1. 读取GeoJSON数据 首先,我们需要从文件或者API中读取GeoJSON数据,可以使用Python的json库来完成这一步骤。下面是一个示例代码,展示如何读取GeoJSON数据: importjson# 读取GeoJSON文件withopen('data.geojson')asf:geojson_data=json.load(f)# 读取GeoJSON API数据importrequests response=requests.get(' geojson_...
shape.__geo_interface__geometry-> geojson wkt.loads()wkt ->geometry 方法二: from geodaisy import converters converters.geojson_to_wkt() converters.wkt_to_geojson()
#%% 导入sentinelsat模块 from sentinelsat.sentinel import SentinelAPI, read_geojson, geojson_to_wkt # 定义数据保存路径 save_path = '/home/ychzhu/Downloads/' # 连接到数据服务器 api = SentinelAPI('username', 'password', 'https://scihub.copernicus.eu/dhus', show_progressbars=True) # 定义数...
新增绘制功能,并将绘制的绘制对象转化成geojson和wkt数据,并在右侧文本框中显示输出 主要是调用了 ogr的 CreateGeometryFromJson方法 修改ogr_geometry.py 文件 # *_* coding:utf8 *_* from osgeo import ogr # geojson 转 wkt def create_geojson_to_wkt(json): newjson = json.replace('\t','').rep...
footprint = geojson_to_wkt(read_geojson('E:\keshan\geojson/fujin2.geojson')) #输入检索时间 start_time='20200820' end_time='20200831' #输入最大云量 cloud_max=2 #输出url下载链接的位置 save_urls_location="F:/fujin22.txt" 1.
Geodaisy是一个Python库,用于创建由类型和坐标表示的地理对象,并在各种标准和表示之间进行转换,包括GeoJSON、Well - Known Text和Python的__geo_interface__协议,它被其他地理库使用。 源码地址:https://gitee.com/mzfly/geodaisy.git 在使用其 converters.wkt_to_geo_interface()方法时转换带符号坐标的wkt字符串...
print(geom.ExportToWkt()) dataSource = None 1.3 写入矢量数据 写入矢量数据时,需要指定输出文件的格式和要素类型。以下是一个写入矢量数据的示例: from osgeo import ogr 创建一个新的Shapefile driver = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile") dataSource = driver.CreateDataSource("path/to/your/outputfile...
print(geometry.ExportToWkt()) 关闭数据集 dataset = None 在处理矢量数据时,遍历要素、获取几何信息是常用操作,GDAL提供了丰富的API支持这些操作。 五、坐标转换 GDAL提供了强大的坐标转换功能,支持从一种投影转换到另一种投影。 from osgeo import osr ...
mapping, Point, LineString, Polygon, MultiPolygon, mapping, features, mapping, Point, LineString, Polygon, MultiPolygon, mapping, shape, MultiPoint, MultiLineString, MultiPolygon, LinearRing, GeometryCollection, feature # WKT/WKT2 parser for shapefile and GeoJSON/WellKnownText parser for GeoJSON. WG...
# Open the large_cities data source.fn=os.path.join(data_dir,'Washington','large_cities.geojson')ds=ogr.Open(fn)ifds is None:sys.exit('Could not open {0}.'.format(fn))# 读取空间范围 lyr=ds.GetLayer(0)extent=lyr.GetExtent()print(extent)print('Upper left corner: {}, {}'.format...