请介绍如何使用Python和GDAL库实现矢量数据对栅格数据的裁剪，并用代码示例展示整个过程。

了解如何在Python中运用GDAL库对栅格数据进行矢量裁剪是一项在地理信息处理中非常实用的技能。《Python GDAL：矢量裁剪栅格实例与代码详解》这本书会教你如何操作。首先，你需要安装并导入必要的GDAL库，以及用于处理图像的PIL库。

参考资源链接：[Python GDAL：矢量裁剪栅格实例与代码详解](https://wenku.csdn.net/doc/3fwwkfp9hw?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，你可以定义一个处理函数，这个函数将接收矢量数据和栅格数据作为输入。具体步骤如下：

1. 使用GDAL读取栅格数据集，获取栅格的尺寸、地理变换信息和投影信息。

2. 读取矢量数据（例如Shapefile文件），并将矢量数据转换为栅格数据集的坐标系。

3. 利用GDAL的裁剪功能，根据矢量数据的几何形状对栅格数据进行裁剪。

4. 将裁剪后的栅格数据保存到新的文件中，并可以使用PIL库将其转换为图像进行可视化。

示例代码可能如下：

from osgeo import gdal, ogr
from PIL import Image

# 打开栅格数据集
raster_ds = gdal.Open('raster.tif')
# 打开矢量数据集
vector_ds = ogr.Open('vector.shp')
vector_layer = vector_ds.GetLayer()

# 裁剪栅格数据
def clip_raster(raster_ds, vector_layer):
    # 获取栅格数据的基本信息
    gt = raster_ds.GetGeoTransform()
    proj = raster_ds.GetProjection()
    x_min, x_max, y_min, y_max = vector_layer.GetExtent()
    
    # 计算裁剪范围
    ulx = int((x_min - gt[0]) / gt[1])
    uly = int((gt[3] - y_max) / gt[5])
    lrx = int((x_max - gt[0]) / gt[1])
    lry = int((gt[3] - y_min) / gt[5])
    
    # 进行裁剪
    clip_ds = gdal.Translate('clipped_raster.tif', raster_ds, projWin=[ulx, uly, lrx, lry])
    clip_ds = None  # 清理

clip_raster(raster_ds, vector_layer)

# 使用PIL显示裁剪后的栅格图像
clipped_image = Image.open('clipped_raster.tif')
clipped_image.show()

这个示例代码展示了如何使用GDAL的Python绑定来处理栅格和矢量数据，并对结果进行可视化。建议阅读《Python GDAL：矢量裁剪栅格实例与代码详解》以获得更深入的理解和更多高级技巧。

参考资源链接：[Python GDAL：矢量裁剪栅格实例与代码详解](https://wenku.csdn.net/doc/3fwwkfp9hw?spm=1055.2569.3001.10343)