如何使用Python GDAL绑定获取栅格角坐标？

有没有办法使用gdal的Python绑定从栅格文件中获取角坐标（以纬度/经度为单位）？

网上的一些搜索使我确信没有这种搜索，因此我通过解析gdalinfo输出进行了开发，它有些基本，但是我认为这可能为那些不太熟悉python的人节省一些时间。仅当gdalinfo包含地理坐标和角坐标时，它也才有效，我认为并非总是如此。

这是我的解决方法，请问有人有更好的解决方案吗？

在适当的栅格上的gdalinfo会在输出中途产生如下所示的结果：

Corner Coordinates:
Upper Left  (  -18449.521, -256913.934) (137d 7'21.93"E,  4d20'3.46"S)
Lower Left  (  -18449.521, -345509.683) (137d 7'19.32"E,  5d49'44.25"S)
Upper Right (   18407.241, -256913.934) (137d44'46.82"E,  4d20'3.46"S)
Lower Right (   18407.241, -345509.683) (137d44'49.42"E,  5d49'44.25"S)
Center      (     -21.140, -301211.809) (137d26'4.37"E,  5d 4'53.85"S)

此代码将在gdalinfo看起来像这样的文件上工作。我相信有时坐标将以度和小数表示，而不是度，分和秒。为这种情况调整代码应该是微不足道的。

import numpy as np
import subprocess

def GetCornerCoordinates(FileName):
    GdalInfo = subprocess.check_output('gdalinfo {}'.format(FileName), shell=True)
    GdalInfo = GdalInfo.split('/n') # Creates a line by line list.
    CornerLats, CornerLons = np.zeros(5), np.zeros(5)
    GotUL, GotUR, GotLL, GotLR, GotC = False, False, False, False, False
    for line in GdalInfo:
        if line[:10] == 'Upper Left':
            CornerLats[0], CornerLons[0] = GetLatLon(line)
            GotUL = True
        if line[:10] == 'Lower Left':
            CornerLats[1], CornerLons[1] = GetLatLon(line)
            GotLL = True
        if line[:11] == 'Upper Right':
            CornerLats[2], CornerLons[2] = GetLatLon(line)
            GotUR = True
        if line[:11] == 'Lower Right':
            CornerLats[3], CornerLons[3] = GetLatLon(line)
            GotLR = True
        if line[:6] == 'Center':
            CornerLats[4], CornerLons[4] = GetLatLon(line)
            GotC = True
        if GotUL and GotUR and GotLL and GotLR and GotC:
            break
    return CornerLats, CornerLons 

def GetLatLon(line):
    coords = line.split(') (')[1]
    coords = coords[:-1]
    LonStr, LatStr = coords.split(',')
    # Longitude
    LonStr = LonStr.split('d')    # Get the degrees, and the rest
    LonD = int(LonStr[0])
    LonStr = LonStr[1].split('\'')# Get the arc-m, and the rest
    LonM = int(LonStr[0])
    LonStr = LonStr[1].split('"') # Get the arc-s, and the rest
    LonS = float(LonStr[0])
    Lon = LonD + LonM/60. + LonS/3600.
    if LonStr[1] in ['W', 'w']:
        Lon = -1*Lon
    # Same for Latitude
    LatStr = LatStr.split('d')
    LatD = int(LatStr[0])
    LatStr = LatStr[1].split('\'')
    LatM = int(LatStr[0])
    LatStr = LatStr[1].split('"')
    LatS = float(LatStr[0])
    Lat = LatD + LatM/60. + LatS/3600.
    if LatStr[1] in ['S', 's']:
        Lat = -1*Lat
    return Lat, Lon

FileName = Image.cub
# Mine's an ISIS3 cube file.
CornerLats, CornerLons = GetCornerCoordinates(FileName)
# UpperLeft, LowerLeft, UpperRight, LowerRight, Centre
print CornerLats
print CornerLons

这给了我：

[-4.33429444 -5.82895833 -4.33429444 -5.82895833 -5.081625  ] 
[ 137.12275833  137.12203333  137.74633889  137.74706111  137.43454722]

这是无需调用外部程序的另一种方法。

这样做是从geotransform获取四个角的坐标，然后使用osr.CoordinateTransformation将其重新投影到lon / lat。

from osgeo import gdal,ogr,osr

def GetExtent(gt,cols,rows):
    ''' Return list of corner coordinates from a geotransform

        @type gt:   C{tuple/list}
        @param gt: geotransform
        @type cols:   C{int}
        @param cols: number of columns in the dataset
        @type rows:   C{int}
        @param rows: number of rows in the dataset
        @rtype:    C{[float,...,float]}
        @return:   coordinates of each corner
    '''
    ext=[]
    xarr=[0,cols]
    yarr=[0,rows]

    for px in xarr:
        for py in yarr:
            x=gt[0]+(px*gt[1])+(py*gt[2])
            y=gt[3]+(px*gt[4])+(py*gt[5])
            ext.append([x,y])
            print x,y
        yarr.reverse()
    return ext

def ReprojectCoords(coords,src_srs,tgt_srs):
    ''' Reproject a list of x,y coordinates.

