Jak projektować i próbkować siatkę, aby pasowała do innej siatki z pytonem GDAL?

Question

Wyjaśnienie: Jakoś pominąłem kluczowy aspekt: ​​nie używając os.system lub podprocesu - tylko API Pythona.

Próbuję przekonwertować sekcję siatki przesunięcia GTX NOAA dla pionowych transformacji bazy danych i nie całkowicie śledzić, jak to zrobić w GDAL z pythonem. Chciałbym wziąć siatkę (w tym przypadku Batymetry Attended Grid, ale może to być geotif) i użyć go jako szablonu, który chciałbym zrobić. Jeśli mogę to zrobić dobrze, mam wrażenie, że bardzo pomoże to ludziom w korzystaniu z tego rodzaju danych.

Oto, co mam, to zdecydowanie nie działa. Kiedy uruchamiam gdalinfo na wynikowym docelowym zbiorze danych (dst_ds), nie pasuje on do źródłowej siatki BAG.

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) 

przykład pliki (ale każde dwie siatki, gdzie nakładają się na siebie, ale są w różnych występów zrobi):

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

Wiersz poleceń odpowiada temu, co próbuję wykonać:

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

Podziękowania dla Jamiego za odpowiedź.

#!/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

Jeśli dobrze rozumiem pytanie, można osiągnąć swój cel poprzez uruchomienie gdalwarp i gdal_translate jak podprocesów. Wystarczy zmontować opcji wykonaj następujące czynności na przykład:

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) 

To może nie być najbardziej eleganckie rozwiązanie, ale będzie to zadanie. Po uruchomieniu, po prostu załaduj dane do numpy za pomocą gdala i kontynuuj.