【GDAL库深度解析】：django.contrib.gis.gdal核心功能全面掌握

# 1. GDAL库概述

## GDAL库的起源与发展
GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个开源的栅格空间数据转换库，最初由Frank Warmerdam在1998年发起。作为GIS领域广泛使用的软件库之一，GDAL提供了读取和写入地理空间数据文件的通用接口，支持大多数矢量和栅格数据格式。

## GDAL库的核心功能
GDAL的核心功能包括但不限于数据转换、格式读取、坐标转换以及数据处理。它不仅能够处理常见的地理数据格式，如GeoTIFF、JPEG2000、ECW等，还能够进行高级的空间分析和影像处理任务。

## GDAL库的应用场景
GDAL被广泛应用于遥感影像处理、地理信息系统（GIS）、地图服务和空间数据转换等领域。它支持多种编程语言接口，如Python、C++等，使得开发者能够轻松集成GDAL到自己的应用程序中。

通过本章，我们将深入理解GDAL库的架构和功能，并探索如何将其应用于各种地理空间数据处理场景中。接下来的章节将详细介绍GDAL的数据模型、格式支持、栅格和矢量数据处理，以及GDAL在Django GIS中的应用。

# 2. GDAL库的数据模型与格式支持

## 2.1 GDAL数据模型基础

### 2.1.1 数据模型概述

GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个用于读取和写入栅格和矢量地理空间数据格式的开源库。它的数据模型是抽象的，这意味着它为不同来源的地理数据提供了一个统一的接口，允许开发者不必关心数据的具体格式，就可以进行数据的读取、写入和转换等操作。

GDAL数据模型主要包括以下几个部分：

- **Dataset（数据集）**：这是GDAL数据模型的核心，它代表了一个数据源，可以是一个文件、数据库或者网络服务等。
- **Raster Band（栅格波段）**：栅格数据集由多个波段组成，每个波段代表了栅格数据的一个维度。
- **Vector Layer（矢量图层）**：矢量数据集通常由多个图层组成，每个图层代表了一组具有相同属性的地理特征。

### 2.1.2 数据集（Dataset）

数据集是GDAL中最基本的概念，它可以代表任何地理数据，无论其来源和格式。数据集通常对应于一个文件系统上的文件，但在某些情况下，它可以是一个数据库或者内存中的数据结构。

在GDAL中，数据集可以通过打开（Open）一个数据源来获取，如下所示：

from osgeo import gdal

dataset = gdal.Open('example.tif')

这段代码会打开一个名为`example.tif`的栅格文件，并返回一个数据集对象。如果文件打开成功，你可以通过这个对象访问数据集的属性和方法，比如获取栅格数据的尺寸、读取特定波段的数据等。

在本章节中，我们将详细介绍GDAL数据模型的基本概念，并通过代码示例展示如何操作数据集。我们将深入探讨数据集的属性和方法，以及如何使用它们来读取和分析地理数据。

## 2.2 GDAL支持的地理数据格式

### 2.2.1 常见矢量数据格式解析

GDAL支持多种矢量数据格式，包括但不限于ESRI的Shapefile、GeoJSON、KML、PostGIS等。每种格式都有其特定的特性和用途。

#### Shapefile格式

Shapefile是ESRI公司开发的一种矢量数据格式，它由多个文件组成，其中`.shp`文件包含了地理特征的几何信息，`.shx`文件包含了索引信息，`.dbf`文件包含了属性信息。

dataset = gdal.Open('example.shp')

