Ecco una funzione che ho scritto usando Python e Gdal. La funzione prende un elenco di raster e un frame di dati panda contenente le coordinate del punto e restituisce un frame di dati panda con le coordinate del punto, i centroidi per le rispettive celle raster e i rispettivi valori di cella. La funzione fa parte del pacchetto chorospy del pacchetto in sviluppo (disponibile qui ).
import pandas
import numpy
from osgeo import gdal
def getValuesAtPoint(indir, rasterfileList, pos, lon, lat):
#gt(2) and gt(4) coefficients are zero, and the gt(1) is pixel width, and gt(5) is pixel height.
#The (gt(0),gt(3)) position is the top left corner of the top left pixel of the raster.
for i, rs in enumerate(rasterfileList):
presValues = []
gdata = gdal.Open('{}/{}.tif'.format(indir,rs))
gt = gdata.GetGeoTransform()
band = gdata.GetRasterBand(1)
nodata = band.GetNoDataValue()
x0, y0 , w , h = gt[0], gt[3], gt[1], gt[5]
data = band.ReadAsArray().astype(numpy.float)
#free memory
del gdata
if i == 0:
#iterate through the points
for p in pos.iterrows():
x = int((p[1][lon] - x0)/w)
Xc = x0 + x*w + w/2 #the cell center x
y = int((p[1][lat] - y0)/h)
Yc = y0 + y*h + h/2 #the cell center y
try:
if data[y,x] != nodata:
presVAL = [p[1][lon],p[1][lat], '{:.6f}'.format(Xc), '{:.6f}'.format(Yc), data[y,x]]
presValues.append(presVAL)
except:
pass
df = pandas.DataFrame(presValues, columns=['x', 'y', 'Xc', 'Yc', rs])
else:
#iterate through the points
for p in pos.iterrows():
x = int((p[1][lon] - x0)/w)
y = int((p[1][lat] - y0)/h)
try:
if data[y,x] != nodata:
presValues.append(data[y,x])
except:
pass
df[rs] = pandas.Series(presValues)
del data, band
return df
Esempio di come eseguirlo dato che i raster si trovano nella directory di lavoro corrente:
rasDf = getValuesAtPoint('.', ['raster1', 'raster2'], inPoints, 'x', 'y')