在Python中选取一张原始航片并依据其方位元素计算其在地 面平均高程投影面上的地面覆盖范围,并依据该范围获 取投影面地面外接矩形的地面范围。
时间: 2024-03-05 20:54:17 浏览: 114
这是一个相对复杂的问题,需要用到一些地理信息处理的知识和相关Python库。以下是一个可能的解决方案:
1. 首先,需要读取原始航片并获取其方位元素。可以使用Python的PIL库来读取图片,然后使用ExifRead库来获取图片的Exif信息,其中包含方位元素。具体代码如下:
```python
from PIL import Image
import exifread
# 读取图片
img = Image.open('path/to/image.jpg')
# 获取Exif信息
with open('path/to/image.jpg', 'rb') as f:
tags = exifread.process_file(f)
orientation = tags.get('Image Orientation')
```
2. 接下来,需要将航片投影到地面平面上。这可以使用GDAL库来实现,具体代码如下:
```python
from osgeo import gdal
# 打开航片
img_ds = gdal.Open('path/to/image.jpg')
# 获取投影信息
proj = img_ds.GetProjection()
geotransform = img_ds.GetGeoTransform()
# 创建输出数据集
out_ds = gdal.GetDriverByName('MEM').Create('', width, height, 1, gdal.GDT_Float32)
# 设置输出数据集的投影信息和地理变换
out_ds.SetProjection(proj)
out_ds.SetGeoTransform(geotransform)
# 进行投影
gdal.ReprojectImage(img_ds, out_ds, None, None, gdal.GRA_Bilinear)
```
3. 然后,需要将投影后的航片转换为地面高程模型。可以使用一些开源的DEM数据集,如SRTM或ASTER,来进行高程模型转换。具体代码如下:
```python
import numpy as np
from osgeo import gdal
# 打开DEM数据集
dem_ds = gdal.Open('path/to/dem.tif')
# 获取DEM数据集的地理变换
dem_geotransform = dem_ds.GetGeoTransform()
# 获取DEM数据集的数组
dem_array = dem_ds.ReadAsArray()
# 获取投影后的航片数组
img_array = out_ds.ReadAsArray()
# 计算航片的地面高程
row, col = np.indices(img_array.shape)
x, y = dem_geotransform[0] + col * dem_geotransform[1], dem_geotransform[3] + row * dem_geotransform[5]
elevation = np.interp((y, x), (np.arange(dem_array.shape[0]), np.arange(dem_array.shape[1])), dem_array)
# 计算地面覆盖范围
ground_coverage = (elevation > 0).astype(np.int8)
```
4. 最后,需要获取投影面地面外接矩形的地面范围。可以使用Numpy的argwhere函数来获取地面覆盖范围的最小外接矩形,然后根据该矩形计算地面范围。具体代码如下:
```python
# 获取地面覆盖范围的最小外接矩形
rows, cols = np.argwhere(ground_coverage)
min_row, max_row = rows.min(), rows.max()
min_col, max_col = cols.min(), cols.max()
# 计算地面范围
x_min = dem_geotransform[0] + min_col * dem_geotransform[1]
y_min = dem_geotransform[3] + max_row * dem_geotransform[5]
x_max = dem_geotransform[0] + (max_col + 1) * dem_geotransform[1]
y_max = dem_geotransform[3] + (min_row + 1) * dem_geotransform[5]
```
这些代码片段可以组合起来完成整个任务。需要注意的是,代码中的一些参数和路径需要根据具体情况进行修改。
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