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geonumpy

geonumpy 是一个 GIS,遥感影像处理库,实现了矢量,遥感影像读取,存储,预处理,拼接,重采样,常规指标计算,地图绘制等功能。

安装

gdal, fiona, shapely, geopandas这几个依赖库不但是由python实现,所以比较难以安装

geonumpy 暂时没有上传pypi, 请下载后使用 pip install -e 命令加入PythonPath

  • Windows系统
    • clone或者下载源码
    • pip install --upgrade setuptools
    • python -m pip install --upgrade pip
    • 分别下载对应本机版本的包gdalfionashapely,然后分别执行pip install package_name.whl安装
    • geopandas通过pip install geopandas或者去查看官方文档
    • 最后执行pip install -e geonumpy安装完毕
  • like-unix系统(ubuntu / centos / mac)
    • git clone https://github.com/Image-Py/geonumpy; ./geonumpy/install.sh

文档

geonumpy 文档

  1. geonumpy api 文档
  2. geonumpy 用户手册

功能简介

这里简单介绍 geonumpy 的部分功能,可以让读者快速有一个认识,更多,具体功能,请参阅文档。

影像读取

path='../data/landsat/LC08_L1TP_122033_20190506_20190506_01_RT_B5.TIF'landsat=gio.read_tif(path)
# landsat is a GeoArray object which subclass the numpy.ndarray>>>landsat.shape
(7821, 7691)
# but with crs>>>landsat.crs4326# and transform matrix>>>landsat.matarray([[ 4.556850e+05, 3.000000e+01, 0.000000e+00],
[ 4.423215e+06, 0.000000e+00, -3.000000e+01]])
plt.imshow(landsat, cmap='gray')
plt.show()

landsat

去条带

path='../data/landsat-gap/LE07_L1TP_123037_20180721_20180816_01_T1_sr_ndvi.tif'img=gio.read_tif(path)
# 去条带, img==-999 是掩膜,-999为无效值degapimg=gpt.degap(img.copy(), img==-9999, 10)
# plot two images ...

影像拼接

# 读取山东省 shapefileshandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 转为 web 墨卡托 投影shandong=shandong.to_crs(3857)
# 缩放到 2048*1536大小,边距0.05,计算相关空间信息box=gutil.shp2box(shandong, (2048,1536), 0.05, 1)
# 用空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.int16)
# 读取所有影像的 0 通道fs=glob('../data/modis/*.hdf')
rasters= [gio.read_hdf(i, 0) foriinfs]
# 将 rasters 投影到 papergmt.match_multi(rasters, paper, out='in')
plt.imshow(paper)
plt.show()

这里我们使用一个 shapefile 转换到 web 墨卡托坐标系,并用矢量图形确定了图像空间信息,然后将图像块投影到目标图像上,从而实现拼接。

矢量图绘制

importgeonumpy.ioasgioimportgeonumpy.drawasgdraw# 读取山东省矢量图shandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 投影成 web 墨卡托shandong=shandong.to_crs(3857)
# 从矢量图计算图像空间信息,尺寸3600*2400,边距十分之一box=gutil.shp2box(shandong, (3600, 2400), 0.1, 1)
# 从空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.uint8)
# 底图赋值为白色paper[:] =255# 绘制多边形,颜色为0,线条宽度为2gdraw.draw_polygon(paper, shandong, 0, 2)
# 绘制刻度,左右80,上下50,单位间隔1,坐标系4326,使用times字体,32好,颜色0,线条宽度2,刻度高5gdraw.draw_ruler(paper, 80, 50, -80, -50, 1, 4326, ('times', 32), 0, 2, 5)
# 绘制文字标签,用name字段,颜色0,黑体,32好,中心对齐gdraw.draw_lab(paper, shandong, 'name', 0, ('simhei', 32), 'ct')
# 绘制比例尺,右侧180,底部100的位置,宽度占十分之三宽度,高度30,times字体,48号,颜色0,单位km,线条宽度3, 右对齐gdraw.draw_unit(paper, -180, -100, 0.3, 30, ('times', 48), 0, 'km', 3, anc='r')
# 绘制标题文字,在180, 120的位置,颜色0,楷体,128号,绘制山东省gdraw.draw_text(paper, '山东省', 180, 120, 0, ('simkai', 128))
# 在右上角240,240的位置,黑体,100号,线条宽度2,箭头中心线高度100,颜色0,绘制指北针gdraw.draw_N(paper, -240, 240, ('simhei', 100), 2, 100, 0)
fromPILimportImageImage.formarray(paper).show()