这段代码可以用来打开一个Shapefile格式的矢量数据集。通过遍历数据集中的要素（Feature），可以访问每个要素的几何信息和属性信息。

#### GeoJSON格式

GeoJSON是一种基于JSON的地理数据格式，它易于阅读和编写，并且支持网络传输。GeoJSON数据通常由一个JSON对象组成，其中包含了一个`type`字段和相应的数据结构。

import json

with open('example.geojson', 'r') as ***
    ***

这段代码展示了如何从一个GeoJSON文件中读取数据，并将其传递给GDAL进行处理。

在本章节中，我们将详细介绍GDAL支持的矢量数据格式，并提供代码示例来展示如何读取和处理这些格式的数据。

### 2.2.2 常见栅格数据格式解析

GDAL同样支持多种栅格数据格式，包括但不限于GeoTIFF、HDF、JPEG2000等。每种格式都有其特定的特性和用途。

#### GeoTIFF格式

GeoTIFF是栅格数据的一种常用格式，它在TIFF文件基础上增加了地理信息的描述，使得栅格数据可以包含经纬度等地理坐标信息。

dataset = gdal.Open('example.tif')

这段代码可以用来打开一个GeoTIFF格式的栅格数据集。通过访问数据集的属性和方法，可以读取栅格数据的元数据、波段数据等。

#### HDF格式

HDF（Hierarchical Data Format）是一种用于存储和组织大量数据的文件格式，它可以存储不同类型和复杂的数据结构，包括栅格数据。

dataset = gdal.Open('example.hdf')

这段代码可以用来打开一个HDF格式的栅格数据集。GDAL提供了读取HDF数据的接口，可以访问HDF文件中的栅格数据集。

在本章节中，我们将详细介绍GDAL支持的栅格数据格式，并提供代码示例来展示如何读取和处理这些格式的数据。

## 2.3 GDAL驱动与格式转换

### 2.3.1 GDAL驱动机制

GDAL驱动机制允许开发者在不需要修改GDAL库的情况下，通过编写驱动来支持新的数据格式。GDAL已经内置了大量驱动，用于处理不同的地理数据格式。

#### 内置驱动

GDAL内置了多种驱动，用于支持不同的数据格式。例如，`GTiff`驱动用于处理GeoTIFF格式的栅格数据，`ESRI Shapefile`驱动用于处理Shapefile格式的矢量数据。

driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
dataset = driver.Create('output.tif', x_size, y_size, num_bands, gdal.GDT_Byte)

这段代码展示了如何使用GDAL内置的`GTiff`驱动创建一个新的GeoTIFF文件。

#### 自定义驱动

开发者可以通过编写自定义驱动来支持新的数据格式。自定义驱动需要实现一系列的接口，以便GDAL能够使用它来读取和写入数据。

class CustomDriver(gdal.Driver):
    def __init__(self):
        super().__init__('CUSTOM', 'Custom format driver')

    def Create(self, filename, x_size, y_size, num_bands, data_type):
        # Implement the custom creation logic here
        pass

# Register the custom driver
gdal.Drivers().Append(CustomDriver())

这段代码展示了如何注册一个自定义驱动到GDAL。通过这种方式，开发者可以扩展GDAL的功能，以支持新的数据格式。

### 2.3.2 数据格式转换实战

GDAL提供了强大的数据格式转换功能，允许开发者将数据从一种格式转换为另一种格式。转换过程通常是通过命令行工具`gdal_translate`来完成的。

#### 使用`gdal_translate`进行转换

gdal_translate -of GTiff input.tif output.tif

这段命令将`input.tif`文件转换为GeoTIFF格式，并保存为`output.tif`。

#### 使用Python API进行转换

dataset = gdal.Open('input.tif')
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
output_dataset = driver.CreateCopy('output.tif', dataset)

这段代码使用GDAL Python API将`input.tif`文件转换为GeoTIFF格式，并保存为`output.tif`。

在本章节中，我们将详细介绍GDAL的驱动机制和格式转换功能，并提供代码示例来展示如何实现数据格式的转换。我们将深入探讨如何使用GDAL的内置驱动和如何编写自定义驱动。此外，我们还将通过实战案例来展示如何将数据从一种格式转换为另一种格式。

