用python可以实现，啊

是的，你可以使用Python来实现在更大范围的ASC数据中根据SHP边界进行挖空操作。以下是一种可能的方法：

1. 首先，你需要导入相关的Python库，如gdal、numpy和shapely。确保你已经安装了这些库。

import gdal
import numpy as np
from shapely.geometry import shape

2. 加载ASC数据和SHP边界文件。使用gdal库读取ASC数据，使用shapely库读取SHP边界。

asc_dataset = gdal.Open('path/to/asc/file.asc')
asc_array = asc_dataset.ReadAsArray()

shp_file = 'path/to/shp/file.shp'
shp_geometry = shape(next(fiona.open(shp_file)).geometry)

3. 获取ASC数据的元数据，包括坐标系、分辨率和起始点等信息。

geotransform = asc_dataset.GetGeoTransform()
x_min = geotransform[0]
y_max = geotransform[3]
pixel_width = geotransform[1]
pixel_height = geotransform[5]

4. 在ASC数据中找到与SHP边界相重叠的区域，并将其像素值设置为无效值（如0或NaN）。

x_coords = np.arange(x_min, x_min + asc_array.shape[1] * pixel_width, pixel_width)
y_coords = np.arange(y_max, y_max + asc_array.shape[0] * pixel_height, pixel_height)

for i, y in enumerate(y_coords):
    for j, x in enumerate(x_coords):
        point = shapely.geometry.Point(x, y)
        if shp_geometry.contains(point):
            asc_array[i, j] = 0  # 或者设置为NaN

5. 保存挖空后的ASC数据。

output_file = 'path/to/output/file.asc'
driver = gdal.GetDriverByName('AAIGrid')
output_dataset = driver.Create(output_file, asc_array.shape[1], asc_array.shape[0], 1, gdal.GDT_Float32)
output_dataset.SetGeoTransform(geotransform)
output_band = output_dataset.GetRasterBand(1)
output_band.WriteArray(asc_array)
output_band.FlushCache()

这只是一个基本的示例，具体的实现取决于你的数据和要求。你可能需要进一步处理数据的坐标系转换、缩放等操作。希望这能帮到你。如果有任何问题，请随时提问。