Questions tagged «python»

Python是许多GIS程序中使用的一种开源解释型编程语言。

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使用GDAL用Python重新投影WGS 1984 Web Mercator（EPSG：3857）
我正在使用GDAL在python中重新投影栅格。我需要将多个tiff从地理WGS 84坐标投影到WGS 1984 Web Mercator（辅助领域），以便以后在Openlayers中与OpenStreetMap以及Google地图一起使用。我从这里开始使用Python 2.7.5和GDAL 1.10.1 ，并从这里开始使用建议转换坐标（我的代码在下面）。简而言之，我导入了osgeo.osr并使用了ImportFromEPSG （code）和CoordinateTransformation（from，to）。 我首先尝试EPSG（32629），这是UTM区29和得到这个投影光栅（或多或少罚款），所以代码似乎是正确的： 然后我用EPSG（3857） ，因为我读过这个和这个问题，并发现这是正确的最近有效密码。但是创建的栅格完全没有空间参考。它在WGS 84数据帧中距离很远（但是如果我将数据帧切换到Web Mercator，就可以了）。 使用EPSG（900913），输出已进行地理参考，但向北移动了约3个栅格像元： 当我使用ArcGIS重新投影栅格时（在WGS_1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere中导出），结果几乎是正确的： 当我使用旧代码102113（41001,54004）时，结果是完美的： 使用所有代码的测试摘要： 3857: far away up (missing georeference) 3785: far away up (like 3857) 3587: far away right 900913: slightly jumped up 102100: python error 102113: perfect 41001: perfect 54004: perfect ArcGIS (web merc. …
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将GeoPandas数据框添加到PostGIS表中？
我有一个简单的GeoPandas数据框： 我想将此GeoDataframe上传到PostGIS表。我已经具有PostGIS扩展的数据库设置，但是似乎无法将此数据框添加为表格。 我尝试了以下方法： engine = <> meta = MetaData(engine) eld_test = Table('eld_test', meta, Column('id', Integer, primary_key=True), Column('key_comb_drvr', Text), Column('geometry', Geometry('Point', srid=4326))) eld_test.create(engine) conn = engine.connect() conn.execute(eld_test.insert(), df.to_dict('records'))
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极地立体影像的地理转换？
我目前正在将CANGRID气候数据（以Surfer Grid ascii，“。grd”文件提供）导入ArcGIS。网格大小为95行乘125列。元数据提供原始纬度/经度（左下角），像元大小（50公里）以及以中央子午线（纬度110度）和纬度纬度（北纬60度）的极地立体图形式进行的注释投影。 首次尝试将.grd转换为.ascii和.flt栅格失败后，我设法使用GDAL设置范围和投影，但是数据集未正确与目标区域的边界对齐。见下图。 是否存在公认的极地立体地理变换，可以解释这种缺乏对齐的情况？ 例如，是否应该使用特定的转换因子或轮换？ 数据集中的示例文件在此处：“ t201113.grd” 这是我目前在GDAL中使用的代码 ds = gdal.Open("t201113.grd") array = ds.ReadAsArray() x_rotation = 0 y_rotation = 0 xres = 1 yres = -1 llx = -129.8530 lly = 40.0451 ulx = -175.144 uly = 71.385 input_osr = osr.SpatialReference() input_osr.ImportFromWkt(ds.GetProjection()) wgs84_osr = osr.SpatialReference() wgs84_osr.ImportFromEPSG(4326) wgs_to_nps_trans = osr.CoordinateTransformation(wgs84_osr, …
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如何利用NumPy数组优化大数据地理处理？
我对学习如何利用NumPy数组优化地理处理感兴趣。我的大部分工作都涉及“大数据”，其中地理处理通常需要几天的时间才能完成某些任务。不用说，我对优化这些例程非常感兴趣。ArcGIS 10.1具有许多可通过arcpy访问的NumPy函数，包括： NumPyArrayToFeatureClass（arcpy.da） RasterToNumPyArray（arcpy） TableToNumPyArray（arcpy.da） 出于示例目的，假设我想利用NumPy数组优化以下处理密集型工作流程： 这里的总体思想是，有大量的基于矢量的点在矢量和基于栅格的操作中移动，从而生成二进制整数栅格数据集。 如何合并NumPy数组以优化此类工作流程？
