cecsium Drawcommand 怎么根据经纬度裁剪

Cesium的DrawCommand可以通过裁剪来提高性能，减少不必要的绘制。如果您想要根据经纬度裁剪DrawCommand，请按照以下步骤操作：

1.创建一个CullingVolume，该对象表示相机的可见区域。

var cullingVolume = new Cesium.CullingVolume(camera);

2.将要裁剪的几何图形转换为Cesium的BoundingSphere对象。

var boundingSphere = Cesium.BoundingSphere.fromPoints(points);

3.使用CullingVolume的方法判断BoundingSphere是否在可见区域内。

var result = cullingVolume.computeVisibility(boundingSphere);

4.根据结果决定是否绘制。

if (result !== Cesium.Intersect.OUTSIDE) {
    command.execute(context); // 绘制
}

注意：这个方法仅适用于没有裁剪平面的情况。如果您需要裁剪到一个特定的平面上，请使用CullingVolume的方法createIntersectionWithPlane来创建一个新的CullingVolume。

相关问题

python 根据经纬度裁剪栅格数据

### 回答1：
使用Python根据经纬度裁剪栅格数据可以通过以下步骤实现：

1. 载入需要裁剪的栅格数据和经纬度信息。可以使用Python中的库（如GDAL、Rasterio）读取栅格数据文件，同时使用Python中的数值处理库（如Pandas、Numpy）加载经纬度信息。

2. 确定裁剪区域的范围。根据给定的经纬度范围，将裁剪区域的边界坐标确定下来。

3. 根据裁剪区域的边界坐标，计算出栅格数据中对应的像素行列范围。通过栅格数据的分辨率和起始点坐标，可以将裁剪区域的经纬度范围转换为像素行列的范围。

4. 使用得到的像素行列范围对栅格数据进行裁剪。根据像素行列范围，将栅格数据文件中的对应像素值提取出来。

5. 最后保存裁剪后的栅格数据。可以使用上述的库来保存栅格数据文件，并将裁剪后的像素值写入其中。

这样，我们就可以用Python根据经纬度裁剪栅格数据。根据不同的数据和库的选择，具体的代码实现可能会有所不同。

### 回答2：
Python可以使用GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）库来根据经纬度裁剪栅格数据。

首先，需要安装GDAL库。可以使用pip命令来安装，命令如下：

pip install gdal

安装完成后，可以导入GDAL库，并使用下面的代码来进行经纬度裁剪：

from osgeo import gdal, ogr
import numpy as np

# 设置要裁剪的经纬度范围
xmin, xmax, ymin, ymax = 10, 20, 30, 40

# 读取栅格数据
input_raster = gdal.Open('input.tif')
band = input_raster.GetRasterBand(1)
raster_array = band.ReadAsArray()

# 获取栅格数据的地理转换信息
transform = input_raster.GetGeoTransform()
x_origin = transform[0]
y_origin = transform[3]
pixel_width = transform[1]
pixel_height = transform[5]

# 计算裁剪窗口的像素坐标
x_start = int((xmin - x_origin) / pixel_width)
x_end = int((xmax - x_origin) / pixel_width)
y_start = int((y_origin - ymax) / abs(pixel_height))
y_end = int((y_origin - ymin) / abs(pixel_height))

# 裁剪栅格数据
clipped_array = raster_array[y_start:y_end, x_start:x_end]

# 创建裁剪后的栅格数据文件
clipped_raster = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create('output.tif', x_end - x_start, y_end - y_start, 1, gdal.GDT_Float32)
clipped_raster.SetProjection(input_raster.GetProjection())
clipped_raster.SetGeoTransform([xmin, pixel_width, 0, ymax, 0, -pixel_height])
clipped_raster.GetRasterBand(1).WriteArray(clipped_array)

