gdal.GA_ReadOnly

时间: 2023-09-23 10:09:31 浏览: 248
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GDAL.rar_GDAL_VC 6 GDAL samp_visual c

gdal.GA_ReadOnly是GDAL库中的一个常量，表示以只读方式打开栅格数据。在使用GDAL库读取栅格数据之前，需要调用GDALAllRegister()函数注册驱动程序，并使用GDALOpen()函数打开数据集。GDALOpen()函数的第一个参数是栅格数据的路径，第二个参数是打开数据的模式，可以使用gdal.GA_ReadOnly常量表示只读方式打开数据集。如果GDALOpen()函数返回NULL，则表示打开失败。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [GDAL库（c++版）栅格API教程](https://blog.csdn.net/qq_41342446/article/details/115342402)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [遥感图像处理 | 利用GDAL打开图像并读取图像元数据（波段）信息（C#）](https://blog.csdn.net/weixin_41340063/article/details/82711998)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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dataset = gdal.Open(xml_file, gdal.GA_ReadOnly)

这段代码使用了GDAL库中的Open函数打开了一个名为xml_file的文件，采用了只读模式（gdal.GA_ReadOnly）。GDAL是一个在地理空间数据处理方面非常有用的开源库，它可以读取、写入和处理各种格式的地理空间数据，如遥感...

gdal.Open(path_file, GA_ReadOnly)

gdal.Open(path_file, GA_ReadOnly) 是使用 GDAL 库中的函数打开一个数据集（Dataset）。其中，path_file 是数据集所在的文件路径，GA_ReadOnly 是打开数据集的模式，表示以只读方式打开数据集。 在 GDAL 库...

dataset = gdal.Open(SAR1.xml, gdal.GA_ReadOnly) NameError: name 'SAR1' is not defined

这个错误是因为在代码中使用了变量 SAR1，但是该变量未被定义。请确保在使用该变量之前先对其进行...dataset = gdal.Open('SAR1.xml', gdal.GA_ReadOnly) 这将打开名为 SAR1.xml 的文件，并以只读模式读取它。

dataset = gdal.Open(imgPath, gdal.GA_ReadOnly)

This line of code opens the image file located at imgPath in read-only mode using the GDAL library. The variable dataset is assigned the dataset object returned by the gdal.Open() function, ...

gdal.Open('SAR1.xml', gdal.GA_ReadOnly)中文件路径怎么看

在这个例子中，'SAR1.xml' 是文件的相对路径，代表该文件与当前 Python 文件在同一目录下。如果文件不在同一目录下，你可以使用绝对路径，如：'C:/Users/username/Documents/SAR1.xml' （Windows系统）或者 '/home/...

import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角（单位：度） aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程

3. 使用 gdal.UseExceptions() 引入异常处理 4. 使用 gdal.AllRegister() 注册所有的驱动 5. 编写 atmospheric_correction 函数，用于进行大气校正 6. 在 atmospheric_correction 函数中读取遥感影像，获取影像的...

gdal.Open('SAR1.xml', gdal.GA_ReadOnly) 操作中的文件路径不正确，或者文件不存在应该怎么检查

可以按照以下步骤检查： 1. 确认文件路径是否正确，可以使用绝对路径或相对路径，可以在命令行中使用 cd 命令切换到该文件所在目录，然后使用 ls 命令查看文件是否存在。 2. 如果路径正确，但是文件不存在，则...

pathToRaster = r"C:\Program Files\SPEI\\SPEI.flt" raster = gdal.Open(pathToRaster, gdal.GA_ReadOnly) array = raster.ReadAsArray() msk_array = np.ma.masked_equal(array, value=0) # -----------设置画布---------- map = Basemap(projection='cyl', resolution='c', llcrnrlat=-10.25, llcrnrlon=92.25, urcrnrlat=28.75, urcrnrlon=141.25) # -------------设置经纬度范围------------- datain = np.flipud(msk_array) ny = datain.shape[0]; nx = datain.shape[1] x, y = map(lons, lats) # ------------绘制------------ cntr = ax.pcolormesh(x, y, datain, cmap=cm, norm=norm) # vmax,vmin表示绘制的最大最小值 cbar = plt.colorbar(cntr, aspect=27, shrink=0.85, extend=extendn, orientation='vertical') # ,label='Surface Temperature(℃)'

首先使用gdal库中的Open函数打开栅格数据，读取为数组。然后使用np.ma.masked_equal函数将数组中值为0的元素掩盖起来。接下来使用Basemap类创建一个地图投影，设置经纬度范围。然后使用map对象的__call__...

