Как проецировать и перемасштабировать сетку для соответствия другой сетке с помощью python GDAL?

Уточнение: я как-то не учитывал ключевой аспект: не использовать os.system или subprocess - просто API-интерфейс python.

Я пытаюсь преобразовать раздел сетки смещения NOAA GTX для вертикальных преобразований координат и не полностью следовать тому, как это сделать в GDAL с помощью python. Я хотел бы взять сетку (в этом случае атрибут Attributed Grid, но это может быть геотип) и использовать его в качестве шаблона, который я хотел бы сделать. Если я смогу сделать это правильно, у меня возникло ощущение, что это очень поможет людям использовать данные этого типа.

Вот что у меня есть, что определенно не работает. Когда я запускаю gdalinfo в результирующем наборе данных назначения (dst_ds), он не соответствует BAG исходной сетки.

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)

Примеры файлов (но любые две сетки, где они пересекаются, но находятся в разных проекциях):

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

Командная строка, эквивалентная тому, что я пытаюсь сделать:

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}

Ответ 1

Спасибо Джейми за ответ.

#!/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

Ответ 2

Если я правильно понял вопрос, вы могли бы выполнить свою задачу, выполнив gdalwarp и gdal_translate в качестве подпроцессов. Просто соберите свои варианты, а затем выполните следующие действия:

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)

Это может быть не самое элегантное решение, но оно выполнит свою работу. Как только он будет запущен, просто загрузите свои данные в numpy с помощью gdal и продолжите свой путь.