PYTHON 由shp文件裁剪tif文件，其中shp文件中是由多个数据组成

，每个数据都是一个单独的多边形或多个多边形组成的区域。裁剪tif文件可以使用gdal库中的gdalwarp函数。

以下是一个示例代码：

import os
from osgeo import gdal, ogr

# 设置输入和输出文件路径
tif_file = "path/to/input.tif"
shp_file = "path/to/input.shp"
output_file = "path/to/output.tif"

# 打开输入的tif文件和shp文件
tif_ds = gdal.Open(tif_file)
shp_ds = ogr.Open(shp_file)
shp_layer = shp_ds.GetLayer()

# 获取shp文件的空间参考
shp_srs = shp_layer.GetSpatialRef()

# 创建输出tif文件
driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
output_ds = driver.Create(output_file, tif_ds.RasterXSize, tif_ds.RasterYSize, tif_ds.RasterCount, tif_ds.GetRasterBand(1).DataType)

# 设置输出tif文件的空间参考
output_ds.SetProjection(tif_ds.GetProjection())
output_ds.SetGeoTransform(tif_ds.GetGeoTransform())

# 对每个多边形进行裁剪
for feature in shp_layer:
    geom = feature.GetGeometryRef()
    # 将shp文件的空间参考转换为tif文件的空间参考
    geom.TransformTo(shp_srs.CloneGeogCS())
    # 获取多边形的范围
    xmin, xmax, ymin, ymax = geom.GetEnvelope()
    # 计算多边形的范围在tif文件中的像素坐标
    ulx, uly = map(int, gdal.ApplyGeoTransform(tif_ds.GetGeoTransform(), xmin, ymax))
    lrx, lry = map(int, gdal.ApplyGeoTransform(tif_ds.GetGeoTransform(), xmax, ymin))
    # 裁剪tif文件
    gdal.Warp(output_ds, tif_ds, srcWin=[ulx, uly, lrx - ulx, lry - uly], dstNodata=-9999)

# 关闭文件
tif_ds = None
shp_ds = None
output_ds = None

注：该代码仅适用于裁剪单波段tif文件。如果需要裁剪多波段tif文件，请稍做修改。