Sortie du tableau de données raster inversée sur l'axe des x en utilisant python / gdal?

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J'essaie de créer un raster à l'aide des bibliothèques gdal de python et j'en suis arrivé au point où les données sont sorties, mais les données de sortie sont retournées sur l' axe x du point d'origine . Je sais que je dois oublier quelque chose, mais je n'arrive pas à comprendre où je me trompe. Des idées?

Lors de la création du raster, j'ai défini les valeurs x / y en haut à gauche, et le tableau semble être indexé en haut à gauche et continuer en bas à droite. Dans le code ci-dessous, je remplis le tableau avec la valeur de la ligne.

Lors de l'impression du tableau, il ressemble à ceci:

[[  1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.
    1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.
    1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.
    1.   1.   1.   1.   1.   1.]
 [  2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.
    2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.
    2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.
    2.   2.   2.   2.   2.   2.]
 [  3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.
    3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.
    3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.
    3.   3.   3.   3.   3.   3.]
 [  4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.
    4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.
    4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.
    4.   4.   4.   4.   4.   4.]
...

Et ces données sont écrites avec succès sur la bande raster. Cependant, lorsqu'elles sont affichées dans MapWindow GIS , les données semblent aller dans la direction opposée avec le point d'origine supérieur gauche défini à l' origine, apparaissant comme la valeur inférieure gauche .

En d'autres termes, les données sont inversées sur l' axe x du point d'origine .

import gdal
import osr
import numpy

OUTPUT_FORMAT = "GTiff"
def create_raster(filename="test.tif"):
    driver = gdal.GetDriverByName(OUTPUT_FORMAT)
    band_type = gdal.GDT_Byte
    number_of_bands = 1

    x_rotation = 0 # not supported
    y_rotation = 0 # not supported
    cell_width_meters = 50
    cell_height_meters = 50

    (min_lon, min_lat, max_lon, max_lat) = _get_point_bounds() # retrieve bounds for point data        
    srs = osr.SpatialReference()
    srs.SetWellKnownGeogCS("WGS84") # Set geographic coordinate system to handle lat/lon        
    srs.SetUTM( 54, True) # Set projected coordinate system  to handle meters        

    # create transforms for point conversion
    wgs84_coordinate_system = srs.CloneGeogCS() # clone only the geographic coordinate system
    wgs84_to_utm_transform = osr.CoordinateTransformation(wgs84_coordinate_system, srs)

    # convert to UTM
    top_left_x, top_left_y, z = wgs84_to_utm_transform.TransformPoint(min_lon, max_lat, 0)     
    lower_right_x, lower_right_y, z = wgs84_to_utm_transform.TransformPoint(max_lon, min_lat, 0) 

    cols, rows = _get_raster_size(top_left_x, lower_right_y, lower_right_x, top_left_y, cell_width_meters, cell_height_meters)
    dataset = driver.Create(filename, cols, rows, number_of_bands, band_type) #

    # GeoTransform parameters
    # --> need to know the area that will be covered to define the geo tranform
    # top left x, w-e pixel resolution, rotation, top left y, rotation, n-s pixel resolution
    geo_transform = [ top_left_x, cell_width_meters, x_rotation, top_left_y, y_rotation, cell_height_meters ]
    dataset.SetGeoTransform(geo_transform)
    dataset.SetProjection(srs.ExportToWkt())

    dataset_band = dataset.GetRasterBand(1)
    data = dataset_band.ReadAsArray(0, 0, cols, rows).astype(numpy.float32) # returns empty array 

    for row in xrange(rows):
        for col in xrange(cols):
            data[row][ col] = row + 1

    dataset_band.WriteArray(data, 0, 0)
    dataset_band.SetNoDataValue(0.0)
    dataset_band.FlushCache()
    dataset = None # Close file

J'ai également remarqué que lorsque je calcule la position des pixels pour un lat / lon donné, la valeur y se traduit par un indice négatif, ce qui semble en quelque sorte correct étant donné que le tableau va du haut à gauche au bas à droite .

inverse_geo_transform = gdal.InvGeoTransform(self.geo_transform)[1] # for mapping lat/lon to pixel
pixel_x, pixel_y = gdal.ApplyGeoTransform(self.inverse_geo_transform, utm_x, utm_y)
monkut
la source

Réponses:

10

J'ai trouvé le problème ....

Le problème est de définir le geo_transform. J'avais ce qui suit:

x_rotation = 0 
y_rotation = 0 
cell_width_meters = 50
cell_height_meters = 50

geo_transform = [ top_left_x, cell_width_meters, x_rotation, top_left_y, y_rotation, cell_height_meters ]
dataset.SetGeoTransform(geo_transform)

La documentation de Gdal n'est pas vraiment claire sur ces valeurs. (Voir SetGeoTransform ) En parcourant les internets, j'ai déduit que les valeurs transmises devraient être (dans l'ordre):

  • top_left_x
  • cell_width_meters
  • x_rotation
  • top_left_y
  • y_rotation
  • cell_height_meters

Ce qui semble juste, MAIS en réexaminant le didacticiel de l'API GDAL, j'ai remarqué que la dernière valeur cell_height_metersétait indiquée comme étant négative . Il semble que c'était tout ce qui était nécessaire pour produire correctement les données dans l'orientation attendue.

Alors maintenant, j'ai changé la ligne de définition geo_transform en:

(Notez le "-" ajouté)

geo_transform = [ top_left_x, cell_width_meters, x_rotation, top_left_y, y_rotation, -cell_height_meters ]
monkut
la source
c'est la manière traditionnelle de traiter les mondes de l'image comme les origines en haut à gauche et la façon dont la géographie utilise le bas à gauche.
Ian Turton
Cela a du sens une fois que vous le savez, mais en abordant le problème à partir des exemples de code, il est difficile de reprendre le raisonnement. J'ai trouvé que la documentation ArcGIS contient une excellente documentation expliquant les rasters: webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.3/…
monkut