非常简单的api,可以从aws和thredds下载、合并、重新采样、投影dem瓷砖
opendem的Python项目详细描述
#数字高程模型 请参见test_dem.py,以获取如何使用它的示例。
从AWS或THREDDS收集高程数据,合并、重新投影、重新采样。
不需要API密钥!
pip安装opendem
$python
>;>>导入DEM
返回已正确转换为适合您正在处理的光栅的高程、坡向或坡度。
啊![蒙大拿斜坡](https://github.com/dgketchum/dem/blob/master/Montana_Slope.png)
根据输入缩放级别和边界框,拉取一个Web地图平铺服务(AWS)平铺列表,将其合并, 重新投影,并将其重新采样到正在使用的光栅。
这适用于需要与其他网格匹配的dem(高程)、坡度或坡向的工作。 他们正在处理的数据集。
例如,我研究的是wgs-utm坐标系下的陆地卫星图像。有[边界](https://github.com/dgketchum/bounds), [卫星图像](https://github.com/dgketchum/satellite_image)和[陆地卫星578](https://github.com/dgketchum/Landsat578),我可以很容易地下载和解压缩陆地卫星场景,并将其读入 landsat5(或7,8)对象,将对象属性传递给dem,然后获取一个重新投影的numpy数组 在同一个局部坐标系中进行精确的科学分析,包括云图、反射率、反照率等 卫星图像中方法返回的方便数据。
这是为了取代下载ned文件的任务,并在gis中经历一个漫长的过程来 合并、重投影、重采样等,通常需要耗时的文件管理和专有软件的使用。
这会从网络中提取高程数据,就像手机上的应用一样。不要把你所有的时间都花在处理 奈德·瓦尔斯!
大到[光栅](https://github.com/mapbox/rasterio)。