使用开源GIS提取点上的栅格值？

如何按点从栅格中提取值？

我宁愿不在Arcgis中。

我更喜欢Qgis或Mapwindow或其他开源gis。

QGIS“点采样工具”应该是您要寻找的插件。

这是如何使用它的详细说明：http : //pvanb.wordpress.com/2010/02/15/sampling-raster-values-at-point-locations-in-qgis/

根据Paolo的评论进行更新：

插件不是唯一的解决方案，也不再总是最简单的解决方案。另一种解决方案是处理工具箱中的Saga函数“将栅格值添加到点”。有关详细信息，请参见http://pvanb.wordpress.com/2014/07/01/sampling-raster-values-at-point-locations-in-qgis-an-update/

在PostGIS 2.0中，您可以执行以下操作：

SELECT ST_Value(rast, geom) val
FROM yourrastertabe, yourpointtable
WHERE ST_Intersects(rast, geom)

装入栅格时，请确保栅格平铺很小（装入器为-t 10x10）。

尝试使用QGIS 3.2.2和SAGA（默认情况下已安装在QGIS中）：“栅格值转换为点”功能将为您完成所有工作：它将图像文件转换为点矢量形状，以获取栅格图像中的信息。

我在此线程中提到的QGIS和SAGA GUI工具遇到了问题（Raster values to points由于某种原因失败并抛出了无用的错误，GRASS v.sample创建了一个全新的无用层）。在使用GUI工具一段时间后，我尝试在Field Calculator中执行此操作。它运行得非常好，我能够比GUI更好地控制流程，并在此过程中进行了一些其他计算。

假设您在同一坐标系中都有一个名为的图层pts，另一个名为rast，您想rast在中代表的每个X，Y对处进行采样pts。

如果您以前没有使用过字段计算器，那将非常简单。您将在“表达式”（Expression）框中输入计算，Q在中间列为您提供许多变量和运算，在右列中显示帮助文本。我将这个过程分为四个步骤：

1. 打开pts您要采样的图层的属性表。

2. 一旦你身在外地计算器对话框中，选择是否要创建一个新的领域或修改现有场在你的pts层。

3. 接下来，构建一个表达式以填充新的或现有的pts属性列。您可以先修改对我有用的表达式代码：

raster_value('rast', 1, make_point($x, $y))

4. 您必须在处提供raster_value()栅格图层名称'rast'，波段编号1和点几何make_point()。$x和$y依赖于所述属性表的每一行中的点的位置的几何形状的变量。

此方法还允许进行算术运算，例如减去另一个名为other_rastfrom的栅格图层的值rast，这节省了我大量的GUI工具时间。下面的例子：

raster_value('rast', 1, make_point($x, $y)) - raster_value('other_rast', 1, make_point($x, $y))

再次注意，三层pts，rast和other_rast必须在同一坐标系中才能起作用。

Hawthorne Beyer的GME工具可以通过命令行很好地做到这一点，并允许使用“ for”循环轻松进行批处理。

isectpntrst(in="path/to/shapefile", raster="path/to/raster", field="fieldname")

GME isectpntrst命令参考

在GRASS GIS中，您可以在GUI中查询地图，也可以使用http://grass.osgeo.org/gdp/html_grass64/r.what.html

http://gis-techniques.blogspot.com/2012/10/extract-raster-values-from-points.html 包含使用R栅格数据包从点提取栅格值的逐步指南。

您可以使用以下网址：http : //www.saga-gis.org/saga_module_doc/2.1.3/shapes_grid_3.html

它在Qgis的SAGA工具箱中！它一步就能完成所有事情：）

这是我使用python和gdal编写的函数。该函数获取栅格列表和包含点坐标的pandas数据框，并返回具有点坐标，各个栅格像元的质心和各个像元值的pandas数据框。该功能是under development包chorospy包（在此处找到）的一部分。

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

假设栅格位于当前工作目录中，如何运行它的示例：

rasDf = getValuesAtPoint('.', ['raster1', 'raster2'], inPoints, 'x', 'y')

如果可以访问FME，则可以在FME Workbench中使用两个变压器之一。

所述RasterCellCoercer （“所有会分解输入的数字光栅特征为单独的点或面，一个向量的特征是在每个光栅单元输出”。）

所述PointOnRasterValueExtractor （“发生在点特征和一个单一的参考光栅。输出由在每个点处的位置的频带和调色板值（一个或多个）的”。）

快速思考：

1. gdal_polygonize.py-将栅格要素多边形化
2. 将点要素和面插入PostGIS数据库
3. 使用st_intersects函数提取要素相交的所有高程值