Output di array di dati raster capovolto sull'asse x usando python / gdal?


9

Sto cercando di creare un raster usando le librerie python gdal e sono arrivato al punto in cui i dati vengono emessi, ma i dati di output vengono capovolti sull'asse x del punto di origine . So che devo trascurare qualcosa, ma non riesco a capire dove sbaglio. Qualche idea?

Durante la creazione del raster ho impostato i valori x / y in alto a sinistra e l'array sembra indicizzato da in alto a sinistra e continuo verso il basso in basso a destra. Nel codice seguente sto riempiendo l'array con il valore della riga.

Quando si stampa l'array, si presenta così:

[[  1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.
    1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.
    1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.
    1.   1.   1.   1.   1.   1.]
 [  2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.
    2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.
    2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.
    2.   2.   2.   2.   2.   2.]
 [  3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.
    3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.
    3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.
    3.   3.   3.   3.   3.   3.]
 [  4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.
    4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.
    4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.
    4.   4.   4.   4.   4.   4.]
...

E questi dati vengono scritti correttamente nella banda raster. Tuttavia, se visualizzati in MapWindow GIS , i dati sembrano andare nella direzione opposta con il punto di origine in alto a sinistra impostato originariamente , che appare come il valore in basso a sinistra .

In altre parole, i dati vengono capovolti sull'asse x del punto di origine .

import gdal
import osr
import numpy

OUTPUT_FORMAT = "GTiff"
def create_raster(filename="test.tif"):
    driver = gdal.GetDriverByName(OUTPUT_FORMAT)
    band_type = gdal.GDT_Byte
    number_of_bands = 1

    x_rotation = 0 # not supported
    y_rotation = 0 # not supported
    cell_width_meters = 50
    cell_height_meters = 50

    (min_lon, min_lat, max_lon, max_lat) = _get_point_bounds() # retrieve bounds for point data        
    srs = osr.SpatialReference()
    srs.SetWellKnownGeogCS("WGS84") # Set geographic coordinate system to handle lat/lon        
    srs.SetUTM( 54, True) # Set projected coordinate system  to handle meters        

    # create transforms for point conversion
    wgs84_coordinate_system = srs.CloneGeogCS() # clone only the geographic coordinate system
    wgs84_to_utm_transform = osr.CoordinateTransformation(wgs84_coordinate_system, srs)

    # convert to UTM
    top_left_x, top_left_y, z = wgs84_to_utm_transform.TransformPoint(min_lon, max_lat, 0)     
    lower_right_x, lower_right_y, z = wgs84_to_utm_transform.TransformPoint(max_lon, min_lat, 0) 

    cols, rows = _get_raster_size(top_left_x, lower_right_y, lower_right_x, top_left_y, cell_width_meters, cell_height_meters)
    dataset = driver.Create(filename, cols, rows, number_of_bands, band_type) #

    # GeoTransform parameters
    # --> need to know the area that will be covered to define the geo tranform
    # top left x, w-e pixel resolution, rotation, top left y, rotation, n-s pixel resolution
    geo_transform = [ top_left_x, cell_width_meters, x_rotation, top_left_y, y_rotation, cell_height_meters ]
    dataset.SetGeoTransform(geo_transform)
    dataset.SetProjection(srs.ExportToWkt())

    dataset_band = dataset.GetRasterBand(1)
    data = dataset_band.ReadAsArray(0, 0, cols, rows).astype(numpy.float32) # returns empty array 

    for row in xrange(rows):
        for col in xrange(cols):
            data[row][ col] = row + 1

    dataset_band.WriteArray(data, 0, 0)
    dataset_band.SetNoDataValue(0.0)
    dataset_band.FlushCache()
    dataset = None # Close file

Ho anche notato che quando calcolo la posizione dei pixel per un dato lat / lon il valore y risulta in un indice negativo, che sembra abbastanza corretto considerando che l'array va da in alto a sinistra a in basso a destra .

inverse_geo_transform = gdal.InvGeoTransform(self.geo_transform)[1] # for mapping lat/lon to pixel
pixel_x, pixel_y = gdal.ApplyGeoTransform(self.inverse_geo_transform, utm_x, utm_y)

Risposte:


10

Ho trovato il problema ....

Il problema è nel definire geo_transform. Ho avuto il seguente:

x_rotation = 0 
y_rotation = 0 
cell_width_meters = 50
cell_height_meters = 50

geo_transform = [ top_left_x, cell_width_meters, x_rotation, top_left_y, y_rotation, cell_height_meters ]
dataset.SetGeoTransform(geo_transform)

La documentazione di Gdal non è molto chiara su quali siano questi valori. (Vedi SetGeoTransform ) Cercando in Internet ho scoperto che i valori passati dovrebbero essere (in ordine):

  • top_left_x
  • cell_width_meters
  • x_rotation
  • top_left_y
  • y_rotation
  • cell_height_meters

Il che sembra giusto, MA rivedendo il tutorial sull'API GDAL ho notato che l'ultimo valore è cell_height_metersstato mostrato con un valore negativo . Sembra che questo fosse tutto ciò che era necessario per produrre correttamente i dati nell'orientamento previsto.

Quindi ora ho cambiato la linea di definizione geo_transform in:

(Nota il "-" aggiunto)

geo_transform = [ top_left_x, cell_width_meters, x_rotation, top_left_y, y_rotation, -cell_height_meters ]

questo è il modo tradizionale di trattare i mondi delle immagini come le origini in alto a sinistra e il modo in cui la geografia usa la parte in basso a sinistra.
Ian Turton

Ha senso una volta che lo sai, ma affrontare il problema dagli esempi di codice è difficile capire il ragionamento. Ho scoperto che la documentazione di ArcGIS contiene alcuni ottimi documenti che spiegano i raster: webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.3/…
monkut
Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.