如何使用GDAL python投影和重采样网格以匹配另一个网格？

Question

澄清：我不知何故遗漏了关键方面：不使用os.system或子流程——只使用python API。

我正在尝试转换NOAA-GTX偏移网格的一部分，以便进行垂直基准转换，但并没有完全遵循如何使用python在GDAL中实现这一点。我想要一个网格（在本例中是一个水深属性网格，但它可能是一个geotif）并将其用作我想要做的模板。如果我能做得好，我有一种感觉，这将大大帮助人们利用这类数据。

这就是我所拥有的，绝对不起作用的东西。当我在生成的目标数据集（dst_ds）上运行gdalinfo时，它与源网格包不匹配。

from osgeo import gdal, osr

bag = gdal.Open(bag_filename)
gtx = gdal.Open(gtx_filename)

bag_srs = osr.SpatialReference()
bag_srs.ImportFromWkt(bag.GetProjection())

vrt = gdal.AutoCreateWarpedVRT(gtx, None, bag_srs.ExportToWkt(), gdal.GRA_Bilinear,  0.125)

dst_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create(out_filename, bag.RasterXSize, bag.RasterYSize,
                                            1, gdalconst.GDT_Float32)
dst_ds.SetProjection(bag_srs.ExportToWkt())
dst_ds.SetGeoTransform(vrt.GetGeoTransform())

def warp_progress(pct, message, user_data):
  return 1

gdal.ReprojectImage(gtx, dst_ds, None, None, gdal.GRA_NearestNeighbour, 0, 0.125, warp_progress, None)

示例文件（但它们重叠但位于不同投影中的任意两个网格都可以）：

• http://surveys.ngdc.noaa.gov/mgg/NOS/coast/F00001-F02000/F00574/BAG/ F00574_MB_2m_MLLW_2of3.包
• http://vdatum.noaa.gov/download/data/VDatum_National.zip MENHMAgome01_8301/mllw.gtx公司

命令行相当于我要做的：

gdalwarp -tr 2 -2 -te 369179 4773093 372861 4775259 -of VRT -t_srs EPSG:2960 \
     MENHMAgome01_8301/mllw.gtx  mllw-2960-crop-resample.vrt
gdal_translate mllw-2960-crop-resample.{vrt,tif}

Answer 1

谢谢杰米的回答。

#!/usr/bin/env python

from osgeo import gdal, gdalconst

# Source
src_filename = 'MENHMAgome01_8301/mllw.gtx'
src = gdal.Open(src_filename, gdalconst.GA_ReadOnly)
src_proj = src.GetProjection()
src_geotrans = src.GetGeoTransform()

# We want a section of source that matches this:
match_filename = 'F00574_MB_2m_MLLW_2of3.bag'
match_ds = gdal.Open(match_filename, gdalconst.GA_ReadOnly)
match_proj = match_ds.GetProjection()
match_geotrans = match_ds.GetGeoTransform()
wide = match_ds.RasterXSize
high = match_ds.RasterYSize

# Output / destination
dst_filename = 'F00574_MB_2m_MLLW_2of3_mllw_offset.tif'
dst = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create(dst_filename, wide, high, 1, gdalconst.GDT_Float32)
dst.SetGeoTransform( match_geotrans )
dst.SetProjection( match_proj)

# Do the work
gdal.ReprojectImage(src, dst, src_proj, match_proj, gdalconst.GRA_Bilinear)

del dst # Flush

Answer 2

如果我正确地理解了这个问题，您可以通过将gdalwarp和gdal translate作为子流程运行来实现您的目标。只需组合选项，然后执行以下操作例如：

import subprocess

param = ['gdalwarp',option1,option2...]
cmd = ' '.join(param)
process = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
stdout = ''.join(process.stdout.readlines())
stderr = ''.join(process.stderr.readlines())

if len(stderr) > 0:
    raise IOError(stderr)

这可能不是最优雅的解决方案，但它会完成任务。运行之后，只需使用gdal将数据加载到numpy中，然后继续运行。