geonumpy 提供了为地图定制的一套绘图函数,可以方便的绘制比例尺,指北针,图例等元素。

更多功能

geopandas 还在开发过程中,更多功能请查阅文档,也欢迎提交 issue 或贡献代码。

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all
 blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '
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    • git clone https://github.com/Image-Py/geonumpy; ./geonumpy/install.sh

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影像读取

path='../data/landsat/LC08_L1TP_122033_20190506_20190506_01_RT_B5.TIF'landsat=gio.read_tif(path)
# landsat is a GeoArray object which subclass the numpy.ndarray>>>landsat.shape
(7821, 7691)
# but with crs>>>landsat.crs4326# and transform matrix>>>landsat.matarray([[ 4.556850e+05, 3.000000e+01, 0.000000e+00],
[ 4.423215e+06, 0.000000e+00, -3.000000e+01]])
plt.imshow(landsat, cmap='gray')
plt.show()

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去条带

path='../data/landsat-gap/LE07_L1TP_123037_20180721_20180816_01_T1_sr_ndvi.tif'img=gio.read_tif(path)
# 去条带, img==-999 是掩膜,-999为无效值degapimg=gpt.degap(img.copy(), img==-9999, 10)
# plot two images ...

影像拼接

# 读取山东省 shapefileshandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 转为 web 墨卡托 投影shandong=shandong.to_crs(3857)
# 缩放到 2048*1536大小,边距0.05,计算相关空间信息box=gutil.shp2box(shandong, (2048,1536), 0.05, 1)
# 用空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.int16)
# 读取所有影像的 0 通道fs=glob('../data/modis/*.hdf')
rasters= [gio.read_hdf(i, 0) foriinfs]
# 将 rasters 投影到 papergmt.match_multi(rasters, paper, out='in')
plt.imshow(paper)
plt.show()

这里我们使用一个 shapefile 转换到 web 墨卡托坐标系,并用矢量图形确定了图像空间信息,然后将图像块投影到目标图像上,从而实现拼接。

矢量图绘制

importgeonumpy.ioasgioimportgeonumpy.drawasgdraw# 读取山东省矢量图shandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 投影成 web 墨卡托shandong=shandong.to_crs(3857)
# 从矢量图计算图像空间信息,尺寸3600*2400,边距十分之一box=gutil.shp2box(shandong, (3600, 2400), 0.1, 1)
# 从空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.uint8)
# 底图赋值为白色paper[:] =255# 绘制多边形,颜色为0,线条宽度为2gdraw.draw_polygon(paper, shandong, 0, 2)
# 绘制刻度,左右80,上下50,单位间隔1,坐标系4326,使用times字体,32好,颜色0,线条宽度2,刻度高5gdraw.draw_ruler(paper, 80, 50, -80, -50, 1, 4326, ('times', 32), 0, 2, 5)
# 绘制文字标签,用name字段,颜色0,黑体,32好,中心对齐gdraw.draw_lab(paper, shandong, 'name', 0, ('simhei', 32), 'ct')
# 绘制比例尺,右侧180,底部100的位置,宽度占十分之三宽度,高度30,times字体,48号,颜色0,单位km,线条宽度3, 右对齐gdraw.draw_unit(paper, -180, -100, 0.3, 30, ('times', 48), 0, 'km', 3, anc='r')
# 绘制标题文字,在180, 120的位置,颜色0,楷体,128号,绘制山东省gdraw.draw_text(paper, '山东省', 180, 120, 0, ('simkai', 128))
# 在右上角240,240的位置,黑体,100号,线条宽度2,箭头中心线高度100,颜色0,绘制指北针gdraw.draw_N(paper, -240, 240, ('simhei', 100), 2, 100, 0)
fromPILimportImageImage.formarray(paper).show()

