一、服务器封装代码的基础操作大家可以看一下前面写的这篇博客，不涉及到特殊的包（例如GDAL），基本是可以正常封装的二、有关于GDAL的处理网上很多有关于GDAL的.whl文件网址都失效了，在公众号：遥感与深度学习中发现了可以用的.whl文件（亲测有效！）通过百度网盘分享的文件：GDAL_Lin

建议gdal用3.5.3前的版本，因为目前网上大部分文章都是适用这个版本之前的编译方法一、gdal部署1）安装gcc通过系统包管理器安装sudoaptinstallgccgcc--version2）安装g++通过系统包管理器安装sudoaptinstallg++g++--version3）安装Ant通过系统包管理器安装sudoapt-g

综述：要在django中处理地理空间数据，首先要保证django框架支持处理地理空间数据，其次项目用到的数据库也应该支持存储地理数据，本小结介绍的是python3.12+django(后端技框架)+vue（前端框架）+postgresql（数据库）；在Django中处理地理空间数据的存储和查询，涉及到以下几个关键步骤：1.扩展

Python环境安装GDAL库1GDAL介绍GDAL的应用python安装GDAL库Python版本查看与切换方法1：pip直接安装另：下载.whl文件安装报错-Python安装库文件isnotasupportedwheelonthisplatform的解决方案方法2：离线安装，使用whl文件安装方法3：使用conda安装wrf-python：参考

一、简介node-gdal是Node.js环境下的一个强大库，它是GDAL（GeospatialDataAbstractionLibrary）的原生绑定库。GDAL是一个开源的地理空间数据处理库，用于读写多种栅格和矢量地理空间数据集。node-gdal允许开发者在Node.js环境中直接利用GDAL的功能，无需额外安装GDAL即可使用。

文章目录前言一、GDAL和Java版本二、代码实现1.引入gdal环境2.读取坐标信息3.测试使用总结前言之前写了几篇与shp字段相关的文章。【Java+GDAL】shp新增属性字段与删除属性字段【Java+GDAL】读取shp信息（字段、要素属性等）Java使用gdal更改shp要素的字段属性值Ja

文章目录前言一、GDAL和Java版本二、代码实现1.引入gdal环境2.代码实现3.ogrConstants中的几何类型总结前言今天继续Java+GDAL，之前写的几篇处理shp的文章包括：【Java+GDAL】读取shp文件的坐标信息（坐标系+EPSG码）【Java+GDAL】shp新增属性字段与删除属性字段【Java

文章目录前言一、GDAL和Java版本二、代码实现1.引入gdal环境2.读取字段名和类型3.读取要素相关信息4.测试使用总结前言例如：之前写了两篇shp字段的文章，Java使用gdal更改shp要素的字段属性值和Java使用gdal重命名shp属性字段，没有讲到怎么读字段、字段值、要素等等。

文章目录前言一、GDAL和Java版本二、代码1.引入gdal，设置gdal环境2.修改要素属性值3.测试使用总结前言昨天实现了gdal对shp文件进行属性字段的重命名，Java使用gdal重命名shp属性字段。对于gdb的话也是类似的思路，只不过gdb有多个图层，以后有涉及到再写。今天试了下gda

django.core.exceptions.ImproperlyConfigured:CouldnotfindtheGDALlibrary(tried"gdal302","gdal301","gdal300","gdal204","gdal203","gdal202","gdal201","gdal20").Is

需要离线安装GDAL(venv)[root@VM-8-12-centos~]#pipinstallgdalLookinginindexes:http://mirrors.tencentyun.com/pypi/simpleCollectinggdal Downloadinghttp://mirrors.tencentyun.com/pypi/packages/bd/10/85c41cc7c520be9cf755f5862e8c6c8b0c91c8987cb1c706f7092

 django.core.exceptions.ImproperlyConfigured:CouldnotfindtheGDALlibrary(tried"gdal302","gdal301","gdal300","gdal204","gdal203","gdal202","gdal201","gdal20").Is

1.引言在使用GDAL库对TIF文件进行切割和创建瓦片金字塔时，为了提高创建效率，不得不考虑使用多线程处理。然而，在实际实现过程中，我遇到了许多问题。通过不断的尝试和优化，最终找到了有效的解决方案。本文将详细记录这一过程中的问题和解决方法。2.初始多线程尝试与问题2.1

