Python处理地理信息：裁切Tiff与读取Tiff、Shp文件

该资源提供了一个使用Python处理地理信息系统（GIS）中TIFF图像和SHP文件的示例。主要涉及的库有GDAL/OGR、PIL（Python Imaging Library）以及functools等。 在GIS领域，TIFF（Tagged Image File Format）是一种常用的遥感图像格式，而SHP（Shapefile）则是一种存储地理空间数据的矢量格式。这个实例中，我们主要学习如何使用Python读取和处理这两种文件。 1. **GDAL库**：GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是用于处理地理空间数据的核心库，它支持多种遥感和GIS文件格式，包括TIFF。在这个例子中，`gdal.Open()`用于打开TIFF文件，`dataset.GetRasterBand()`用于获取图像的特定波段，`dataset.ReadAsArray()`读取图像数据到数组，`dataset.GetGeoTransform()`获取图像的地理变换参数，`dataset.GetProjection()`获取图像的投影信息。 2. **PIL库**：PIL是Python处理图像的基础库，通过`Image`和`ImageDraw`模块，可以进行图像显示、编辑和绘制。虽然在这个示例中没有直接用到PIL进行图像显示，但`ImageDraw`可以用于在图像上进行绘图操作，比如标注、裁剪等。 3. **读取TIFF图像**：`readTif()`函数演示了如何打开TIFF文件并获取关键信息。`dataset.RasterXSize`和`dataset.RasterYSize`分别获取图像的宽度和高度，`dataset.RasterCount`获取波段数。`band1=dataset.GetRasterBand(1)`获取第一波段（通常是红光波段），`band1.DataType`获取波段的数据类型。 4. **数据提取**：`dataset.ReadAsArray()`方法读取整个图像数据到一个二维数组中。`im_data[0,0:im_height,0:im_width]`分别对应蓝波段、绿波段、红波段和近红外波段，这四个数组分别存储了对应波段的像素值。 5. **地理信息处理**：`im_geotrans`是图像的地理变换矩阵，包含了将像素坐标转换为地图坐标的系数。`im_proj`是图像的投影信息，描述了图像的坐标系统。 6. **保存TIFF文件**：虽然示例中没有完全展示，但提到了一个保存TIFF文件的函数`import TIFF`，这可能是指使用GDAL的子库`gdal_array`或`gdal.Translate()`函数来创建新的TIFF文件。 7. **SHP文件处理**：虽然这个示例没有直接处理SHP文件，但在实际应用中，通常会结合GDAL/OGR库来读取和操作SHP文件，例如，`ogr.Open()`可以用来打开一个SHP文件，然后获取其几何对象和属性数据。 这个实例提供了基础的GIS图像处理流程，包括读取TIFF图像数据、获取图像的元信息，以及为后续处理（如图像裁剪、融合、分析等）准备数据。对于需要处理遥感图像和地理空间数据的Python开发者来说，这些知识是非常基础且重要的。