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Force GitHub README to respect dark mode (function() { var style = document.createElement('style'); style.textContent = ' .markdown-body { color-scheme: dark light; } .markdown-body pre { background: #161b22 !important; } .markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; } .markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; } .markdown-body img { background: #0d1117; } .markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; } .markdown-body hr { border-color: #30363d; } '; document.head.appendChild(style); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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安装

gdal, fiona, shapely, geopandas这几个依赖库不但是由python实现,所以比较难以安装

geonumpy 暂时没有上传pypi, 请下载后使用 pip install -e 命令加入PythonPath

  • Windows系统
    • clone或者下载源码
    • pip install --upgrade setuptools
    • python -m pip install --upgrade pip
    • 分别下载对应本机版本的包gdalfionashapely,然后分别执行pip install package_name.whl安装
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  • like-unix系统(ubuntu / centos / mac)
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影像读取

path='../data/landsat/LC08_L1TP_122033_20190506_20190506_01_RT_B5.TIF'landsat=gio.read_tif(path)
# landsat is a GeoArray object which subclass the numpy.ndarray>>>landsat.shape
(7821, 7691)
# but with crs>>>landsat.crs4326# and transform matrix>>>landsat.matarray([[ 4.556850e+05, 3.000000e+01, 0.000000e+00],
[ 4.423215e+06, 0.000000e+00, -3.000000e+01]])
plt.imshow(landsat, cmap='gray')
plt.show()

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去条带

path='../data/landsat-gap/LE07_L1TP_123037_20180721_20180816_01_T1_sr_ndvi.tif'img=gio.read_tif(path)
# 去条带, img==-999 是掩膜,-999为无效值degapimg=gpt.degap(img.copy(), img==-9999, 10)
# plot two images ...

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# 读取山东省 shapefileshandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 转为 web 墨卡托 投影shandong=shandong.to_crs(3857)
# 缩放到 2048*1536大小,边距0.05,计算相关空间信息box=gutil.shp2box(shandong, (2048,1536), 0.05, 1)
# 用空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.int16)
# 读取所有影像的 0 通道fs=glob('../data/modis/*.hdf')
rasters= [gio.read_hdf(i, 0) foriinfs]
# 将 rasters 投影到 papergmt.match_multi(rasters, paper, out='in')
plt.imshow(paper)
plt.show()

这里我们使用一个 shapefile 转换到 web 墨卡托坐标系,并用矢量图形确定了图像空间信息,然后将图像块投影到目标图像上,从而实现拼接。

矢量图绘制

importgeonumpy.ioasgioimportgeonumpy.drawasgdraw# 读取山东省矢量图shandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 投影成 web 墨卡托shandong=shandong.to_crs(3857)
# 从矢量图计算图像空间信息,尺寸3600*2400,边距十分之一box=gutil.shp2box(shandong, (3600, 2400), 0.1, 1)
# 从空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.uint8)
# 底图赋值为白色paper[:] =255# 绘制多边形,颜色为0,线条宽度为2gdraw.draw_polygon(paper, shandong, 0, 2)
# 绘制刻度,左右80,上下50,单位间隔1,坐标系4326,使用times字体,32好,颜色0,线条宽度2,刻度高5gdraw.draw_ruler(paper, 80, 50, -80, -50, 1, 4326, ('times', 32), 0, 2, 5)
# 绘制文字标签,用name字段,颜色0,黑体,32好,中心对齐gdraw.draw_lab(paper, shandong, 'name', 0, ('simhei', 32), 'ct')
# 绘制比例尺,右侧180,底部100的位置,宽度占十分之三宽度,高度30,times字体,48号,颜色0,单位km,线条宽度3, 右对齐gdraw.draw_unit(paper, -180, -100, 0.3, 30, ('times', 48), 0, 'km', 3, anc='r')
# 绘制标题文字,在180, 120的位置,颜色0,楷体,128号,绘制山东省gdraw.draw_text(paper, '山东省', 180, 120, 0, ('simkai', 128))
# 在右上角240,240的位置,黑体,100号,线条宽度2,箭头中心线高度100,颜色0,绘制指北针gdraw.draw_N(paper, -240, 240, ('simhei', 100), 2, 100, 0)
fromPILimportImageImage.formarray(paper).show()