# 3. GDAL库的栅格数据处理

## 3.1 栅格数据读取与写入

### 3.1.1 栅格数据结构理解

在本章节中，我们将深入探讨GDAL库如何处理栅格数据。首先，我们需要理解栅格数据的结构。栅格数据，也称为像素数据，是由像素阵列组成，每个像素包含特定的位置信息和属性信息。在GDAL库中，栅格数据集通常以Dataset对象的形式存在，其中包含了多个波段（Bands），每个波段代表了图像的一个属性层，例如卫星遥感影像中的红、绿、蓝三个波段。

栅格数据通常具有地理坐标参考系统（Geographic Coordinate Reference System, GCS）或投影坐标参考系统（Projected Coordinate Reference System, PCS），用于将栅格数据的位置信息与现实世界的地理位置关联起来。此外，栅格数据还包括一些元数据信息，如像素大小（Pixel Size）、行列号（Row and Column）、边界坐标（Bounds）等。

### 3.1.2 读写栅格数据的方法

在GDAL库中，读取栅格数据主要涉及到打开数据集、获取栅格波段信息和读取像素值等步骤。下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用GDAL读取栅格数据：

from osgeo import gdal

# 打开栅格数据集
dataset = gdal.Open('example.tif', gdal.GA_ReadOnly)

# 获取栅格数据集的尺寸和波段数
width = dataset.RasterXSize
height = dataset.RasterYSize
bands = dataset.RasterCount

# 读取每个波段的数据
for band_idx in range(1, bands + 1):
    band = dataset.GetRasterBand(band_idx)
    band_data = band.ReadAsArray()
    # 对band_data进行处理...

在这个示例中，我们首先使用`gdal.Open`函数打开一个栅格数据集，然后通过`RasterXSize`和`RasterYSize`属性获取栅格数据集的宽度和高度。通过`RasterCount`属性获取波段数，并通过`GetRasterBand`函数获取每个波段的数据。

写入栅格数据的步骤与读取相反，涉及到创建栅格数据集、设置波段信息和写入像素值等步骤。下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用GDAL写入栅格数据：

from osgeo import gdal

# 创建栅格数据集
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
dataset = driver.Create('output.tif', width, height, bands, gdal.GDT_Float32)

# 设置栅格数据集的地理坐标参考系统
dataset.SetGeoTransform([x_min, pixel_size, 0, y_max, 0, -pixel_size])

# 写入每个波段的数据
for band_idx in range(1, bands + 1):
    band = dataset.GetRasterBand(band_idx)
    # 将数据写入band
    band.WriteArray(band_data)

# 设置栅格数据集的元数据信息
dataset.SetProjection('GEOGCS["WGS 84",DATUM["WGS_1984",SPHEROID["WGS 84",6378137,298.***]]')

在这个示例中，我们首先使用`gdal.GetDriverByName`函数获取栅格数据集的驱动，并使用`Create`函数创建一个新的栅格数据集。然后，我们通过`SetGeoTransform`函数设置栅格数据集的地理坐标参考系统，通过`SetProjection`函数设置投影信息。最后，我们通过`GetRasterBand`函数获取每个波段，并使用`WriteArray`函数写入数据。

### 3.1.3 栅格数据读写流程图

下面是使用Mermaid语法编写的栅格数据读写流程图：

graph LR
A[开始] --> B{打开栅格数据集}
B --> C{获取栅格数据集信息}
C --> D{读取波段数据}
D --> E{处理波段数据}
E --> F{写入波段数据}
F --> G{保存栅格数据集}
G --> H[结束]

这个流程图简单地展示了栅格数据读写的整个过程。

## 3.2 栅格数据的处理与分析

### 3.2.1 栅格数据的重投影

栅格数据的重投影是将栅格数据从一个坐标参考系统转换到另一个坐标参考系统的过程。在GDAL库中，可以使用`ReprojectImage`函数来实现这一功能。下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用GDAL进行栅格数据的重投影：

from osgeo import gdal

# 打开原始栅格数据集
src_dataset = gdal.Open('example.tif', gdal.GA_ReadOnly)
src_proj = src_dataset.GetProjection()

# 打开目标栅格数据集
dst_dataset = gdal.Open('output.tif', gdal.GA_ReadOnly)
dst_proj = dst_dataset.GetProjection()

# 设置重投影参数
reproject_options = gdal.ReprojectOptions('', src_proj, dst_proj)

# 执行重投影
gdal.ReprojectImage(src_dataset, dst_dataset, '', '', reproject_options)

在这个示例中，我们首先打开源栅格数据集和目标栅格数据集，并获取它们的投影信息。然后，我们创建一个重投影选项对象，并使用`ReprojectImage`函数执行重投影操作。

