【GDAL-Python】3-在Python中使用GDAL处理数字高程模型DEM

2024-04-19 08:28

本文主要是介绍【GDAL-Python】3-在Python中使用GDAL处理数字高程模型DEM,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 1-介绍
    • 1.1 主要内容
    • 1.2 坡度、坡向、山体阴影
  • 2-代码实现
    • 2.1 数据介绍
    • 2.2 代码实现
    • 2.3 效果显示
  • 3.参考资料
    • 3.1 使用richdem库中的TerrainAttribute计算坡度、坡向、山体阴影

1-介绍

1.1 主要内容

(1)教程内容:使用GDAL处理数字高程模型(DEM)得到一些分析的结果,如坡度(slope),坡向(aspect),山体阴影(hillshade)
(2)四种技术路线:
1) 终端运行gdal可执行命令;
2)在Python脚本中调用gdal可执行命令;
3)在Python脚本中调用gdal.DEMProcessing
4)使用richdem库中的TerrainAttribute计算

PS:Python脚本中调用gdal可执行命令有两种方式,比如利用os.system(cmd),或者子进程库subprocess.call(cmd.split())

(3)视频教程:B站对应教程:3-在Python中使用GDAL处理数字高程模型DEM

1.2 坡度、坡向、山体阴影

(1)坡度:坡度是指地表单元陡缓的程度,通常通过坡面的垂直高度与水平距离的比值来表示,这个比值可以用百分比或角度(正切值)来衡量。数值越低,表示地形越平坦;数值越高,表示地势越陡峭
(2)坡向:坡向则是指地形坡面的朝向,定义为坡面法线在水平面上的投影的方向,它用于识别表面上某一位置处的最陡下坡方向。
(3)山体阴影:山体阴影是一种技术,用于可视化由光源和高程表面的坡度和坡向确定的地形,通过模拟光线和阴影落在表面上的方式,在平面地图上描绘景观的3D表面

2-代码实现

2.1 数据介绍

(1)影像信息
在这里插入图片描述
(2)经过global mapper软件渲染显示效果,左侧颜色条表示高程信息。
在这里插入图片描述

2.2 代码实现

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import os
import subprocess
from osgeo import gdal
import matplotlib.pyplot as plt
#======================================1.计算坡度===============================
# 处理dem.tif生产坡度文件slope2.tif,采用python脚本中调用gdaldem可执行文件的形式
cmd='gdaldem slope Tile_+017_+010\Tile_+017_+010_dem.tif slope2.tif -compute_edges'
# 形式1
os.system(cmd)
# 形式2
# subprocess.call(cmd.split()))
#显示效果
slp2=gdal.Open('slope2.tif')
slp2Array=slp2.GetRasterBand(1).ReadAsArray()plt.figure()
plt.imshow(slp2Array)
plt.colorbar()
plt.show()#======================================2.计算坡向===============================
cmd='gdaldem aspect Tile_+017_+010\Tile_+017_+010_dem.tif aspect2.tif -compute_edges'
os.system(cmd)
# subprocess.call(cmd.split()))
aspect2=gdal.Open('aspect2.tif')
aspect2Array=slp2.GetRasterBand(1).ReadAsArray()
plt.imshow(aspect2Array,cmap='magma')
plt.colorbar()
plt.show()
#======================================3.计算山体阴影===============================
# 采用技术路线3实现:gdal.DEMProcessing
dem=gdal.Open('Tile_+017_+010\Tile_+017_+010_dem.tif')
hill=gdal.DEMProcessing('hillshade.tif',dem,'hillshade',computeEdges=True)
hillshade=gdal.Open('hillshade.tif')
hillArray=hillshade.GetRasterBand(1).ReadAsArray()
plt.imshow(hillArray,cmap='gray')
plt.colorbar()
plt.show()

2.3 效果显示

(1)坡度显示效果
在这里插入图片描述

(2)坡向显示效果
在这里插入图片描述

(3)山体阴影显示效果
在这里插入图片描述

3.参考资料

3.1 使用richdem库中的TerrainAttribute计算坡度、坡向、山体阴影

# using richdem
dem = rd.LoadGDAL("dem.tif")
slp3 = rd.TerrainAttribute(dem, attrib="slope_degrees") # replace "slope_degrees" with "slope_riserun",  "aspect" ...
rd.SaveGDAL("slope3.tif", slp3) visualize (example)
plt.figure()
plt.imshow(slp2Array)
plt.colorbar()
plt.show()

TODO:上传实验数据DEM.tif

这篇关于【GDAL-Python】3-在Python中使用GDAL处理数字高程模型DEM的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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