python 栅格数据裁剪

在Python中，对栅格数据进行裁剪通常涉及到地理空间数据分析，比如使用像GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）这样的库，它支持多种栅格格式，并提供丰富的几何操作功能。常见的步骤包括：

1. **导入所需库**：首先，你需要导入如Rasterio、Pandas（如果有CSV或DataFrame数据源）或geopandas（处理GeoDataFrame）等库。

import rasterio
from rasterio.mask import mask
import geopandas as gpd

2. **加载数据**：使用rasterio打开栅格文件，如果数据包含元数据，可能会使用`with rio.open()`来确保资源关闭。

with rasterio.open('your_raster.tif') as src:
    data = src.read()

3. **加载裁剪区域**：如果你有一个Shapefile或GeoJSON边界文件，可以使用geopandas加载。

boundaries = gpd.read_file('boundaries.shp')

4. **裁剪数据**：使用mask()函数，传入栅格数据和边界几何，这会返回一个新的数据块，其中只包含边界内的像素。

# 将边界转换为几何形状
geometry = boundaries.geometry.values[0]
new_data, transform = mask(src, [geometry], all_touched=True, crop=True)

5. **保存结果**：最后，你可以将裁剪后的数据写回新的栅格文件，或转换为GeoDataFrame保存为矢量数据。

output_profile = src.profile.copy()
output_profile.update({'driver': 'GTiff',
                       'height': new_data.shape[1],
                       'width': new_data.shape[2]})

with rasterio.open('cropped_raster.tif', 'w', **output_profile) as dst:
    dst.write(new_data)