编写一个根据EPSG号批量改栅格数据投影并通过矢量范围对栅格数据进行裁剪的代码

在Python中，你可以使用GDAL库来处理栅格数据的投影转换和裁剪。以下是一个简单的例子，展示如何使用`osr`模块（Open SourceRasterio）进行投影转换，以及如何使用`rio clip`函数进行基于矢量范围的裁剪。请注意，你需要先安装GDAL和Rasterio库。

from osgeo import gdal, osr

def convert_and_clip_raster(raster_path, epsg_code, vector_path):
    # 读取原栅格数据
    dataset = gdal.Open(raster_path)
    
    # 获取原投影信息
    original_proj = dataset.GetProjection()
    
    # 创建新投影
    new_srs = osr.SpatialReference()
    new_srs.ImportFromEPSG(epsg_code)
    
    # 如果需要转换投影
    if original_proj != new_srs.ExportToWkt():
        transform = osr.CoordinateTransformation(original_proj, new_srs)
        geotransform = dataset.GetGeoTransform()
        
        # 创建一个新的空白遥感文件，用于存储转换后的数据
        output_driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
        output_dataset = output_driver.Create(
            "output.tif", dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize,
            dataset.RasterCount, dataset.GetRasterBand(1).DataType
        )
        output_dataset.SetGeoTransform([geotransform[0], transform[0], 0, geotransform[3], 0, transform[1]])
        output_dataset.SetProjection(new_srs.ExportToWkt())
        
        # 转换并写入新的数据
        for i in range(dataset.RasterCount):
            band = dataset.GetRasterBand(i + 1)
            output_band = output_dataset.GetRasterBand(i + 1)
            transformed_data = band.ReadAsArray(transform=transform)
            output_band.WriteArray(transformed_data)

    # 使用矢量范围裁剪
    from rasterio.warp import transform_bounds
    bounds = transform_bounds(osr.SpatialReference(wkt=new_srs.ExportToWkt()), new_srs, *vector_path.bounds)
    
    with rasterio.open("output.tif") as src, rasterio.open("clipped_output.tif", 'w', **src.meta) as dst:
        dst.write(src.read(window=rasterio.windows.from_bounds(*bounds)))

# 示例用法
convert_and_clip_raster("input.tif", 4326, ("path_to_vector.shp", (xmin, ymin, xmax, ymax)))