### 3.2.2 栅格数据分析工具

GDAL提供了丰富的栅格数据分析工具，包括统计分析、滤波处理、分类等。下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用GDAL进行栅格数据的统计分析：

from osgeo import gdal

# 打开栅格数据集
dataset = gdal.Open('example.tif', gdal.GA_ReadOnly)

# 获取栅格波段
band = dataset.GetRasterBand(1)

# 执行统计分析
min_value = band.GetMinimum()
max_value = band.GetMaximum()
mean_value = band.GetMean()
std_dev = band.GetStdDev()

# 输出统计结果
print(f'Minimum: {min_value}')
print(f'Maximum: {max_value}')
print(f'Mean: {mean_value}')
print(f'Standard Deviation: {std_dev}')

在这个示例中，我们首先打开栅格数据集，并获取第一个波段。然后，我们使用`GetMinimum`、`GetMaximum`、`GetMean`和`GetStdDev`函数来获取该波段的最小值、最大值、平均值和标准差。

### 3.2.3 栅格数据分析工具表格

下面是一个简单的表格，展示了GDAL中一些常用的栅格数据分析工具及其功能：

| 函数 | 功能 |
| --- | --- |
| GetMinimum() | 获取波段的最小值 |
| GetMaximum() | 获取波段的最大值 |
| GetMean() | 获取波段的平均值 |
| GetStdDev() | 获取波段的标准差 |
| ComputeStatistics() | 计算波段的统计信息 |
| Filter() | 对波段数据进行滤波处理 |
| BuildOverviews() | 构建栅格金字塔 |

### 3.2.4 栅格数据处理流程图

下面是使用Mermaid语法编写的栅格数据处理流程图：

graph LR
A[开始] --> B{读取栅格数据}
B --> C{执行重投影}
C --> D{执行统计分析}
D --> E{执行滤波处理}
E --> F{构建栅格金字塔}
F --> G[结束]

这个流程图简单地展示了栅格数据处理的整个过程。

## 3.3 栅格数据的高级应用

### 3.3.1 栅格金字塔与缓存

栅格金字塔是一种多分辨率数据结构，用于提高栅格数据在不同分辨率下的显示效率。在GDAL库中，可以使用`BuildOverviews`函数来构建栅格金字塔。下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用GDAL构建栅格金字塔：

from osgeo import gdal

# 打开栅格数据集
dataset = gdal.Open('example.tif', gdal.GA_ReadOnly)

# 构建栅格金字塔
gdal.BuildOverviews(dataset, ['NEAREST', 'GAUSSIAN'], 5)

在这个示例中，我们首先打开栅格数据集，然后使用`BuildOverviews`函数构建栅格金字塔。其中，'NEAREST'和'GAUSSIAN'是下采样方法，5是金字塔级别数。

### 3.3.2 多波段栅格数据处理

多波段栅格数据处理涉及到多个波段的操作，例如波段间的数学运算、分类等。下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用GDAL进行多波段栅格数据的处理：

from osgeo import gdal

# 打开多波段栅格数据集
dataset = gdal.Open('example.tif', gdal.GA_ReadOnly)

# 获取波段数量
bands = dataset.RasterCount

# 波段间的数学运算
for band_idx in range(1, bands + 1):
    band = dataset.GetRasterBand(band_idx)
    band_data = band.ReadAsArray()

    # 对每个波段的数据进行处理
    # 例如：将所有波段的数据相加
    if band_idx == 1:
        result_data = band_data
    else:
        result_data += band_data