# # 全区预测 block_size = 500 # 设置块大小 raster = path + '/bands/ccrop21.tif' output_fname = path + 'predict/RFpredict2021.tif' # 打开 TIFF 文件 raster_dataset = gdal.Open(raster, gdal.GA_ReadOnly) geo_transform = raster_dataset.GetGeoTransform() proj = raster_dataset.GetProjectionRef() # 获取 TIFF 文件的行列数和波段数 rows = raster_dataset.RasterYSize cols = raster_dataset.RasterXSize n_bands = raster_dataset.RasterCount # 创建输出文件 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_dataset = driver.Create(output_fname, cols, rows, 1, gdal.GDT_Float32) out_dataset.SetGeoTransform(geo_transform) out_dataset.SetProjection(proj) # 逐块处理数据 for i in range(0, rows, block_size): for j in range(0, cols, block_size): # 计算当前块的行列范围 i_end = min(i + block_size, rows) j_end = min(j + block_size, cols) i_size = i_end - i j_size = j_end - j # 逐块读取数据 bands_data = [] for b in range(1, n_bands + 1): band = raster_dataset.GetRasterBand(b) data = band.ReadAsArray(j, i, j_size, i_size) bands_data.append(data) # 将数据堆叠为一个三维数组 bands_data = np.dstack(bands_data) # 将数据重塑为二维数组 n_samples = i_size * j_size flat_pixels = bands_data.reshape((n_samples, n_bands)) # 预测并将结果写入输出文件 result = RFmodel.predict(flat_pixels) ypredict = result.reshape((i_size, j_size)) out_dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(ypredict, j, i) out_dataset.FlushCache() del out_dataset

这段代码是使用随机森林模型对一个TIFF文件进行预测，并将结果写入另一个TIFF文件中。具体来说，它首先打开一个TIFF文件，并获取其行列数和波段数，然后创建一个输出TIFF文件，设置其地理变换和投影信息，并逐块读取...

name 'GA_ReadOnly' is not defined

'GA_ReadOnly'是GDAL库中的一个常量，用于指定打开数据集时的访问权限，表示只读。如果出现"name 'GA_ReadOnly' is not defined"的错误，可能是因为在代码中没有正确导入GDAL库或者没有正确定义GA_ReadOnly常量。...

python gdal.transformer

inputrasfile1 = gdal.Open(inputfilePath1, gdal.GA_ReadOnly) inputrasfile2 = gdal.Open(inputfilePath2, gdal.GA_ReadOnly) # 获取输入文件的投影信息 inputProj1 = inputrasfile1.GetProjection() # 定义图像...

Python gdal.wrap

dataset = gdal.Open('path/to/raster/file.tif', GA_ReadOnly) # Get information about the dataset cols = dataset.RasterXSize rows = dataset.RasterYSize bands = dataset.RasterCount # Read a raster band...

java使用gdal.Warp进行波段融合

inputDatasets[i] = gdal.Open(inputFiles[i], gdalconst.GA_ReadOnly); } // 设置输出文件的投影和地理变换信息 String[] options = {"-of", "GTiff", "-co", "COMPRESS=LZW"}; Dataset outputDataset = gdal...

在使用gdal.warp裁剪时将0值替换成-999值

input_ds = gdal.Open(input_raster, gdal.GA_ReadOnly) # 获取输入图像的波段数 num_bands = input_ds.RasterCount # 创建裁剪选项 options = gdal.WarpOptions(srcNodata=0, dstNodata=replacement_value) # ...

gdal.Warp(output_raster, input_raster, format='GTiff', cutlineDSName=input_shape, cropToCutline=True,dstNodata ="NULL" )裁剪时将非背景区的零值替换为1如何调整

input_raster = gdal.Open('input_image.tif', gdal.GA_ReadOnly) input_shape = gdal.Open('clip_shape.shp', gdal.GA_ReadOnly) 4. 设置裁剪参数，包括输出格式、裁剪范围和是否裁剪到裁剪范围： python ...

python gdal教程_在python中利用GDAL对tif文件进行读写的方法

dataset = gdal.Open('filename.tif', gdal.GA_ReadOnly) 其中，filename.tif是要打开的TIFF文件路径，gdal.GA_ReadOnly表示以只读方式打开。 3. 读取TIFF文件数据 读取TIFF文件的数据，可以使用以下代码...

gdal createCopy

dataset = gdal.Open(input_file, gdal.GA_ReadOnly) driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') output_dataset = driver.CreateCopy(output_file, dataset) 这将使用GTiff驱动程序创建一个名为'output.tif'的...

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