1. 确保使用的是Python 3.9版本，并手动安装gdal库。2. 使用numpy和pandas库进行数据处理。3. 调用gdal库打开原始栅格文件，获取GeoTransform信息以定义坐标转换。4. 通过设置GeoTransform中的像元宽度和高度，实现重采样操作，减少或增加分辨率。5. 创建新栅格文件，读取原始数据并写入新文件，构建金字塔以...
python3如何实现栅格数据重采样和点坐标及属性信息的提取
通过Python3实现栅格数据重采样和点坐标及属性信息的提取，主要步骤包括：
1. 确保使用的是Python 3.9版本，并手动安装gdal库。
2. 使用numpy和pandas库进行数据处理。
3. 调用gdal库打开原始栅格文件，获取GeoTransform信息以定义坐标转换。
4. 通过设置GeoTransform中的像元宽度和高度，实现重采样操作，减少或增加分辨率。
5. 创建新栅格文件，读取原始数据并写入新文件，构建金字塔以加速图像缩放。
6. 定义一个函数rasterToPoints用于将栅格数据转换为点坐标和属性信息。
7. 在函数中读取栅格文件并获取地理变换参数，计算像素坐标。
8. 将像素坐标和属性值转换为DataFrame格式，删除缺失值并保留所需精度。
9. 使用时间模块计算整个过程的时间，输出结果至指定的TXT文件。
通过以上步骤，可以实现Python3对栅格数据的重采样以及点坐标和属性信息的提取。2024-08-17
