在Python中如何将dsm.tif转换成具有shape属性的数据集并将它保存

你可以使用GDAL库中的`gdal.Open`方法读取DSM文件，然后将其转换为具有shape属性的numpy数组，最后将其保存为数据集。

以下是一个示例代码，可以将DSM文件转换为具有shape属性的数据集并保存：

import gdal
import numpy as np
from osgeo import osr

# 读取DSM文件
dsm_path = 'path/to/dsm.tif'
dsm = gdal.Open(dsm_path)

# 将DSM转换为numpy数组
dsm_array = np.array(dsm.GetRasterBand(1).ReadAsArray())

# 获取DSM的地理参考信息
proj = dsm.GetProjection()
geotrans = dsm.GetGeoTransform()

# 创建新的数据集
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
ds = driver.Create('output.tif', dsm_array.shape[1], dsm_array.shape[0], 1, gdal.GDT_Float32)

# 设置地理参考信息
ds.SetGeoTransform(geotrans)
ds.SetProjection(proj)

# 写入数据
ds.GetRasterBand(1).WriteArray(dsm_array)

# 保存数据集
ds.FlushCache()

在这个示例中，我们首先使用`gdal.Open`方法读取DSM文件。然后，我们使用`GetRasterBand`方法将DSM转换为numpy数组。接下来，我们使用`GetProjection`和`GetGeoTransform`方法获取DSM的地理参考信息。然后，我们使用`gdal.GetDriverByName`方法创建一个新的数据集，并使用`Create`方法设置数据集的大小和数据类型。我们还使用`SetGeoTransform`和`SetProjection`方法设置数据集的地理参考信息。最后，我们使用`WriteArray`方法将DSM的numpy数组写入数据集，并使用`FlushCache`方法将数据集保存到磁盘。