基于Python与GDAL的栅格转矢量（去边框）、添加缓冲区、简化容差

文章目录

• • 概要
  • 整体内容
  • 简化矢量数据并应用容差
  • 小结

概要

在地理信息系统（GIS）中，栅格数据与矢量数据之间的转换是一项基本且重要的操作。栅格数据通常用于表示连续变化的数据（如温度、海拔等），而矢量数据则更适合表示离散的地理要素（如点、线、面）。此外，为矢量要素添加缓冲区是空间分析中的一个常用功能，它可以帮助我们理解要素周围的空间关系。本文将介绍如何使用Python和GDAL库来实现栅格数据到矢量数据的转换，并为转换后的矢量数据添加缓冲区和简化容差。

整体内容

栅格转矢量
GDAL库中的gdal_polygonize.py脚本可以将栅格数据转换为矢量多边形。这个脚本使用栅格数据的值来创建多边形，其中每个不同的值都会被转换为一个多边形。

示例代码
以下是一个使用GDAL命令行工具（通过Python调用）将栅格数据转换为矢量数据的示例：

def raster_to_vector(input_raster, output_vector):
    raster_ds = gdal.Open(input_raster)
    logging.info(input_raster)
    if raster_ds is None:
        raise ValueError("无法打开输入栅格文件。")

    driver = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile")
    if driver is None:
        raise ValueError("ESRI Shapefile驱动程序不可用。")

    vector_ds = driver.CreateDataSource(output_vector)
    if vector_ds is None:
        raise ValueError("无法创建输出矢量文件。")

    band = raster_ds.GetRasterBand(1)
    srs = osr.SpatialReference()
    srs.ImportFromWkt(raster_ds.GetProjectionRef())
    layer = vector_ds.CreateLayer("polygon", geom_type=ogr.wkbPolygon, srs=srs)
    field_def = ogr.FieldDefn("value", ogr.OFTInteger)
    layer.CreateField(field_def)

    gdal.FPolygonize(band, None, layer, -1, [], callback=progress_callback)

    # 清理并关闭数据集
    raster_ds = None
    vector_ds = None

矢量去边框（可选）

def find_and_delete_max_id_shp(input_shp, output_shp):
    # 读取输入的 shapefile
    gdf = gpd.read_file(input_shp)
    logging.info(gdf.columns)

    # 找到 ID 最大的行F
    max_id_index = gdf['FID'].idxmax()
    max_id_row = gdf.loc[max_id_index]

    # 打印 ID 最大的行信息
    logging.info(f"ID 最大的要素: {max_id_row}")

    # 删除 ID 最大的行
    gdf = gdf.drop(max_id_index)
    # 将剩余的要素保存到新的 shapefile
    gdf.to_file(output_shp, driver='ESRI Shapefile')

    logging.info(f"已删除 ID 最大的要素，并将结果保存到 {output_shp}")

添加缓冲区
在矢量数据中添加缓冲区是一个常见的GIS操作，它会在要素周围创建一个指定宽度的区域。在Python中，我们可以使用shapely库来处理矢量几何，并使用geopandas来操作矢量数据框（DataFrame）。
示例代码
以下是一个为矢量数据添加缓冲区的示例：

def calculate_buffer(input_shp, output_shp, buffer_distance, buffer_params=None):
    """
    对输入的 shapefile 进行缓冲区计算，并保存结果到输出 shapefile 文件中。

    Parameters:
        input_shp (str): 输入 shapefile 文件路径。
        output_shp (str): 输出 shapefile 文件路径。
        buffer_distance (float): 缓冲区的距离（单位：米）。
        buffer_params (dict): 缓冲区的其他参数，如端点样式和连接样式。默认为 None。

    Returns:
        None
    """
    # 加载 shapefile 文件
    gdf = gpd.read_file(input_shp)

    # 设置缓冲区的其他参数
    if buffer_params is None:
        buffer_params = {
            'cap_style': 3,  # 设置端点样式为平头
            'join_style': 1  # 设置连接样式为圆角
        }

    # 计算缓冲区
    buffered_gdf = gdf.copy()
    buffered_gdf['geometry'] = buffered_gdf.geometry.buffer(buffer_distance, **buffer_params)

    # 保存结果为新的 shapefile 文件
    buffered_gdf.to_file(output_shp)

简化矢量数据并应用容差

GIS中，矢量数据可能会包含大量的顶点，尤其是在高分辨率或详细描绘的地理要素中。这些详细的矢量数据在视觉呈现或进行某些分析时可能会消耗大量的计算资源。因此，简化矢量数据以减少顶点数量是一种常见的做法。在简化过程中，容差用于控制简化的程度，即允许在保留数据特征的同时减少多少细节。

示例代码

def simplify_shapefile(input_shp, output_shp, tolerance=3):
    """
    简化输入的 Shapefile 文件，并将结果保存到输出文件。
    Parameters:
    - input_shp (str): 输入 Shapefile 文件路径
    - output_shp (str): 输出 Shapefile 文件路径
    - tolerance (float): 简化的容差值
    Returns:
    None
    """
    # 读取输入 Shapefile 文件
    gdf = gpd.read_file(input_shp)

    # 对每个几何对象进行简化
    simplified_geometries = []
    for geometry in gdf.geometry:
        if geometry.geom_type == 'Polygon':
            simplified_geometry = geometry.simplify(tolerance, preserve_topology=True)
            simplified_geometries.append(simplified_geometry)
        else:
            simplified_geometries.append(geometry)

    # 创建包含简化后几何对象的 GeoDataFrame
    simplified_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=simplified_geometries, crs=gdf.crs)

    # 保存结果到输出 Shapefile 文件
    simplified_gdf.to_file(output_shp)

小结

通过Python和GDAL库，我们可以轻松地将栅格数据转换为矢量数据，并为转换后的矢量数据添加缓冲区。这些操作在GIS分析和数据可视化中非常有用。。在矢量数据简化过程中，通过合理设置容差值，我们可以在保持数据有用性的同时显著减少数据的复杂性和处理时间。然而，需要注意的是，容差的选择应该基于数据的特性和分析的需求来仔细确定。希望本文的示例代码能够帮助你更好地理解和使用这些GIS数据处理技术。