  本文介绍在Anaconda环境下，基于.whl文件安装Python中高级地理数据处理库GDAL的方法。  在之前的文章中，我们介绍了基于condainstall命令直接联网安装GDAL库的方法；但如下图所示，这一方法的环境配置过程非常慢，而且有时候还会出现不同第三方库之间的冲突，因此并不是一个很好的方

  本文介绍基于Python中的gdal模块，对大量长时间序列的栅格遥感影像文件，绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。  在之前的文章中，我们就已经介绍过基于gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。不过当时文章中的需求，每1个时

使用GDAL（C++库）从末尾行读取图像数据OpenCV等图像库默认的读取方式都是从第一行开始，逐行读取数据（自顶向下），填充到内存缓冲区；对于某些特殊应用，需要反行序读取（从末尾行读到起始行）的图像数据结果。GDAL提供了灵活的栅格数据读取方式RasterIO，下面介绍RasterIO的调用方式，以及如何

前言一个看起来很莫名其妙的错误,json文件我打开看了下,格式也都正确,但是在vs中调试的时候,监视--查看--JSON可视化工具查看json字符串的话,会提示"字符串未设置为JSON格式","监视--查看--文本可视化工具",发现json格式确实看不出来任何问题.报错#报

前言真实需求是将Shp转为pbf文件,不过我现在已经实现了,将GeoJson格式数据转换为pbf文件,所以需要实现将Shp文件转换为GeoJson格式即可.1.下载GDAL的程序集下载地址→https://www.gisinternals.com/development.php下载完成,解压zip文件,可以看到这些dll文件(路

​    RSer工作时不可避免会用到大型的遥感影像，由于分辨率过高、区域过大、波段信息过多等原因，都会导致数据非常的大。这个时候我们在进行一些简单的操作，如计算NDVI、二值化、分类等时，计算机的内存都会溢出。因此今天跟大家分享一下我平时分块的方法，中间如何计算就按照

安装特定版本的GDAL（例如3.9.1版本），可以使用Conda命令并指定版本号。通常情况下，需要确保指定了正确的Conda频道，以便找到所需版本的软件包。在Conda中安装特定版本的GDAL的步骤如下：查找可用的版本：首先，可以使用condasearch命令来查找GDAL的可用版本，以确定是否有

pythongdal安装使用pythonGDAL有两种安装方式：第一种是利用pipinstallgdal安装如果安装失败，可以采用下面的方法：第二种离线安装步骤：（1）查看python版本；（2）下载gdal的whl文件；（3）利用pipinstall下载的gdal.whl文件；（4）将gdal中的可执行文件所在路径添加到系统环境中；具体操作见

前言此前提到微天气应用程序需要使用到行政区划数据，不过上一章所使用的数据来源于网络，或多或少都可以考虑一下是否还有其他获取的方式，所以也就有了本文的内容。在这里，将基于全国1:100万基础地理信息数据进行行政区划数据的提取。本文用于记录使用程序实现全国1:100万基础地理信

在根据网上的教程，成功pipinstall对应的whl文件后，发现PyCharm仍然显示无法调用osgeo。出现这样的问题，首先关注自己使用的环境，例如我使用的环境是（见下图）但当我打算卸载gdal库后，发现gdal安装的环境地址和我使用的环境地址不同（如下图）啊，原来是安装gdal的环境地址搞错了，我自己使

​    之前分享过一篇分幅裁剪的文章：【Python&RS】基于GDAL遥感影像分幅裁剪，只不过这篇文章当时编写的逻辑是自己输入需要裁剪多少行多少列，由于大家可能并没有直观地希望自己裁剪多少行列，所以非常局限。今天跟大家分享一下使用固定尺寸对遥感影像进行分幅裁剪，即每张裁剪

  本文介绍基于Python中gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。  首先，明确一下本文需要实现的需求：现有三个文件夹，其中第一个文件夹存放了某一研究区域原始的多时相栅格遥感影像数据（每一景遥感影像对应一个时相，文件夹中有多景遥感影像），每一景遥感影像