dsm.tif是什么坐标系下的
时间: 2024-03-06 07:48:22 浏览: 21
如果没有其他信息的话,单从文件名来看是无法确定 DSM 的坐标系的。一般来说,数据提供者会在数据文档或元数据中提供坐标系等信息,你可以在这些文档中查找关于 DSM 坐标系的信息。
如果你有 DSM 数据文件本身,你可以使用 GDAL 库读取 DSM 文件中的地理空间信息,例如投影、坐标系等。假设你已经获取了 DSM 的地理空间信息,并将其保存在了一个名为 `geo_transform` 的变量中,你可以使用如下代码获取 DSM 的坐标系信息:
```python
import gdal
# 打开 DSM 文件
ds = gdal.Open("dsm.tif")
# 获取 DSM 的地理空间信息
geo_transform = ds.GetGeoTransform()
# 获取 DSM 的坐标系信息
projection = ds.GetProjection()
```
其中,`projection` 变量保存了 DSM 的坐标系信息,是一个字符串类型的数据。你可以将其打印出来,查看 DSM 的坐标系信息。
相关问题
在Python中将dsm.tif转换成具有shape属性的数据集,然后如何获取dsm.shape
要将dsm.tif转换成具有shape属性的数据集,可以使用GDAL库。下面是一个示例代码:
```python
from osgeo import gdal
# 打开dsm.tif文件
dsm_ds = gdal.Open('dsm.tif')
# 获取dsm.tif的形状
cols = dsm_ds.RasterXSize
rows = dsm_ds.RasterYSize
# 输出形状
print(rows, cols)
```
这个代码首先使用`gdal.Open`函数打开了dsm.tif文件,然后通过`RasterXSize`和`RasterYSize`属性获取了dsm.tif的列数和行数,最后输出了形状。需要注意的是,这里获取的形状是一个整数,而不是一个元组,因此需要根据需要将它转换成元组。如果你需要获取像素值或者其他元数据,可以使用GDAL库的其他函数。
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:
```python
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。