# 将结果数据写入新的栅格数据集
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_dataset = driver.Create('output.tif', width, height, 1, gdal.GDT_Float32)
out_band = out_dataset.GetRasterBand(1)
out_band.WriteArray(result_data)

# 设置栅格数据集的地理坐标参考系统和投影信息
out_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform())
out_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection())

在这个示例中，我们首先打开一个多波段栅格数据集，并获取波段数量。然后，我们对每个波段的数据进行读取和处理。在这个例子中，我们将所有波段的数据相加，并将结果数据写入一个新的栅格数据集。

### 3.3.3 多波段栅格数据处理流程图

下面是使用Mermaid语法编写的多波段栅格数据处理流程图：

graph LR
A[开始] --> B{打开多波段栅格数据集}
B --> C{获取波段数量}
C --> D{读取波段数据}
D --> E{波段间处理}
E --> F{写入结果数据}
F --> G[结束]

这个流程图简单地展示了多波段栅格数据处理的整个过程。

通过本章节的介绍，我们对GDAL库的栅格数据处理有了更深入的理解。下一章节中，我们将继续探索GDAL库的矢量数据处理功能。

# 4. GDAL库的矢量数据处理

## 4.1 矢量数据读取与写入

### 4.1.1 矢量数据结构理解

在GDAL中，矢量数据通常通过OGC的Simple Features标准进行处理。矢量数据模型基于几何对象的概念，如点、线、多边形等，这些几何对象被组织在一个层次结构中。每个几何对象都可以包含属性信息，这些信息与几何形状相关联。在GDAL中，矢量数据的读取与写入主要通过图层（Layer）来进行，每个图层代表一个特定类型的几何对象集合。

### 4.1.2 读写矢量数据的方法

GDAL提供了多种方法来读取和写入矢量数据。使用`GDALVectorDataset`类可以打开矢量数据源（Vector Data Source），然后通过图层（Layer）进行操作。读取矢量数据时，可以遍历图层中的要素（Feature），每个要素代表一个几何对象，包含几何数据和属性数据。写入矢量数据时，可以创建新的图层，添加要素和属性，然后保存到新的数据源中。

from osgeo import ogr

# 打开矢量数据源
vector_ds = ogr.Open('example.shp')

# 获取第一个图层
layer = vector_ds.GetLayer(0)

# 遍历图层中的所有要素
for feature in layer:
    # 获取要素的几何对象
    geom = feature.GetGeometryRef()
    # 获取要素的属性
    attributes = feature.items()

# 创建新的矢量数据源和图层
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')
out_ds = driver.CreateDataSource('output.shp')
out_layer = out_ds.CreateLayer('output_layer', geom_type=ogr.wkbPoint)

# 添加字段
field_defn = ogr.FieldDefn('name', ogr.OFTString)
out_layer.CreateField(field_defn)

# 添加要素
feature_defn = out_layer.GetLayerDefn()
out_feature = ogr.Feature(feature_defn)
out_feature.SetField('name', 'Example')
out_feature.SetGeometry(ogr.CreateGeometryFromWkt('POINT (0 0)'))
out_layer.CreateFeature(out_feature)

# 清理
out_feature = None
out_ds = None

在上述代码中，我们首先打开了一个现有的矢量数据源，并获取了第一个图层。然后，我们遍历了图层中的所有要素，获取了每个要素的几何对象和属性。接着，我们创建了一个新的矢量数据源和图层，定义了一个新字段，并添加了一个新的要素。这个过程中，我们使用了OGC的WKT（Well-Known Text）格式来定义几何对象。

通过这种方式，我们可以读取和写入矢量数据，进行各种空间分析和处理任务。下一节将介绍如何进行矢量数据的编辑和空间查询。

## 4.2 矢量数据的编辑与查询

### 4.2.1 矢量数据编辑工具

GDAL提供了强大的矢量数据编辑功能，允许用户添加、修改和删除要素。这些操作通过图层的`StartTransaction()`、`CommitTransaction()`和`RollbackTransaction()`方法来控制事务，确保数据的一致性。编辑操作可以通过要素的ID来指定需要修改的要素，或者通过属性查询来选择一组要素。

