gdal_grid是一个开源的地理数据抽稀和插值工具,用于将不规则的地理数据点转换为规则的栅格数据。它基于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)库,提供了丰...
设置插值参数,包括插值方法、像素大小等。 options=gdal.GridOptions(format='GTiff',algorithm='invdist:power=2.0:smoothing=1.0') 1. 4. 进行插值操作 调用gdal库中的Grid函数进行插值操作。 gdal.Grid('output.tif',dataset,options=options) 1. 5. 保存插值结果 将插值结果保存为tif格式的文件。 output_dat...
可以参考函数GDALGridCreate中结构体GDALGridMovingAverageOptions的参数列表和gdal_grid工具的average选项列表。 3、最邻近插值(Nearest Neighbor) 最邻近插值不使用任何插值算法和平滑算法,只需在搜索椭圆中找到离中心网格节点最近的离散点,然后把该离散点的值作为网格的节点值。如果没有找到点,将该格网节点设置为NODATA...
在GDAL中,可以使用gdal_grid工具进行反距离权重插值。具体命令如下: gdal_grid -a invdist:power= -txe xmin xmax -tye ymin ymax -t equirectangular -zfield elev -of GTiff 其中,-a invdist:power=表示使用反距离权重插值方法,并设置权重指数为;-txe和-tye指定输出格网的坐标范围;-t equirectangular指定...
利用gdal_grid.exe可以实现空间插值 作为一个专业的GIS从业者，经常使用ArcGIS IDW工具进行反距离加权空间插值，如果我们不想安装庞大的ArcGIS软件，其实还可以选择GDAL进行插值，方法更简单。下载gdal_grid.exe文件，在gdal的windows包里面有，如果gdal_grid.exe在cmd里面直接执行没反应很可能是缺少依赖包，双击gdal_grid...
我们的应用是在海洋数据的处理的处理上,像海洋温度数据,在海洋与陆地的接触部分,数据会有缺失 ,对这些数据缺失的点就需要进行数据的插值处理,才能进行接下来其他的处理,所以插值处理尤为重要。 在gdal库中有对应各个插值算法的算法参数结构体,我一直用的是反距离权重插值算法(GDALGridInverseDistanceToAPowerOptions),这...
但不知何故,它给出的结果就好像我要求插值的点位于输入点之外。(这不是!!我效仿了这个例子) 我将发布这个示例以重现错误(格式为doc)def func(x, y): return x*(1-x)*np.cos(4*np.pi*x) * np.sin(4*np.pi*y**2)**2 grid_x, grid_y = np.mgrid[0:1:10j, 0:1:10j] ...
gdal_grid: 将离散的矢量数据插值成规则的栅格数据 gdallocationinfo: 查询栅格影像指定位置的像元值。 gdalsrsinfo:将空间参考按照不同的格式输出,例如WKT、proj4、esri等等。 gdal-config:查看GDAL的安装信息 gdalmanage:管理栅格数据的一些操作,例如查看数据格式、删除数据、重命名、复制数据等。
在Python语言中结合np数组使用gdal_grid 、 我使用的是Python 2.7。已安装gdal 2.1.2库。(特别是纬度和经度),第三列收集与位置相关的变量值。我想在Python中直接使用gdal_grid来获得图像,其中在每个像素上,我使用诸如反距离加权的方法对我的数组的值进行插值。如果我的数据被收集在一个csv文件(我称之为'test...