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使用Python生成GeoJSON
我想以编程方式使用shapefile中的多边形创建GeoJSON文件，但要从我自己的应用程序中添加属性。 对于shapefile来说，这很容易做到： def create_data_dayer(self,varlist, data): """ Creates a new shape to contain data about nodes. varlist is the list of fields names associated with the nodes. data is a list of lists whose first element is the geocode and the remaining elements are values of the fields, in the same …
16 python  geojson  ogr  fiona 
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删除SHP功能的Python模块（未安装Desktop GIS）
我有一个在非生产计算机上每晚运行的软件（非Arc），该计算机从外部数据库更新shapefile功能。我想定期删除shapefile中的所有功能（而不是文件本身，必须保留），然后让软件从头开始“重建” shapefile。我想使这个过程自动化。 该机器上目前没有安装任何GIS软件。我希望我可以用Python编写一个例程来自动删除要素，就像Arc的Delete Features地理处理工具一样。 有没有允许我执行此操作的Python模块？最好是开源的？我查看了Shapely和PyShp，但没有发现任何可让我删除大量功能或与WHERE子句匹配的功能。他们可以编写功能并对其进行分析，但是在任何地方都没有看到DELETE FEATURES功能。 我肯定一定会错过一些简单的东西... 编辑：我有35个文件夹（不同的地理范围，全部在各自的投影中），带有35-65个shapefile，可处理约1000个shapefile。
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如何以编程方式获取ArcMap使用的“ Python.exe”的路径
我正在使用C＃中的ArcMap加载项。从C＃代码中，我已经执行了一些Python脚本。现在，要运行这些脚本，我已对python路径进行了硬编码。但这不是便携式的。因此，我想从代码中获取Python可执行文件的路径并使用它。 题： 如何从C＃代码获取ArcMap使用的Python可执行文件的路径？ 编辑： 根据您的建议，现在我正在使用“路径环境”来获取Python路径。 //get python path from environtment variable string GetPythonPath() { IDictionary environmentVariables = Environment.GetEnvironmentVariables(); string pathVariable = environmentVariables["Path"] as string; if (pathVariable != null) { string[] allPaths = pathVariable.Split(';'); foreach (var path in allPaths) { string pythonPathFromEnv = path + "\\python.exe"; if (File.Exists(pythonPathFromEnv)) return pythonPathFromEnv; } …
16 arcgis-10.0  python  c# 
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如何使用Python获取栅格中每个像素的XY坐标和像元值？
我是Python的新手，我想知道是否存在一种快速方法来在ArcGIS 10中使用Python逐个像素获取栅格像元值以及坐标（每个像素中心的地图XY坐标）？ 为了进一步描述这一点，我需要获取第一个像素的地图X，地图Y和像元值，并将这三个值分配给三个变量，并对其余的其他像素重复此步骤（遍历整个栅格）。 我想我需要更多地描述我的问题。问题是，我需要获取第一个栅格的像素的XY位置，并获取与该XY位置相对应的其他几个栅格的像元值。此过程应遍历第一个栅格的每个像素，而无需创建任何中间点shapefile，因为这将真的非常耗时，因为我必须处理具有近80亿像素的栅格。另外，我需要在ArcGIS 10中使用Python进行此操作。 @JamesS：非常感谢您的建议。是的，这将适用于一个栅格，但是我还需要收集其他几个栅格的像元值。问题是，在获取第一栅格的第一个像素的X和Y坐标之后，我需要获取第二栅格的像元值，该值对应于第一栅格的X，Y位置，然后是第三栅格，依此类推。因此，我认为在遍历第一个栅格时，应该同时完成像素的X和Y位置以及与该位置相对应的其他栅格的像元值的获取，但我不确定。这可以通过将第一个栅格转换为点shapefile并在ArcGIS 10中执行将多值提取为点功能来完成，但是我 @hmfly：谢谢，是的，如果我可以获取数组的已知行和列值的坐标，则此方法（RastertoNumpyarray）将起作用。 @whuber：我不想执行任何计算，我要做的就是将XY坐标和单元格值写入文本文件，仅此而已