        @type geom:     C{tuple/list}
        @param geom:    List of [[x,y],...[x,y]] coordinates
        @type src_srs:  C{osr.SpatialReference}
        @param src_srs: OSR SpatialReference object
        @type tgt_srs:  C{osr.SpatialReference}
        @param tgt_srs: OSR SpatialReference object
        @rtype:         C{tuple/list}
        @return:        List of transformed [[x,y],...[x,y]] coordinates
    '''
    trans_coords=[]
    transform = osr.CoordinateTransformation( src_srs, tgt_srs)
    for x,y in coords:
        x,y,z = transform.TransformPoint(x,y)
        trans_coords.append([x,y])
    return trans_coords

raster=r'somerasterfile.tif'
ds=gdal.Open(raster)

gt=ds.GetGeoTransform()
cols = ds.RasterXSize
rows = ds.RasterYSize
ext=GetExtent(gt,cols,rows)

src_srs=osr.SpatialReference()
src_srs.ImportFromWkt(ds.GetProjection())
#tgt_srs=osr.SpatialReference()
#tgt_srs.ImportFromEPSG(4326)
tgt_srs = src_srs.CloneGeogCS()

geo_ext=ReprojectCoords(ext,src_srs,tgt_srs)

来自此答案的metageta项目osr.CoordinateTransformation想法的一些代码

这可以用更少的代码行完成

src = gdal.Open(path goes here)
ulx, xres, xskew, uly, yskew, yres  = src.GetGeoTransform()
lrx = ulx + (src.RasterXSize * xres)
lry = uly + (src.RasterYSize * yres)

ulx，uly是左上角，lrx，，lry是右下角

osr库（gdal的一部分）可用于将点转换为任何坐标系。对于一点：

from osgeo import ogr
from osgeo import osr

# Setup the source projection - you can also import from epsg, proj4...
source = osr.SpatialReference()
source.ImportFromWkt(src.GetProjection())

# The target projection
target = osr.SpatialReference()
target.ImportFromEPSG(4326)

# Create the transform - this can be used repeatedly
transform = osr.CoordinateTransformation(source, target)

# Transform the point. You can also create an ogr geometry and use the more generic `point.Transform()`
transform.TransformPoint(ulx, uly)

要重新投影整个栅格图像将是一件非常复杂的事情，但是GDAL> = 2.0也为此提供了一个简单的解决方案：gdal.Warp。

我已经这样做了...它有点硬编码，但是如果gdalinfo没有任何变化，它将对UTM投影图像起作用！

imagefile= /pathto/image
p= subprocess.Popen(["gdalinfo", "%s"%imagefile], stdout=subprocess.PIPE)
out,err= p.communicate()
ul= out[out.find("Upper Left")+15:out.find("Upper Left")+38]
lr= out[out.find("Lower Right")+15:out.find("Lower Right")+38]

如果旋转了栅格，则数学将变得更加复杂，因为您需要考虑六个仿射变换系数中的每一个。考虑使用仿射变换旋转仿射变换/地理变换：

from affine import Affine

# E.g., from a GDAL DataSet object:
# gt = ds.GetGeoTransform()
# ncol = ds.RasterXSize
# nrow = ds.RasterYSize

# or to work with a minimal example
gt = (100.0, 17.320508075688775, 5.0, 200.0, 10.0, -8.660254037844387)
ncol = 10
nrow = 15

transform = Affine.from_gdal(*gt)
print(transform)
# | 17.32, 5.00, 100.00|
# | 10.00,-8.66, 200.00|
# | 0.00, 0.00, 1.00|

现在，您可以生成四个角坐标对：

c0x, c0y = transform.c, transform.f  # upper left
c1x, c1y = transform * (0, nrow)     # lower left
c2x, c2y = transform * (ncol, nrow)  # lower right
c3x, c3y = transform * (ncol, 0)     # upper right

并且如果您还需要基于网格的边界（xmin，ymin，xmax，ymax）：

xs = (c0x, c1x, c2x, c3x)
ys = (c0y, c1y, c2y, c3y)
bounds = min(xs), min(ys), max(xs), max(ys)

我相信在适用于python的OSGEO / GDAL模块的最新版本中，可以直接从代码中调用GDAL实用程序，而无需进行系统调用。例如，而不是使用子流程来调用：

gdalinfo可以调用gdal.Info（the_name_of_the_file）公开文件元数据/注释

或者代替使用子过程来调用：gdalwarp可以校准gdal.Warp在栅格上进行变形。

当前作为内部功能可用的GDAL实用程序列表：http : //erouault.blogspot.com/2015/10/gdal-and-ogr-utilities-as-library.html