前言
目前有一张tif格式的栅格影像，需要在web地图上进行展示，使用动态切片WMS的方式，渲染速度比较慢，而且大的时候会出现模糊的问题。并且后面需要做多期影像的切换，渲染与加载效率也值得关注。
计划是使用栅格转矢量的方式，将栅格数据转为矢量shp文件，然后进行矢量切片，使用Mapbox进行前端动态渲染。在网上查询了很多资料，有人说使用d3-contour在node.js中生成或者使用rasterio在python中进行转换，整体过程都比较麻烦，很不易实现。最终选定了使用GDAL进行栅格转矢量的方法，代码比较简单。
原始tif影像（12.8MB）如下：
核心函数
GDAL中栅格转矢量的函数主要是以下两个，二者的参数没有任何区别，只是功能有区别：
FPolygonize(*args, **kwargs)
FPolygonize(Band srcBand, Band maskBand, Layer outLayer, int iPixValField, char options=None, GDALProgressFunc callback=0, void * callback_data=None) -> int
将每个像元转成一个矩形。
Polygonize(*args, **kwargs) **
Polygonize(Band srcBand, Band maskBand, Layer outLayer, int iPixValField, char ** options=None, GDALProgressFunc callback=0, void * callback_data=None) -> int
将每个像元转成一个矩形，然后将相似的像元进行合并。
转换代码
from osgeo import gdal, ogr, osr
import os
import datetime
import numpy as np
path = "Z_NAFP20210727.tif"
if __name__ == '__main__':
start_time = datetime.datetime.now()
inraster = gdal.Open(path) # 读取路径中的栅格数据
inband = inraster.GetRasterBand(1) # 这个波段就是最后想要转为矢量的波段，如果是单波段数据的话那就都是1
prj = osr.SpatialReference()
prj.ImportFromWkt(inraster.GetProjection()) # 读取栅格数据的投影信息，用来为后面生成的矢量做准备
outshp = path[:-4] + ".shp" # 给后面生成的矢量准备一个输出文件名，这里就是把原栅格的文件名后缀名改成shp了
drv = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile")
if os.path.exists(outshp): # 若文件已经存在，则删除它继续重新做一遍
drv.DeleteDataSource(outshp)
Polygon = drv.CreateDataSource(outshp) # 创建一个目标文件
Poly_layer = Polygon.CreateLayer(path[:-4], srs=prj, geom_type=ogr.wkbMultiPolygon) # 对shp文件创建一个图层，定义为多个面类
newField = ogr.FieldDefn('value', ogr.OFTReal) # 给目标shp文件添加一个字段，用来存储原始栅格的pixel value,浮点型，
Poly_layer.CreateField(newField)
gdal.Polygonize(inband, None, Poly_layer, 0) # 核心函数，执行的就是栅格转矢量操作
# gdal.FPolygonize(inband, None, Poly_layer, 0) # 只转矩形，不合并
Polygon.SyncToDisk()
Polygon = None
end_time = datetime.datetime.now()
print("Succeeded at", end_time)
print("Elapsed Time:", end_time - start_time) # 输出程序运行所需时间转换效果
- 使用FPolygonize
转换之后的矢量数据有270MB，非常大，打开非常卡
- 使用Polygonize
合并之后的矢量数据有48MB，相对第一种方法数据量大大减少
到此这篇关于python 使用GDAL实现栅格tif转矢量shp的文章就介绍到这了,更多相关python栅格tif转矢量shp内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
