不使用GDAL 直接读取文本类型的rpc文件

如果你想要直接解析文本格式的RPC（Rectified Pixel Coordinates）文件，而无需依赖GDAL这样的专门库，你需要手动编写一些代码来解析文件内容。由于RPC文件通常是XML或其他结构化的文本格式，你可以按照XML解析或者自定的规则来操作。

以下是一个简单的Python示例，假设RPC文件是CSV或类似格式，列分别为对应行号、列号、X坐标、Y坐标和高程：

with open('filename.rpc', 'r') as file:
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        parts = line.strip().split(',')  # 假设逗号分隔
        if len(parts) == 5:  # 确保有五部分
            row_number, col_number, x, y, height = parts
            # 这里可以将数据转换为适当的数据类型，并进行进一步处理
            print(f"Row {row_number}: ({x}, {y}) at height {height}")

这只是一个非常基础的例子，实际的RPC文件可能会更复杂，包含更多的元数据和嵌套结构。如果你对RPC文件格式不是很熟悉，可能需要查阅相关文档或样本文件来确定正确的解析策略。

**相关问题--:**
1. RPC文件的标准格式有哪些？
2. 如何处理RPC文件中可能出现的不同格式或结构？
3. 如果RPC文件缺失某些关键字段，如何应对这种情况？