geotiff

一个用于读取GeoTIFF文件的noGDAL工具

警告： 此包处于开发中，某些功能可能不稳定。请谨慎使用。

请支持此项目，在GitHub上给它star！

什么是noGDAL？

noGDAL 是一种在Python中开发地理空间程序而不使用GDAL的哲学。

安装

安装此包就像这样简单

pip install geotiff

还有一个基于Anaconda的包，发布在 conda-forge

conda install -c conda-forge python-geotiff

从源代码进行本地开发时，您可以使用以下方式安装geotiff及其开发需求：

git clone git@github.com:KipCrossing/geotiff.git
cd geotiff
pip install -e .[dev]

用法

创建GeoTiff对象

from geotiff import GeoTiff

tiff_file = "path/to/tiff/file"
geo_tiff = GeoTiff(tiff_file)

这将检测crs代码。如果它是“用户定义”的，并且您知道它应该是什么，您可以提供crs代码

geo_tiff = GeoTiff(tiff_file, crs_code=4326)

默认情况下，坐标将以WGS 84表示，但可以使用as_crs参数指定。

geo_tiff = GeoTiff(tiff_file, as_crs=7844)

或者，您可以通过将as_crs设置为None来使用原始的crs。

geo_tiff = GeoTiff(tiff_file, as_crs=None)

如果geotiff文件有多个波段，您可以指定要使用哪个波段。

geo_tiff = GeoTiff(tiff_file, band=1)

默认波段是0。

获取geotiff的信息（属性）。

# the original crs code
geo_tiff.crs_code
# the current crs code
geo_tiff.as_crs
# the shape of the tiff
geo_tiff.tif_shape
# the bounding box in the as_crs CRS
geo_tiff.tif_bBox
# the bounding box as WGS 84
geo_tiff.tif_bBox_wgs_84
# the bounding box in the as_crs converted coordinates
geo_tiff.tif_bBox_converted

获取点/像素的坐标。

i=5
j=6
# in the as_crs coords
geo_tiff.get_coords(i, j)
# in WGS 84 coords
geo_tiff.get_wgs_84_coords(i, j)

读取数据。

要读取数据，请使用.read()方法。这通常会返回一个Zarr数组，因为geotiff文件通常无法适应内存。

zarr_array = geo_tiff.read()

如果您确信数据可以适应内存，您可以将其转换为numpy数组。

import numpy as np

array = np.array(zarr_array)

读取大tiff文件的一部分。

在许多情况下，您可能只对tiff文件的一部分感兴趣。为了方便起见，您可以使用.read_box()方法。这将返回一个numpy数组。

警告 如果您使用的框太大且数据无法适应内存，这将失败。

from geotiff import GeoTiff

# in WGS 84
area_box = [(138.632071411, -32.447310785), (138.644218874, -32.456979174)]
geo_tiff = GeoTiff(tiff_file)
array = geo_tiff.read_box(area_box)

注意 对于area_box，请使用与as_crs相同的crs。

在某些情况下，您可能希望在area_box的外围有一些额外的点/像素。如果您想对area_box边界附近的点进行插值，这可能很有用。要实现这一点，请使用outer_points参数。

array = geo_tiff.read_box(area_box, outer_points=2)

这将在外围获得2个额外的点围成的area_box。

获取边界框信息。

还有一些辅助方法可以获取结果裁剪数组的边界框。

# col and row indexes of the cut area
int_box = geo_tiff.get_int_box(area_box)
# lon and lat coords of the cut points/pixels
wgs_84_box = geo_tiff.get_bBox_wgs_84(area_box)

同样，您还可以获取直接围绕area_box的额外n层点/像素的边界框。

# col and row indexes of the cut area
int_box = geo_tiff.get_int_box(area_box, outer_points = 2)
# lon and lat coords of the cut points/pixels
wgs_84_box = geo_tiff.get_bBox_wgs_84(area_box, outer_points = 2)

获取点/像素的坐标。

您可能希望获取数组中某个值的坐标。

i=int_box[0][0] + 5
j=int_box[0][1] + 6
geo_tiff.get_wgs_84_coords(i, j)

获取数组的坐标。

您可能只想获取数组中的所有坐标。

array = geo_tiff.read_box(area_box, outer_points=2)
lon_array, lat_array = geo_tiff.get_coord_arrays(area_box, outer_points=2)

这将返回两个与read_box()方法返回的数组形状相同的数组。输出坐标将在as_crs crs中。

如果您的tiff文件较小且可以适应内存，则简单地进行操作。

lon_array, lat_array = geo_tiff.get_coord_arrays()

贡献

如果您想为这个项目做出贡献，请将此仓库fork并提交带有您补丁的PR。

您可以通过在项目讨论板上说“hi”来加入对话。

为了帮助用户和其他贡献者，请确保：

• 如果适当，制作docstrings和文档块。
• 尽可能使用Python类型。
• 使用Black格式化您的代码。

注意 持续集成具有使用mypy进行lint检查，因此在提交PR之前请确保您自己进行检查。

项目路线图

核心功能

• 读取tiff文件（包括BigTiff）
• 写入tiff文件（包括BigTiff）
• 在epsg坐标系统之间转换
• 从tiff文件中读取用户定义的CRS 32767
• 裁剪tiff文件的一部分（边界框）
• 将数据转换为numpy数组

附加功能

• (50%) 完整测试覆盖率
• 使用mypy进行类型检查和lint检查
• 使用black格式化
• 文档：doc块
• 文档：readthedocs