geonumpy 提供了为地图定制的一套绘图函数,可以方便的绘制比例尺,指北针,图例等元素。

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer (function() { var ref = document.referrer; var terms = []; if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) { var url = new URL(ref); var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p'); if (q) { terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; }); } } if (terms.length === 0) return; var style = document.createElement('style'); style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }'; document.head.appendChild(style); function highlight(node) { if (node.nodeType === 3) { // text node var text = node.textContent; var found = false; terms.forEach(function(term) { var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi'); if (regex.test(text)) { found = true; var frag = document.createDocumentFragment(); var parts = text.split(regex); parts.forEach(function(part, i) { if (i % 2 === 0) { frag.appendChild(document.createTextNode(part)); } else { var span = document.createElement('span'); span.className = 'userscript-highlight'; span.textContent = part; frag.appendChild(span); } }); node.parentNode.replaceChild(frag, node); } }); } else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT']; if (!skipTags.includes(node.tagName)) { Array.from(node.childNodes).forEach(highlight); } } } highlight(document.body); // Re-highlight on dynamic content var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(m) { m.addedNodes.forEach(function(node) { if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node); }); }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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    • pip install --upgrade setuptools
    • python -m pip install --upgrade pip
    • 分别下载对应本机版本的包gdalfionashapely,然后分别执行pip install package_name.whl安装
    • geopandas通过pip install geopandas或者去查看官方文档
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path='../data/landsat/LC08_L1TP_122033_20190506_20190506_01_RT_B5.TIF'landsat=gio.read_tif(path)
# landsat is a GeoArray object which subclass the numpy.ndarray>>>landsat.shape
(7821, 7691)
# but with crs>>>landsat.crs4326# and transform matrix>>>landsat.matarray([[ 4.556850e+05, 3.000000e+01, 0.000000e+00],
[ 4.423215e+06, 0.000000e+00, -3.000000e+01]])
plt.imshow(landsat, cmap='gray')
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# 读取山东省 shapefileshandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 转为 web 墨卡托 投影shandong=shandong.to_crs(3857)
# 缩放到 2048*1536大小,边距0.05,计算相关空间信息box=gutil.shp2box(shandong, (2048,1536), 0.05, 1)
# 用空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.int16)
# 读取所有影像的 0 通道fs=glob('../data/modis/*.hdf')
rasters= [gio.read_hdf(i, 0) foriinfs]
# 将 rasters 投影到 papergmt.match_multi(rasters, paper, out='in')
plt.imshow(paper)
plt.show()

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importgeonumpy.ioasgioimportgeonumpy.drawasgdraw# 读取山东省矢量图shandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 投影成 web 墨卡托shandong=shandong.to_crs(3857)
# 从矢量图计算图像空间信息,尺寸3600*2400,边距十分之一box=gutil.shp2box(shandong, (3600, 2400), 0.1, 1)
# 从空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.uint8)
# 底图赋值为白色paper[:] =255# 绘制多边形,颜色为0,线条宽度为2gdraw.draw_polygon(paper, shandong, 0, 2)
# 绘制刻度,左右80,上下50,单位间隔1,坐标系4326,使用times字体,32好,颜色0,线条宽度2,刻度高5gdraw.draw_ruler(paper, 80, 50, -80, -50, 1, 4326, ('times', 32), 0, 2, 5)
# 绘制文字标签,用name字段,颜色0,黑体,32好,中心对齐gdraw.draw_lab(paper, shandong, 'name', 0, ('simhei', 32), 'ct')
# 绘制比例尺,右侧180,底部100的位置,宽度占十分之三宽度,高度30,times字体,48号,颜色0,单位km,线条宽度3, 右对齐gdraw.draw_unit(paper, -180, -100, 0.3, 30, ('times', 48), 0, 'km', 3, anc='r')
# 绘制标题文字,在180, 120的位置,颜色0,楷体,128号,绘制山东省gdraw.draw_text(paper, '山东省', 180, 120, 0, ('simkai', 128))
# 在右上角240,240的位置,黑体,100号,线条宽度2,箭头中心线高度100,颜色0,绘制指北针gdraw.draw_N(paper, -240, 240, ('simhei', 100), 2, 100, 0)
fromPILimportImageImage.formarray(paper).show()

