Python中如何基于影像规则划分高程格网

可以使用Python中的GDAL库来基于影像规则划分高程格网。具体步骤包括读取高程影像、设置规则、划分格网、计算格网高程等。以下是一个简单的示例代码：

import gdal

# 读取高程影像
ds = gdal.Open('elevation.tif')

# 设置规则
rule = gdal.GridRules(
    gdal.GFU_Points, # 格网类型
    max_points=1000, # 每个格网最多点数
    min_points=10, # 每个格网最少点数
    max_search_radius=1000, # 搜索半径
    min_search_radius=10, # 最小搜索半径
    exponent=2, # 搜索半径指数
    max_interp_distance=1000, # 最大插值距离
    min_interp_distance=10, # 最小插值距离
    nodata_value=-9999 # 无效值
)

# 划分格网
gdal.Grid(
    'output.tif', # 输出文件名
    ds, # 输入数据集
    format='GTiff', # 输出格式
    outputType=gdal.GDT_Float32, # 输出数据类型
    algorithm=gdal.GRA_NearestNeighbour, # 插值算法
    width=1000, # 格网宽度
    height=1000, # 格网高度
    outputBounds=[-180, -90, 180, 90], # 输出范围
    outputSRS='EPSG:4326', # 输出投影
    options=['-of', 'GTiff'], # 其它选项
    rules=[rule] # 规则列表
)

# 计算格网高程
output_ds = gdal.Open('output.tif')
elevation = output_ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray()

注意：以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整。