# 继续上一节的代码
layer.StartTransaction()

# 修改第一个要素的属性
feature = layer.GetFeature(1)
feature.SetField('name', 'Modified Example')
layer.SetFeature(feature)

# 添加一个新要素
new_feature = ogr.Feature(feature_defn)
new_feature.SetField('name', 'New Example')
new_feature.SetGeometry(ogr.CreateGeometryFromWkt('POINT (1 1)'))
layer.CreateFeature(new_feature)

# 回滚添加的要素
layer.RollbackTransaction()

# 提交修改
***mitTransaction()

在上述代码中，我们开始了一个新的事务，修改了ID为1的要素的属性，并尝试添加了一个新的要素。然后我们回滚了添加操作，但是提交了修改操作。通过这种方式，我们可以确保编辑操作的正确性和数据的一致性。

### 4.2.2 矢量数据的空间查询

空间查询是矢量数据处理中的一个重要部分，它允许用户根据空间关系来选择要素。GDAL支持多种空间关系查询，如相交（Intersect）、包含（Contains）、相等（Equals）等。这些查询可以通过图层的`SetAttributeFilter()`方法来执行，该方法接受一个SQL风格的过滤字符串。

# 继续上一节的代码
layer.SetAttributeFilter("name = 'Modified Example'")

# 获取查询结果
for feature in layer:
    print(feature.GetGeometryRef().ExportToWkt(), feature.items())

# 关闭图层和数据源
layer = None
vector_ds = None

在上述代码中，我们设置了属性过滤器，查询了名称为“Modified Example”的要素。然后，我们遍历了查询结果，并打印了要素的几何对象和属性。这种方式可以用于进行复杂的空间分析和数据提取。

通过本章节的介绍，我们了解了GDAL在矢量数据处理方面的基本操作，包括读取、写入、编辑和查询。下一节将深入探讨矢量数据的空间分析，包括空间关系与拓扑处理，以及空间分析实例。

# 5. GDAL在Django GIS中的应用

## 5.1 Django GIS与GDAL集成

### 5.1.1 Django GIS框架概述

Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django自带了一个强大的地理信息系统（GIS）框架，它可以用来处理地理数据，进行空间查询和分析。Django GIS框架使得开发者能够轻松地将地理信息功能集成到他们的Web应用中。

Django GIS框架主要通过以下几个核心组件来支持地理数据处理：

- **模型字段**：Django GIS为地理数据提供了专门的模型字段，如`PointField`, `LineStringField`, `PolygonField`等，这些字段可以直接在Django模型中使用，存储地理空间数据。
- **几何字段操作**：Django GIS扩展了ORM，允许执行几何字段之间的空间查询，例如，判断两个几何对象是否相交。
- **空间数据库后端**：Django GIS支持与PostGIS和SpacialLite等空间数据库后端集成，这些数据库提供了对地理数据的原生支持。

### 5.1.2 GDAL集成机制

GDAL作为一个强大的库，提供了对多种地理数据格式的支持，使得在Django GIS中处理地理数据变得更加灵活和强大。GDAL集成机制主要体现在以下几个方面：

- **数据格式支持**：GDAL支持超过200种不同的地理数据格式，包括矢量和栅格数据，这使得Django GIS能够处理更多的数据源。
- **数据转换**：GDAL可以作为Django GIS的数据转换工具，将不同格式的地理数据转换为Django GIS支持的格式。
- **数据处理**：GDAL提供了丰富的地理数据处理功能，如重投影、裁剪、数据金字塔等，这些功能可以通过Django GIS的应用程序来调用。