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page (function() { var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content', 'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid', 'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign']; function cleanUrl(url) { try { var u = new URL(url, window.location.origin); var changed = false; trackingParams.forEach(function(p) { if (u.searchParams.has(p)) { u.searchParams.delete(p); changed = true; } }); return changed ? u.toString() : url; } catch (e) { return url; } } function cleanLinks() { document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) { var clean = cleanUrl(a.href); if (clean !== a.href) a.href = clean; }); } cleanLinks(); var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(m) { m.addedNodes.forEach(function(node) { if (node.nodeType === 1) { if (node.tagName === 'A') cleanLinks(); node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) { var clean = cleanUrl(a.href); if (clean !== a.href) a.href = clean; }); } }); }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "youtube.com"; var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '
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geonumpy 是一个 GIS,遥感影像处理库,实现了矢量,遥感影像读取,存储,预处理,拼接,重采样,常规指标计算,地图绘制等功能。

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gdal, fiona, shapely, geopandas这几个依赖库不但是由python实现,所以比较难以安装

geonumpy 暂时没有上传pypi, 请下载后使用 pip install -e 命令加入PythonPath

  • Windows系统
    • clone或者下载源码
    • pip install --upgrade setuptools
    • python -m pip install --upgrade pip
    • 分别下载对应本机版本的包gdalfionashapely,然后分别执行pip install package_name.whl安装
    • geopandas通过pip install geopandas或者去查看官方文档
    • 最后执行pip install -e geonumpy安装完毕
  • like-unix系统(ubuntu / centos / mac)
    • git clone https://github.com/Image-Py/geonumpy; ./geonumpy/install.sh

文档

geonumpy 文档

  1. geonumpy api 文档
  2. geonumpy 用户手册

功能简介

这里简单介绍 geonumpy 的部分功能,可以让读者快速有一个认识,更多,具体功能,请参阅文档。

影像读取

path='../data/landsat/LC08_L1TP_122033_20190506_20190506_01_RT_B5.TIF'landsat=gio.read_tif(path)
# landsat is a GeoArray object which subclass the numpy.ndarray>>>landsat.shape
(7821, 7691)
# but with crs>>>landsat.crs4326# and transform matrix>>>landsat.matarray([[ 4.556850e+05, 3.000000e+01, 0.000000e+00],
[ 4.423215e+06, 0.000000e+00, -3.000000e+01]])
plt.imshow(landsat, cmap='gray')
plt.show()

landsat

去条带

path='../data/landsat-gap/LE07_L1TP_123037_20180721_20180816_01_T1_sr_ndvi.tif'img=gio.read_tif(path)
# 去条带, img==-999 是掩膜,-999为无效值degapimg=gpt.degap(img.copy(), img==-9999, 10)
# plot two images ...

影像拼接

# 读取山东省 shapefileshandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 转为 web 墨卡托 投影shandong=shandong.to_crs(3857)
# 缩放到 2048*1536大小,边距0.05,计算相关空间信息box=gutil.shp2box(shandong, (2048,1536), 0.05, 1)
# 用空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.int16)
# 读取所有影像的 0 通道fs=glob('../data/modis/*.hdf')
rasters= [gio.read_hdf(i, 0) foriinfs]
# 将 rasters 投影到 papergmt.match_multi(rasters, paper, out='in')
plt.imshow(paper)
plt.show()