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使用GDAL和Python将投影的geoTiff转换为WGS84
如果以下问题有些愚蠢，我深表歉意，但是我对这整个GIS只是非常陌生。 我正在尝试使用python中的gdal将一些投影的geoTiff图像转换为WGS84。我发现了一篇帖子，概述了使用类似于以下内容的方法在投影的GeoTiff中转换点的过程： from osgeo import osr, gdal # get the existing coordinate system ds = gdal.Open('path/to/file') old_cs= osr.SpatialReference() old_cs.ImportFromWkt(ds.GetProjectionRef()) # create the new coordinate system wgs84_wkt = """ GEOGCS["WGS 84", DATUM["WGS_1984", SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563, AUTHORITY["EPSG","7030"]], AUTHORITY["EPSG","6326"]], PRIMEM["Greenwich",0, AUTHORITY["EPSG","8901"]], UNIT["degree",0.01745329251994328, AUTHORITY["EPSG","9122"]], AUTHORITY["EPSG","4326"]]""" new_cs = osr.SpatialReference() new_cs .ImportFromWkt(wgs84_wkt) # create a transform object …
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Vincenty和大圆距离计算之间的区别？
Python的geopy软件包具有两种距离测量技术：Great Circle和Vincenty的公式。 >>> from geopy.distance import great_circle >>> from geopy.distance import vincenty >>> p1 = (31.8300167,35.0662833) # (lat, lon) - https://goo.gl/maps/TQwDd >>> p2 = (31.8300000,35.0708167) # (lat, lon) - https://goo.gl/maps/lHrrg >>> vincenty(p1, p2).meters 429.16765838976664 >>> great_circle(p3, p4).meters 428.4088367903001 有什么区别？首选哪种距离测量？
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使用geopandas获取多边形区域？
给定一个geopandas GeoDataFrame包含一系列多边形的区域，我想获取列表中每个要素的面积（平方公里）。 这是一个很常见的问题，并且在过去通常建议的解决方案是使用shapely和pyproj直接（如这里和这里）。 有没有办法做到这一点geopandas？
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如何查看更新的Shapefile中的哪些行已更改？
我正在使用县的GIS数据更新OpenStreetMap中的道路。我有一个它们去年发布的副本，一个刚刚发布的副本，我想找到所有属性或几何形状发生变化的LineString。这将帮助我确保在OpenStreetMap中更新所有新的和经过修改的街道。 我想使用FOSS软件（例如QGIS或Python / OGR）进行此操作。街道路段应具有唯一的标识符，因此，我唯一的想法是编写一个Python脚本，该脚本可同时打开Shapefile，查找新区中不存在的任何路段（添加的路段）和反向路段（已删除的路段） ，然后循环比较匹配的对，比较它们的组成坐标以查看是否有任何变化。 这是一个好方法吗？有没有更简单的方法？
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使用GDAL平滑/重新插值栅格吗？
简短： 我想更改光栅的分辨率并平滑灰色渐变，如下面的图像所示。首选项是使用GDAL，PIL或Numpy。 说明： 我正在使用High Performance Geostatistical Library将该点克里格化为输出分辨率为20米的栅格。我不想更改输出分辨率，因为插值时间呈指数增长。 在这种分辨率下，输出图像很难看（像素化和混叠）。我不知道它在概念上是否正确，但是我希望图像像下面的示例一样更平滑。就像将图像“重新插值”为分辨率更高的图像一样。我正在使用python，因此我的偏好设置是GDAL，Python Imaging Library或Numpy。答案可能是理论上的，例如指出算法名称或这种操作的概念。 资源： 目的地： 使用gdalwarp三次样条的编辑结果：
15 python  raster  gdal 
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