gdal 几何校正 python

以下是使用GDAL库进行几何校正的Python代码示例：

from osgeo import gdal

# 打开原始影像
src_ds = gdal.Open('input.tif')

# 创建输出影像
dst_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').CreateCopy('output.tif', src_ds)

# 设置投影信息
dst_ds.SetProjection(src_ds.GetProjection())

# 设置仿射变换参数
# 以下参数需要根据实际情况进行修改
dst_ds.SetGeoTransform((0, 0.01, 0, 0, 0, -0.01))

# 关闭数据集
src_ds = None
dst_ds = None

上述代码中，首先使用`gdal.Open()`函数打开原始影像，然后使用`gdal.GetDriverByName().CreateCopy()`函数创建输出影像。接着，使用`dst_ds.SetProjection()`函数设置输出影像的投影信息，使用`dst_ds.SetGeoTransform()`函数设置输出影像的仿射变换参数。最后，关闭数据集以释放资源。

需要注意的是，上述代码中的仿射变换参数需要根据实际情况进行修改，具体的计算方法可以参考GDAL官方文档。

相关问题

遥感影像辐射校正 python

遥感影像辐射校正是指将遥感影像中的数字值转换为地表反射率或辐射亮度温度等物理量的过程。在进行遥感影像分析时，辐射校正是非常重要的一步，因为它可以消除不同时间、不同地点、不同天气条件下的影响，使得不同时间、不同地点、不同天气条件下的遥感影像具有可比性。

Python是一种非常流行的编程语言，也可以用来进行遥感影像辐射校正。在Python中，有很多开源库可以用来进行遥感影像处理，如GDAL、Rasterio、OpenCV等。这些库提供了丰富的函数和工具，可以方便地进行遥感影像读取、处理和输出。

遥感影像辐射校正的具体步骤包括：大气校正、辐射定标和几何校正。其中大气校正是最为关键的一步，它可以消除大气对遥感影像的影响，使得遥感影像中的数字值与地表反射率之间建立起准确的关系。常用的大气校正方法包括DOS（Dark Object Subtraction）、ATCOR（Atmospheric Correction）和6S（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）等。

如果你想学习如何使用Python进行遥感影像辐射校正，可以参考一些开源项目和教程，如Py6S、PyATCOR、PyDOS等。这些项目提供了Python接口，可以方便地调用相应的大气校正算法进行遥感影像辐射校正。

python gdal 遥感配准

遥感配准是指将多个遥感影像进行几何校正，使其在地理空间上准确对应。Python中可以使用GDAL库进行遥感影像的读取和处理。下面是一个使用GDAL库进行遥感影像配准的示例代码：

from osgeo import gdal

# 打开待配准的影像
src_ds = gdal.Open('input_image.tif')

# 获取待配准影像的地理变换信息
src_geotrans = src_ds.GetGeoTransform()

# 创建输出影像
dst_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create('output_image.tif', src_ds.RasterXSize, src_ds.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32)

# 设置输出影像的地理变换信息
dst_ds.SetGeoTransform(src_geotrans)

# 设置输出影像的投影信息
dst_ds.SetProjection(src_ds.GetProjection())

# 进行影像配准
gdal.Warp(dst_ds, src_ds, dstSRS='EPSG:4326')

# 关闭数据集
src_ds = None
dst_ds = None

在上面的代码中，首先使用`gdal.Open()`函数打开待配准的影像，并使用`GetGeoTransform()`方法获取待配准影像的地理变换信息。然后使用`GetDriverByName()`函数创建输出影像，并使用`SetGeoTransform()`方法设置输出影像的地理变换信息。接下来使用`SetProjection()`方法设置输出影像的投影信息。最后使用`gdal.Warp()`函数进行影像配准，可以通过设置`dstSRS`参数指定输出影像的投影坐标系。最后关闭数据集。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的示例，实际的遥感影像配准可能涉及更多的参数和处理步骤，具体的操作可以根据实际需求进行调整。