gdal设置遥感影像rpc值

在使用 GDAL 设置遥感影像的 RPC 值之前，需要确保你已经获取到了 RPC 参数。RPC 是一种用于对于遥感图像进行几何校正的方法，可以通过对于已知位置的控制点的像素坐标和地理坐标之间的关系来计算出像素之间的相对位置关系。以下是通过 GDAL 设置遥感影像的 RPC 值的步骤：

1. 使用 GDAL 打开遥感影像：

from osgeo import gdal

dataset = gdal.Open('/path/to/raster.tif', gdal.GA_Update)

2. 获取 RPC 参数：

rpc = dataset.GetMetadata('RPC')['RPC']

3. 设置 RPC 参数：

dataset.SetMetadataItem('RPC', rpc, 'RPC')

4. 关闭数据集：

dataset = None

这样就可以通过 GDAL 设置遥感影像的 RPC 值了。需要注意的是，RPC 参数需要以字典的形式传递给 SetMetadataItem 方法，并且需要指定 RPC 的元数据类型。

相关问题

gdal设置遥感影像rpc值为空

在遥感影像中，RPC（Rational Polynomial Coefficients）是一个重要的地理参考系统，它可以将像素坐标转换为地理坐标。如果你的遥感影像中RPC值为空，那么它就无法进行地理参考，也就无法进行后续的地理信息处理和分析。

你可以使用GDAL库来设置遥感影像的RPC值。具体步骤如下：

1. 使用GDAL打开遥感影像，你可以使用下面的代码：

from osgeo import gdal

image_path = "path/to/image"
ds = gdal.Open(image_path, gdal.GA_Update)

2. 获取影像的RPC信息，你可以使用下面的代码：

metadata = ds.GetMetadata("RPC")

3. 设置RPC信息，如果你已经知道了RPC值，可以直接设置，如下所示：

metadata["LINE_NUM_COEFF"] = "0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0"
metadata["LINE_DEN_COEFF"] = "0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0"
metadata["SAMP_NUM_COEFF"] = "0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0"
metadata["SAMP_DEN_COEFF"] = "0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0"
metadata["LINE_OFF"] = "0.0"
metadata["SAMP_OFF"] = "0.0"
metadata["LAT_OFF"] = "0.0"
metadata["LONG_OFF"] = "0.0"
metadata["HEIGHT_OFF"] = "0.0"
metadata["LINE_SCALE"] = "1.0"
metadata["SAMP_SCALE"] = "1.0"
metadata["LAT_SCALE"] = "1.0"
metadata["LONG_SCALE"] = "1.0"
metadata["HEIGHT_SCALE"] = "1.0"
metadata["LINE_NUM_COEFF_SIGMA"] = "0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0"
metadata["LINE_DEN_COEFF_SIGMA"] = "0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0"
metadata["SAMP_NUM_COEFF_SIGMA"] = "0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0"
metadata["SAMP_DEN_COEFF_SIGMA"] = "0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0"
metadata["LINE_OFF_SIGMA"] = "0.0"
metadata["SAMP_OFF_SIGMA"] = "0.0"
metadata["LAT_OFF_SIGMA"] = "0.0"
metadata["LONG_OFF_SIGMA"] = "0.0"
metadata["HEIGHT_OFF_SIGMA"] = "0.0"
metadata["LINE_SCALE_SIGMA"] = "0.0"
metadata["SAMP_SCALE_SIGMA"] = "0.0"
metadata["LAT_SCALE_SIGMA"] = "0.0"
metadata["LONG_SCALE_SIGMA"] = "0.0"
metadata["HEIGHT_SCALE_SIGMA"] = "0.0"

ds.SetMetadata(metadata, "RPC")

其中，LINE_NUM_COEFF、LINE_DEN_COEFF、SAMP_NUM_COEFF、SAMP_DEN_COEFF分别表示线性分子系数、线性分母系数、样条分子系数和样条分母系数。

4. 保存影像并关闭文件：

ds.FlushCache()
ds = None

通过以上步骤，你就可以成功地设置遥感影像的RPC值为空。如果你已经知道了RPC值，可以将其替换到上述代码中的对应位置。如果你不知道RPC值，可以尝试通过其他方法获取，例如在影像的元数据中查找。

gdal+遥感影像金字塔

GDAL是一种常用的开源库，可以用于处理各种遥感图像数据。通过使用GDAL，可以方便地生成遥感影像金字塔。下面是具体的步骤：

1. 安装GDAL库：首先需要安装GDAL库，可以从官网下载对应的安装包进行安装。

2. 准备原始遥感图像：将需要生成金字塔的原始遥感图像准备好，可以是常见的遥感影像格式，如GeoTIFF、HDF、ENVI等。

3. 创建金字塔：使用gdaladdo命令创建金字塔，命令格式如下：

gdaladdo -r average input_image.tif 2 4 8 16

其中，-r参数指定插值算法，average表示采用平均值插值；input_image.tif是原始遥感图像文件名；2、4、8、16是金字塔的层数，可以根据需要进行调整。

4. 查看金字塔：使用gdalinfo命令查看生成的金字塔信息，命令格式如下：

gdalinfo input_image.tif

其中，input_image.tif是金字塔文件名。

通过以上步骤，就可以生成遥感影像金字塔，并且可以方便地进行分析和处理。需要注意的是，生成金字塔的过程可能需要较长时间，具体时间取决于原始遥感图像的大小和金字塔的层数。