这里我们使用一个 shapefile 转换到 web 墨卡托坐标系,并用矢量图形确定了图像空间信息,然后将图像块投影到目标图像上,从而实现拼接。

矢量图绘制

importgeonumpy.ioasgioimportgeonumpy.drawasgdraw# 读取山东省矢量图shandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 投影成 web 墨卡托shandong=shandong.to_crs(3857)
# 从矢量图计算图像空间信息,尺寸3600*2400,边距十分之一box=gutil.shp2box(shandong, (3600, 2400), 0.1, 1)
# 从空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.uint8)
# 底图赋值为白色paper[:] =255# 绘制多边形,颜色为0,线条宽度为2gdraw.draw_polygon(paper, shandong, 0, 2)
# 绘制刻度,左右80,上下50,单位间隔1,坐标系4326,使用times字体,32好,颜色0,线条宽度2,刻度高5gdraw.draw_ruler(paper, 80, 50, -80, -50, 1, 4326, ('times', 32), 0, 2, 5)
# 绘制文字标签,用name字段,颜色0,黑体,32好,中心对齐gdraw.draw_lab(paper, shandong, 'name', 0, ('simhei', 32), 'ct')
# 绘制比例尺,右侧180,底部100的位置,宽度占十分之三宽度,高度30,times字体,48号,颜色0,单位km,线条宽度3, 右对齐gdraw.draw_unit(paper, -180, -100, 0.3, 30, ('times', 48), 0, 'km', 3, anc='r')
# 绘制标题文字,在180, 120的位置,颜色0,楷体,128号,绘制山东省gdraw.draw_text(paper, '山东省', 180, 120, 0, ('simkai', 128))
# 在右上角240,240的位置,黑体,100号,线条宽度2,箭头中心线高度100,颜色0,绘制指北针gdraw.draw_N(paper, -240, 240, ('simhei', 100), 2, 100, 0)
fromPILimportImageImage.formarray(paper).show()

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影像读取

path='../data/landsat/LC08_L1TP_122033_20190506_20190506_01_RT_B5.TIF'landsat=gio.read_tif(path)
# landsat is a GeoArray object which subclass the numpy.ndarray>>>landsat.shape
(7821, 7691)
# but with crs>>>landsat.crs4326# and transform matrix>>>landsat.matarray([[ 4.556850e+05, 3.000000e+01, 0.000000e+00],
[ 4.423215e+06, 0.000000e+00, -3.000000e+01]])
plt.imshow(landsat, cmap='gray')
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去条带

path='../data/landsat-gap/LE07_L1TP_123037_20180721_20180816_01_T1_sr_ndvi.tif'img=gio.read_tif(path)
# 去条带, img==-999 是掩膜,-999为无效值degapimg=gpt.degap(img.copy(), img==-9999, 10)
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影像拼接

# 读取山东省 shapefileshandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 转为 web 墨卡托 投影shandong=shandong.to_crs(3857)
# 缩放到 2048*1536大小,边距0.05,计算相关空间信息box=gutil.shp2box(shandong, (2048,1536), 0.05, 1)
# 用空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.int16)
# 读取所有影像的 0 通道fs=glob('../data/modis/*.hdf')
rasters= [gio.read_hdf(i, 0) foriinfs]
# 将 rasters 投影到 papergmt.match_multi(rasters, paper, out='in')
plt.imshow(paper)
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这里我们使用一个 shapefile 转换到 web 墨卡托坐标系,并用矢量图形确定了图像空间信息,然后将图像块投影到目标图像上,从而实现拼接。

