Python中如何将DSM数据划分格网

要将DSM数据划分格网，可以使用Python中的GDAL和numpy库来实现。具体步骤如下：

1. 读取DSM数据，可以使用GDAL库中的gdal.Open()函数打开数据集。

2. 获取DSM数据的地理坐标范围和分辨率等信息，可以使用GDAL库中的一些函数来获取这些信息，如GetGeoTransform()和GetProjection()等。

3. 根据所需的格网大小和分辨率，计算出格网的行列数和每个格网的地理坐标范围。

4. 创建一个numpy数组，用于存储划分后的格网数据，数组大小为行列数。

5. 遍历DSM数据，将每个像素点的高程值分配到对应的格网中，可以使用numpy数组的索引功能来实现。

6. 将划分后的格网数据写入到新的栅格数据集中，可以使用GDAL库中的gdal.GetDriverByName()函数创建一个新的数据集，然后使用gdal_array.SaveArray()函数将numpy数组写入到数据集中。

7. 关闭数据集和文件，释放内存。

下面是一个简单的Python代码示例，用于将DSM数据划分成100x100的格网：

import gdal
import numpy as np
from osgeo import gdal_array

# 打开DSM数据集
dsm_ds = gdal.Open("dsm.tif")

# 获取数据集的地理坐标范围和分辨率等信息
geo_transform = dsm_ds.GetGeoTransform()
projection = dsm_ds.GetProjection()
x_size = dsm_ds.RasterXSize
y_size = dsm_ds.RasterYSize

# 计算格网大小和分辨率
grid_size = 100
x_res = geo_transform[1] * grid_size
y_res = geo_transform[5] * grid_size

# 计算格网行列数和地理坐标范围
x_grid_count = int(x_size / grid_size)
y_grid_count = int(y_size / grid_size)
x_grid_extent = (geo_transform[0], geo_transform[0] + x_size * x_res, x_res)
y_grid_extent = (geo_transform[3] + y_size * y_res, geo_transform[3], -y_res)

# 创建numpy数组，用于存储划分后的格网数据
grid_data = np.zeros((y_grid_count, x_grid_count), dtype=np.float32)

# 遍历DSM数据，将每个像素点的高程值分配到对应的格网中
for y in range(y_size):
    for x in range(x_size):
        dsm_value = dsm_ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray(x, y, 1, 1)[0][0]
        x_grid_index = int((x * geo_transform[1] - x_grid_extent[0]) / x_res)
        y_grid_index = int((y_grid_extent[0] - y * geo_transform[5]) / y_res)
        grid_data[y_grid_index, x_grid_index] += dsm_value

# 将划分后的格网数据写入到新的栅格数据集中
driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
grid_ds = driver.Create("grid.tif", x_grid_count, y_grid_count, 1, gdal.GDT_Float32)
grid_ds.SetGeoTransform((x_grid_extent[0], x_res, 0, y_grid_extent[1], 0, -y_res))
grid_ds.SetProjection(projection)
gdal_array.SaveArray(grid_data, grid_ds.GetRasterBand(1), 0)

# 关闭数据集和文件，释放内存
dsm_ds = None
grid_ds = None