写出基于h5py读取GEDI的h5文件并转成shp的代码
时间: 2024-01-23 22:03:52 浏览: 26
首先,需要安装 h5py 和 geopandas 库。然后,可以使用以下代码读取 GEDI 的 h5 文件并将其转换为 shp 文件:
```python
import h5py
import geopandas as gpd
import numpy as np
# 读取 h5 文件
filename = 'path/to/gedi/file.h5'
with h5py.File(filename, 'r') as f:
# 读取需要的数据集
latitude = np.array(f['/BEAM0000/latitude'])
longitude = np.array(f['/BEAM0000/longitude'])
cover_type = np.array(f['/BEAM0000/cover_type_classification'])
# 将数据转换成 shp 文件
geometry = gpd.points_from_xy(longitude, latitude)
data = gpd.GeoDataFrame({'Cover_Type': cover_type}, geometry=geometry, crs='epsg:4326')
data.to_file('path/to/output/file.shp')
```
这段代码将读取名为 `file.h5` 的 GEDI 文件,并将其转换为名为 `file.shp` 的 shp 文件,其中包含了每个点的经度、纬度和覆盖类型等信息。
相关问题
基于python把GEDI的h5文件转成shp
要将GEDI的h5文件转换为shp文件,您可以使用以下Python模块:
1. `h5py`:用于读取GEDI h5文件中的数据。
2. `geopandas`:用于创建和操作地理空间数据,包括shp文件。
以下是一个简单的Python脚本,可以将GEDI h5文件转换为shp文件:
```python
import h5py
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
# 读取GEDI h5文件
f = h5py.File('path/to/gedi/file.h5', 'r')
# 获取数据
lat = f['BEAM0000']['geolocation']['latitude_bin0'][:]
lon = f['BEAM0000']['geolocation']['longitude_bin0'][:]
elev = f['BEAM0000']['heights']['height_bin0'][:]
# 创建点几何对象
geometry = [Point(xy) for xy in zip(lon, lat)]
# 创建GeoDataFrame
crs = {'init': 'epsg:4326'}
gedi_data = gpd.GeoDataFrame({'elevation': elev}, crs=crs, geometry=geometry)
# 将数据保存为shp文件
gedi_data.to_file('path/to/output/file.shp')
```
请注意,此脚本仅适用于BEAM0000 beam的GEDI h5文件。如果您有其他beam的GEDI h5文件,请相应地更改代码。
GEDI雷达数据转化为shp的代码
由于GEDI雷达数据是三维点云数据,需要进行一定的处理和转化才能转化为shp格式。以下是一种可能的代码实现:
1. 首先,需要从GEDI数据中读取出点云数据,可以使用Python中的h5py库来读取HDF5格式的数据文件。具体操作可参考h5py的官方文档。
2. 接下来,需要对点云数据进行一定的处理,例如去除无效点、进行坐标转换等。具体处理方法根据具体数据情况而定,这里不展开讨论。
3. 将处理后的点云数据转化为shp格式,可以使用Python中的geopandas库来实现。具体步骤如下:
```python
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
# 读取点云数据并进行处理
points = [...] # 处理后的点云数据,每个点由(x, y, z)三个值组成
valid_points = [...] # 去除无效点后的点云数据
# 将点云数据转化为geopandas的GeoDataFrame对象
geometry = [Point(x, y) for x, y, z in valid_points]
data = {'x': [x for x, y, z in valid_points], 'y': [y for x, y, z in valid_points], 'z': [z for x, y, z in valid_points]}
gdf = gpd.GeoDataFrame(data, geometry=geometry, crs='EPSG:4326')
# 将GeoDataFrame保存为shp文件
gdf.to_file('output.shp', driver='ESRI Shapefile')
```
这段代码中,首先使用shapely库中的Point对象将每个点转化为一个点对象,然后将点对象和其他属性数据组成一个data字典,最后用geopandas的GeoDataFrame对象将数据转化为shp格式并保存在本地。其中crs参数指定空间参考系统,这里使用了WGS84坐标系。