GeoTIFF

GeoTIFF

简介

GeoTIFF 是一种公共领域元数据标准，允许将地理参考信息嵌入 TIFF 文件中。潜在的附加信息包括地图投影、坐标系、椭球体、基准以及为文件建立精确空间参考所需的所有其他信息。

使用方式

安装依赖包：

pip install rasterio

读取文件

import rasterio

# 打开 merge.tiff 文件
file_path = "merge.tiff"

with rasterio.open(file_path) as dataset:
    # 打印文件的元数据信息
    print("文件元数据：")
    print(dataset.meta)
    
    # 打印更多详细的元数据
    print("\n详细元数据信息：")
    print(f"宽度 (Width): {dataset.width}")
    print(f"高度 (Height): {dataset.height}")
    print(f"波段数量 (Number of bands): {dataset.count}")
    print(f"数据类型 (Data type): {dataset.dtypes}")
    print(f"坐标参考系 (CRS): {dataset.crs}")
    print(f"仿射变换 (Transform): {dataset.transform}")
    print(f"边界范围 (Bounds): {dataset.bounds}")
    
    # 检查并打印波段的描述
    for band_id in range(1, dataset.count + 1):
        print(f"\n波段 {band_id} 的描述:")
        print(dataset.descriptions[band_id - 1])

    data = dataset.read(1)
    demo_list = data.tolist()
    print(demo_list[0])
    print(len(demo_list[0]))

写入文件

def buildArray(number:int):
    result = []
    for i in range(180):
        cache = []
        for j in range(360):
            cache.append(number)
        result.append(cache)
    return result

import numpy as np
import rasterio
from rasterio.transform import Affine
from rasterio.crs import CRS

driver = 'GTiff'
dtype = 'int16'
nodata = None
width = 360
height = 180
count = 2
crs = CRS.from_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",0.0174532925199433,AUTHORITY["EPSG","9122"]],AXIS["Latitude",NORTH],AXIS["Longitude",EAST],AUTHORITY["EPSG","4326"]]')
transform = Affine(1.0, 0.0, -0.5, 0.0, -1.0, 90.0)


metadata = {
    'driver': driver,
    'dtype': dtype,
    'nodata': nodata,
    'width': width,
    'height': height,
    'count': count,
    'crs': crs,
    'transform': transform
}

band1 = np.array(buildArray(180), dtype=np.int16)
band2 = np.array(buildArray(180), dtype=np.int16)

# Write the GeoTIFF
output_path = "sample.tiff"
with rasterio.open(output_path, 'w', **metadata) as dst:
    dst.write(band1, 1)  # Write Band 1
    dst.write(band2, 2)  # Write Band 2

print(f"GeoTIFF file created: {output_path}")

除了把原始数据直接写入 tiff 中之外还可以针对数据进行分级规划。比方说可以按照如下方式进行处理：

import json


def process_2d_array(input_array, func):
    """
    对二维数组中的每个元素应用函数处理，返回一个新的二维数组。

    :param input_array: 输入的二维数组
    :param func: 用于处理每个元素的函数
    :return: 处理后的二维数组
    """
    return [[func(value) for value in row] for row in input_array]


def data_to_int(data, max_value=32):
    """
    将数据转换为 -300 到 300 的整型数据。

    :param data: 原始数据值，可以为负值
    :param max_value: 最大速度的绝对值 (默认 32)
    :return: 映射到 -300 到 300 的整型值
    """
    if abs(data) > max_value:
        data = max_value if data > 0 else -max_value  # 限制在 [-max_value, max_value]

    # 映射公式：将 [-max_value, max_value] 映射到 [-300, 300]
    mapped_value = (data / max_value) * 300
    return round(mapped_value)


def process(filename, result_name):
    with open(filename, "r") as f:
        text = f.read()
        input_array = json.loads(text)
        output_array = process_2d_array(input_array, data_to_int)
        output_json = json.dumps(output_array, indent=4)
        with open(result_name, "w") as file:
            file.write(output_json)


if __name__ == "__main__":
    process("u_wind_filtered.json", "u_wind_modified.json")
    process("v_wind_filtered.json", "v_wind_modified.json")

注：此处数据采用 180 个长度为 360 的数组(二维数组，数据分辨率为 1 度)。

数据偏移

如果说由于数据源对应的分辨率和当前地图不一致则可以使用如下代码针对数组进行偏移处理：

def shift_to_right(matrix, n):
    if not matrix or n <= 0:
        return matrix

    result = []
    for row in matrix:
        if len(row) <= n:
            result.append(row)
        else:
            result.append(row[-n:] + row[:len(row) - n])
    return result


def shift_to_left(matrix, n):
    if not matrix or n <= 0:
        return matrix

    result = []
    for row in matrix:
        if len(row) <= n:
            result.append(row)
        else:
            result.append(row[n:] + row[:n])
    return result

参考资料

参考代码

官方项目

官方文档