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Image-Py/geonumpy

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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.crs   
4326

# and transform matrix
>>> landsat.mat  
array([[ 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 shapefile
shandong = 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) for i in fs]
# 将 rasters 投影到 paper
gmt.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

import geonumpy.io as gio
import geonumpy.draw as gdraw

# 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2
gdraw.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5
gdraw.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)

from PIL import Image
Image.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。