# 关闭栅格数据
clipped_raster = None
input_raster = None

以上代码中使用了GDAL库的一些基本函数来读取和裁剪栅格数据。根据设置的经纬度范围，计算了在栅格数据中对应的像素坐标，并裁剪了栅格数据。最后，将裁剪后的数据写入一个新的栅格数据文件中。

裁剪完成后，可以使用其他工具如ArcGIS或QGIS等来查看裁剪后的栅格数据文件。

### 回答3：
Python提供了多个库来处理栅格数据，常用的包括GDAL、rasterio和xarray。

首先，需要安装相应的库。可以使用pip命令安装这些库：

pip install gdal
pip install rasterio
pip install xarray

接下来，需要了解要处理的栅格数据的文件格式以及具体的数据结构。通常，栅格数据以地理信息系统（GIS）文件格式存储，如GeoTIFF格式。在使用python处理栅格数据之前，需要先了解数据是如何组织和存储的。

一旦了解了数据的格式和结构，就可以开始裁剪栅格数据了。下面是一个使用rasterio库裁剪栅格数据的示例代码：

import rasterio

def clip_raster(input_file, output_file, min_lon, max_lon, min_lat, max_lat):
    with rasterio.open(input_file) as src:
        # 获取栅格数据的空间参考信息
        crs = src.crs

        # 定义裁剪的范围
        bounds = (min_lon, min_lat, max_lon, max_lat)

        # 调整裁剪后的栅格数据的空间参考信息
        out_transform, out_width, out_height = rasterio.warp.calculate_default_transform(
            src.crs, crs, src.width, src.height, *bounds)

        # 裁剪栅格数据，并保存到输出文件中
        with rasterio.open(output_file, 'w', driver='GTiff', 
                           width=out_width, height=out_height,
                           transform=out_transform, crs=crs, 
                           count=src.count, dtype=src.dtypes[0]) as dst:
            rasterio.warp.reproject(src, dst, src_transform=src.transform,
                                    src_crs=src.crs, dst_transform=out_transform,
                                    dst_crs=crs, resampling=rasterio.warp.Resampling.nearest)

以上代码示例使用rasterio库裁剪栅格数据。首先，使用`rasterio.open`函数打开待处理的栅格数据文件。然后，根据给定的经纬度范围计算裁剪后的输出栅格数据的空间参考信息。接下来，创建一个新的输出栅格数据文件，并设置其相应的参数，如宽度、高度、变换矩阵等。最后，使用`rasterio.warp.reproject`函数将原始栅格数据投影到新的输出栅格数据文件中，并通过`rasterio.open`打开输出文件，将裁剪后的栅格数据写入其中。

需要注意的是，以上示例仅提供了使用rasterio库裁剪栅格数据的一个基本示例。实际操作中，可能需要根据具体的数据格式和处理需求进行相应的调整和修改。

envi按经纬度裁剪

根据引用\[2\]中的信息，可以使用arcpy中的Clip_management函数来实现根据经纬度裁剪ENVI影像。该函数的参数中，rectangle表示边界框范围的四个坐标，分别是X最小值、Y最小值、X最大值和Y最大值，用空格分隔。因此，你可以根据需要裁剪的经纬度范围，将这四个坐标值填入rectangle参数中，然后指定输入影像路径和输出影像路径，即可实现裁剪操作。

例如，如果你需要裁剪的经纬度范围是114.1°至114.2°经度和38.8°至38.9°纬度，你可以将rectangle参数设置为"114.1 38.8 114.2 38.9"，然后指定输入影像路径和输出影像路径，调用Clip_management函数即可完成裁剪操作。

请注意，裁剪操作可能需要一些时间，具体取决于影像的大小和计算机的性能。裁剪完成后，你可以在指定的输出影像路径中找到裁剪后的影像文件。

希望这个回答对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于ENVI实现栅格遥感影像按图层行列号与像元数量划定矩形研究区域并裁剪](https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/118978851)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python 根据经纬度批量裁剪TIFF影像 & ENVI 波段合成](https://blog.csdn.net/qq_44485671/article/details/129143758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]