python gdal mask算法

根据引用\[1\]中提供的信息，您提到了使用手动绘制的mask来进行栅格裁剪，并且希望得到与mask贴合的裁剪结果。关于Python中的GDAL库的mask算法，我无法直接引用到相关的资料。然而，GDAL库是一个功能强大的地理数据处理库，它提供了许多用于栅格数据处理的功能，包括裁剪。

在Python中，您可以使用GDAL库的Rasterio模块来进行栅格数据的处理和裁剪。Rasterio提供了一种方便的方式来读取、写入和处理栅格数据。您可以使用Rasterio的mask函数来根据手动绘制的mask来裁剪栅格数据。

首先，您需要安装GDAL和Rasterio库。然后，您可以使用以下代码来进行栅格数据的裁剪：

import rasterio
from rasterio.mask import mask

# 打开栅格数据
with rasterio.open('input.tif') as src:
    # 读取手动绘制的mask
    with open('mask.geojson') as mask_file:
        mask_data = json.load(mask_file)

    # 裁剪栅格数据
    out_image, out_transform = mask(src, mask_data, crop=True)

    # 保存裁剪结果
    with rasterio.open('output.tif', 'w', **src.meta) as dst:
        dst.write(out_image)

在上述代码中，'input.tif'是输入的栅格数据文件，'mask.geojson'是手动绘制的mask文件，'output.tif'是裁剪后的结果文件。您可以根据实际情况修改这些文件的路径和名称。

请注意，上述代码仅提供了一个基本的示例，您可能需要根据您的具体需求进行进一步的调整和修改。此外，您还可以参考提供的参考链接以获取更多关于GDAL和Rasterio库的详细信息和示例代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python gdal根据矢量裁剪栅格](https://blog.csdn.net/qq_20373723/article/details/109939581)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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