要实现GDAL与Django GIS的集成，通常需要以下几个步骤：

1. **安装GDAL库**：确保GDAL库已经在Django项目的Python环境中安装。
2. **配置项目**：在Django项目的`settings.py`文件中配置GDAL库的路径和相关参数。
3. **创建自定义模型字段**：如果Django GIS的内置字段不满足需求，可以创建自定义的模型字段，利用GDAL库来处理地理数据。
4. **集成空间数据库**：配置Django GIS连接的空间数据库，如PostGIS，并确保它能够与GDAL协同工作。

## 5.2 Django GIS数据处理实战

### 5.2.1 矢量数据处理

在Django GIS中处理矢量数据通常涉及到以下步骤：

1. **定义模型**：在Django模型中定义地理空间字段，例如：

from django.contrib.gis.db import models

class GeoModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    geom = models.PointField(spatial_index=True)

2. **创建数据**：创建矢量数据记录，可以是通过模型表单，也可以是直接使用GDAL创建。

from django.contrib.gis.geos import Point
from .models import GeoModel

# 创建一个点并保存到数据库
GeoModel.objects.create(name='My Location', geom=Point(-77.0366, 38.8977))

3. **空间查询**：使用Django GIS提供的空间查询功能，例如：

# 查询与给定点距离小于10km的记录
nearby = GeoModel.objects.filter(geom__distance_lte=(Point(0, 0), 10000))

### 5.2.2 栅格数据处理

处理栅格数据通常涉及读取、分析和写入栅格数据。以下是一个简单的例子：

1. **读取栅格数据**：使用GDAL打开栅格数据文件。

from django.contrib.gis.gdal import GDALDataSource

ds = GDALDataSource('my_raster.tif')

2. **分析栅格数据**：对栅格数据进行分析，例如计算统计信息。

raster = ds.rasterband(1)
min_value = raster.minimum
max_value = raster.maximum

3. **写入栅格数据**：将分析结果写入新的栅格数据文件。

from django.contrib.gis.gdal import GDAL

out_ds = GDAL('out_raster.tif', 'w', srs=ds.srs, origin=ds.origin,
              geotransform=ds.geotransform, size=ds.size, layers=1)
out_ds.rasterband(1).writervalue(0, 0, value_to_write)
out_ds.flush_cache()

## 5.3 Django GIS应用案例分析

### 5.3.1 地理数据可视化

在Web应用中，地理数据可视化是一个常见需求。以下是如何使用Django GIS和GDAL进行地理数据可视化的步骤：

1. **集成地图显示**：使用Django GIS提供的地图显示工具，如`Leaflet`。

{% load leaflet_tags %}

{% leaflet_map "main" callback="main_map_init" %}

2. **加载地理数据**：将地理数据加载到地图上，可以是矢量数据或栅格数据。

var layer = L.tileLayer('/static/tiles/{z}/{x}/{y}.png', {
    attribution: 'Map data &copy; <a href="***">OpenStreetMap</a> contributors',
}).addTo(map);

var geojsonLayer = new L.GeoJSON.AJAX('/path/to/your/data.geojson', {
    styleFunction: function(feature) {
        return {color: feature.properties.color};
    }
}).addTo(map);

### 5.3.2 地理数据分析与决策支持

地理数据分析和决策支持是GIS的核心应用之一。以下是如何使用GDAL和Django GIS进行分析的步骤：

1. **分析地理数据**：使用GDAL和Django GIS进行地理数据分析。

# 读取栅格数据
ds = GDALDataSource('my_raster.tif')

# 分析栅格数据，例如计算平均值
raster = ds.rasterband(1)
sum = 0
for i in range(raster.width):
    for j in range(raster.height):
        sum += raster.getvalue(i, j)
average = sum / (raster.width * raster.height)

# 存储分析结果
AnalysisResult.objects.create(average_value=average)

2. **决策支持**：根据分析结果提供决策支持。

# 查询分析结果
result = AnalysisResult.objects.latest('id')
if result.average_value > threshold:
    # 执行特定操作
    ...

以上步骤展示了如何在Django GIS中集成GDAL，进行矢量和栅格数据的处理，以及如何进行地理数据的可视化和分析。通过这些步骤，开发者可以构建功能强大的地理信息系统应用。