矢量图绘制

importgeonumpy.ioasgioimportgeonumpy.drawasgdraw# 读取山东省矢量图shandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 投影成 web 墨卡托shandong=shandong.to_crs(3857)
# 从矢量图计算图像空间信息,尺寸3600*2400,边距十分之一box=gutil.shp2box(shandong, (3600, 2400), 0.1, 1)
# 从空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.uint8)
# 底图赋值为白色paper[:] =255# 绘制多边形,颜色为0,线条宽度为2gdraw.draw_polygon(paper, shandong, 0, 2)
# 绘制刻度,左右80,上下50,单位间隔1,坐标系4326,使用times字体,32好,颜色0,线条宽度2,刻度高5gdraw.draw_ruler(paper, 80, 50, -80, -50, 1, 4326, ('times', 32), 0, 2, 5)
# 绘制文字标签,用name字段,颜色0,黑体,32好,中心对齐gdraw.draw_lab(paper, shandong, 'name', 0, ('simhei', 32), 'ct')
# 绘制比例尺,右侧180,底部100的位置,宽度占十分之三宽度,高度30,times字体,48号,颜色0,单位km,线条宽度3, 右对齐gdraw.draw_unit(paper, -180, -100, 0.3, 30, ('times', 48), 0, 'km', 3, anc='r')
# 绘制标题文字,在180, 120的位置,颜色0,楷体,128号,绘制山东省gdraw.draw_text(paper, '山东省', 180, 120, 0, ('simkai', 128))
# 在右上角240,240的位置,黑体,100号,线条宽度2,箭头中心线高度100,颜色0,绘制指北针gdraw.draw_N(paper, -240, 240, ('simhei', 100), 2, 100, 0)
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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content (function() { function unstick() { document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) { if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') { el.style.position = 'static'; el.style.top = 'auto'; el.style.zIndex = 'auto'; } }); } unstick(); var observer = new MutationObserver(unstick); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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# landsat is a GeoArray object which subclass the numpy.ndarray>>>landsat.shape
(7821, 7691)
# but with crs>>>landsat.crs4326# and transform matrix>>>landsat.matarray([[ 4.556850e+05, 3.000000e+01, 0.000000e+00],
[ 4.423215e+06, 0.000000e+00, -3.000000e+01]])
plt.imshow(landsat, cmap='gray')
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path='../data/landsat-gap/LE07_L1TP_123037_20180721_20180816_01_T1_sr_ndvi.tif'img=gio.read_tif(path)
# 去条带, img==-999 是掩膜,-999为无效值degapimg=gpt.degap(img.copy(), img==-9999, 10)
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# 读取山东省 shapefileshandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 转为 web 墨卡托 投影shandong=shandong.to_crs(3857)
# 缩放到 2048*1536大小,边距0.05,计算相关空间信息box=gutil.shp2box(shandong, (2048,1536), 0.05, 1)
# 用空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.int16)
# 读取所有影像的 0 通道fs=glob('../data/modis/*.hdf')
rasters= [gio.read_hdf(i, 0) foriinfs]
# 将 rasters 投影到 papergmt.match_multi(rasters, paper, out='in')
plt.imshow(paper)
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矢量图绘制

importgeonumpy.ioasgioimportgeonumpy.drawasgdraw# 读取山东省矢量图shandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 投影成 web 墨卡托shandong=shandong.to_crs(3857)
# 从矢量图计算图像空间信息,尺寸3600*2400,边距十分之一box=gutil.shp2box(shandong, (3600, 2400), 0.1, 1)
# 从空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.uint8)
# 底图赋值为白色paper[:] =255# 绘制多边形,颜色为0,线条宽度为2gdraw.draw_polygon(paper, shandong, 0, 2)
# 绘制刻度,左右80,上下50,单位间隔1,坐标系4326,使用times字体,32好,颜色0,线条宽度2,刻度高5gdraw.draw_ruler(paper, 80, 50, -80, -50, 1, 4326, ('times', 32), 0, 2, 5)
# 绘制文字标签,用name字段,颜色0,黑体,32好,中心对齐gdraw.draw_lab(paper, shandong, 'name', 0, ('simhei', 32), 'ct')
# 绘制比例尺,右侧180,底部100的位置,宽度占十分之三宽度,高度30,times字体,48号,颜色0,单位km,线条宽度3, 右对齐gdraw.draw_unit(paper, -180, -100, 0.3, 30, ('times', 48), 0, 'km', 3, anc='r')
# 绘制标题文字,在180, 120的位置,颜色0,楷体,128号,绘制山东省gdraw.draw_text(paper, '山东省', 180, 120, 0, ('simkai', 128))
# 在右上角240,240的位置,黑体,100号,线条宽度2,箭头中心线高度100,颜色0,绘制指北针gdraw.draw_N(paper, -240, 240, ('simhei', 100), 2, 100, 0)
fromPILimportImageImage.formarray(paper).show()

