + y_scale * y
            new_c = int(round((new_x - geotransform[0]) / geotransform[1]))
            new_r = int(round((new_y - geotransform[3]) / geotransform[5]))
            if 0 <= new_r < rows and 0 <= new_c < cols:
                new_data[r][c] = data[new_r][new_c]
    output_ds.GetRasterBand(band).WriteArray(new_data)

output_ds.FlushCache()
output_ds = None
ds = None

这段代码中，我们首先使用 GDAL 库打开输入的 Geotiff 文件，然后获取其影像像素行数、列数以及波段数量。接着，我们获取原始影像的地理坐标变换信息和投影信息，并使用 GDAL 库创建一个新的 Geotiff 输出文件。然后，对于每一个影像波段，我们使用双重循环遍历每一个像素，将其原始的地图坐标转换为新的地图坐标，并将像素值赋值给新的位置。最后，我们将转换后的影像保存为 Geotiff 文件。