PYTHON 由shp文件裁剪tif文件,其中shp文件中是由多个数据组成
时间: 2024-06-11 12:05:21 浏览: 12
,每个数据对应tif文件中的一个区域。
以下是一个简单的Python代码示例,可以实现从shp文件中读取多个数据,然后将其用于裁剪对应的tif文件:
```
import ogr
import gdal
# 打开shp文件
shp_file = ogr.Open("path/to/shp/file.shp")
layer = shp_file.GetLayer()
# 遍历shp文件中的每个数据
for feature in layer:
# 获取当前数据的ID和tif文件路径
id = feature.GetField("ID")
tif_file = "path/to/tif/file_{}.tif".format(id)
# 打开tif文件
tif_dataset = gdal.Open(tif_file)
# 获取当前数据的几何形状
geometry = feature.GetGeometryRef()
# 裁剪tif文件
out_file = "path/to/output/file_{}.tif".format(id)
gdal.Warp(out_file, tif_dataset, cutlineDSName=geometry, cropToCutline=True)
```
这段代码使用了GDAL库来读取shp和tif文件,并使用裁剪函数来裁剪tif文件。在裁剪过程中,我们需要提供一个输出文件路径,作为裁剪后的tif文件。
相关问题
python利用shp文件裁剪栅格
可以使用GDAL库来实现shp文件对栅格的裁剪。下面是一个简单的Python代码示例:
```python
from osgeo import gdal, ogr
# 打开栅格数据
raster_ds = gdal.Open('input.tif')
# 打开矢量数据
vector_ds = ogr.Open('input.shp')
layer = vector_ds.GetLayer()
# 获取栅格数据的坐标系信息
proj = raster_ds.GetProjection()
trans = raster_ds.GetGeoTransform()
# 创建输出栅格数据
output_path = 'output.tif'
x_min, x_max, y_min, y_max = layer.GetExtent()
x_res = int((x_max - x_min) / trans[1])
y_res = int((y_max - y_min) / trans[1])
output_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create(output_path, x_res, y_res, 1, gdal.GDT_Float32)
output_ds.SetProjection(proj)
output_ds.SetGeoTransform((x_min, trans[1], 0, y_max, 0, -trans[1]))
# 根据矢量数据裁剪栅格数据
gdal.Warp(output_ds, raster_ds, cutlineDSName='input.shp', cropToCutline=True)
# 关闭数据集
raster_ds = None
vector_ds = None
output_ds = None
```
代码中首先打开了要裁剪的栅格数据和矢量数据,并获取了栅格数据的坐标系信息。然后创建了输出栅格数据,并设置了其坐标系和分辨率。最后使用`gdal.Warp`函数将栅格数据根据矢量数据进行裁剪,并将结果保存到输出栅格数据中。
python批量根据矢量文件裁剪为tif代码
可以使用GDAL库中的gdalwarp命令进行批量裁剪,具体代码如下:
```
import os
# 矢量文件路径
vector_path = "path/to/vector_file.shp"
# 裁剪后的tif文件保存路径
output_dir = "path/to/output_dir"
# 获取矢量文件中所有要素的名称
os.system("ogrinfo -al -geom=no {} | grep 'Layer name' | awk -F ': ' '{{print $2}}' > feature_names.txt".format(vector_path))
with open("feature_names.txt", "r") as f:
feature_names = f.read().splitlines()
# 批量裁剪
for feature_name in feature_names:
input_path = "{}|layername={}".format(vector_path, feature_name)
output_path = os.path.join(output_dir, "{}.tif".format(feature_name))
os.system("gdalwarp -cutline {} -crop_to_cutline -dstalpha -of GTiff input.tif {}".format(input_path, output_path))
```
其中,`vector_path`为矢量文件路径,`output_dir`为裁剪后的tif文件保存路径。首先使用`ogrinfo`命令获取矢量文件中所有要素的名称,然后使用`gdalwarp`命令进行批量裁剪。裁剪时,使用`-cutline`参数指定裁剪范围为当前要素,`-crop_to_cutline`参数指定按照要素边界进行裁剪,`-dstalpha`参数指定输出tif文件带有透明通道。