geonumpy 提供了为地图定制的一套绘图函数,可以方便的绘制比例尺,指北针,图例等元素。

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Universal Dark Mode - works on any site (function() { var enabled = true; function applyDarkMode() { if (!enabled) return; // Create style element if it doesn't exist var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style'); if (!style) { style = document.createElement('style'); style.id = 'universal-dark-mode-style'; document.head.appendChild(style); } // Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video style.textContent = ' /* Invert everything except media */ html { filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important; background: #1a1a2e !important; } /* Restore images, videos, iframes, canvas */ img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*="background-image"] { filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important; } /* Preserve specific elements that should not be inverted */ .no-dark-mode, .no-dark-mode *, [data-theme="light"], [data-theme="light"], .ace_editor, .ace_editor *, .CodeMirror, .CodeMirror *, .monaco-editor, .monaco-editor *, .markdown-body pre, .markdown-body pre *, .highlight, .highlight *, pre code, pre code * { filter: none !important; } /* Fix common UI elements */ .modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover { filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important; background: #2d2d44 !important; border-color: #444 !important; } /* Scrollbars */ ::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; } ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; } ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; } /* Selection */ ::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; } ::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; } '; } function removeDarkMode() { var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style'); if (style) style.remove(); } // Toggle with Alt+Shift+D document.addEventListener('keydown', function(e) { if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') { e.preventDefault(); enabled = !enabled; if (enabled) { applyDarkMode(); console.log('[Universal Dark Mode] Enabled'); } else { removeDarkMode(); console.log('[Universal Dark Mode] Disabled'); } } }); // Apply on load applyDarkMode(); // Re-apply on dynamic content var observer = new MutationObserver(function(mutations) { if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) { applyDarkMode(); } }); observer.observe(document.head, { childList: true }); console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle'); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); } })(); })();
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# landsat is a GeoArray object which subclass the numpy.ndarray>>>landsat.shape
(7821, 7691)
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[ 4.423215e+06, 0.000000e+00, -3.000000e+01]])
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# 去条带, img==-999 是掩膜,-999为无效值degapimg=gpt.degap(img.copy(), img==-9999, 10)
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# 用空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.int16)
# 读取所有影像的 0 通道fs=glob('../data/modis/*.hdf')
rasters= [gio.read_hdf(i, 0) foriinfs]
# 将 rasters 投影到 papergmt.match_multi(rasters, paper, out='in')
plt.imshow(paper)
plt.show()

这里我们使用一个 shapefile 转换到 web 墨卡托坐标系,并用矢量图形确定了图像空间信息,然后将图像块投影到目标图像上,从而实现拼接。

矢量图绘制

importgeonumpy.ioasgioimportgeonumpy.drawasgdraw# 读取山东省矢量图shandong=gio.read_shp('../data/shape/shandong.shp')
# 投影成 web 墨卡托shandong=shandong.to_crs(3857)
# 从矢量图计算图像空间信息,尺寸3600*2400,边距十分之一box=gutil.shp2box(shandong, (3600, 2400), 0.1, 1)
# 从空间信息实例化 GeoArray 对象paper=gnp.frombox(*box, dtype=np.uint8)
# 底图赋值为白色paper[:] =255# 绘制多边形,颜色为0,线条宽度为2gdraw.draw_polygon(paper, shandong, 0, 2)
# 绘制刻度,左右80,上下50,单位间隔1,坐标系4326,使用times字体,32好,颜色0,线条宽度2,刻度高5gdraw.draw_ruler(paper, 80, 50, -80, -50, 1, 4326, ('times', 32), 0, 2, 5)
# 绘制文字标签,用name字段,颜色0,黑体,32好,中心对齐gdraw.draw_lab(paper, shandong, 'name', 0, ('simhei', 32), 'ct')
# 绘制比例尺,右侧180,底部100的位置,宽度占十分之三宽度,高度30,times字体,48号,颜色0,单位km,线条宽度3, 右对齐gdraw.draw_unit(paper, -180, -100, 0.3, 30, ('times', 48), 0, 'km', 3, anc='r')
# 绘制标题文字,在180, 120的位置,颜色0,楷体,128号,绘制山东省gdraw.draw_text(paper, '山东省', 180, 120, 0, ('simkai', 128))
# 在右上角240,240的位置,黑体,100号,线条宽度2,箭头中心线高度100,颜色0,绘制指北针gdraw.draw_N(paper, -240, 240, ('simhei', 100), 2, 100, 0)
fromPILimportImageImage.formarray(paper).show()

geonumpy 提供了为地图定制的一套绘图函数,可以方便的绘制比例尺,指北针,图例等元素。

更多功能

geopandas 还在开发过程中,更多功能请查阅文档,也欢迎提交 issue 或贡献代码。

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treat gis data with numpy

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