GDALを使用してPythonでラスターを平滑化/補間しますか？

Pythonで開発し、OSGEOのGDALを使用して、ラスターとシェープファイルを操作および操作しています。

ポイントフィーチャを含むシェープファイルを取得して、サーフェスラスタに補間したいです。現在、私は「RasterizeLayer」メソッドを使用しています。このメソッドは、ポイントフィーチャからラスター（すべてのnodata値で設定されている）に値を焼き付けますが、すべてのタッチされていないピクセルを「nodata」値として残します。したがって、チェッカーボードタイプのラスターが残っています。

RasterizeLayerを使用した後の内容：

最終製品に必要なもの：

私が探している関数は、arcgisscripting importの 'Spline_sa（）'として知られていると思います。

GDALには同様の機能がありますか、または希望する出力を得るための別の方法がありますか？

NumPyとScipyを見てみましょう-scipy.interpolate.griddata関数を使用してSciPyクックブックにポイントデータを補間する良い例があります。明らかにこれには、numpy配列のデータが必要です。

• GDAL pythonバインディングを使用gdal.Dataset.ReadAsArray()すると、ラスタに使用してデータをPythonに読み込むことができます。
• OGRを使用すると、フィーチャレイヤーをループし、シェープファイルからポイントデータを抽出します（あるいは、GEOMETRY=AS_XYZ[ OGR CSVファイル形式を参照]を使用してシェープファイルをCSVに書き込み、csvをPythonに読み込みます）。

グリッド出力を取得したら、GDALを使用して、結果のnumpy配列をラスターに書き込むことができます。

最後に、Scipy補間ライブラリがうまくいかない場合は、scipy.ndimageをいつでも試すことができます。

見ていGDALグリッド化APIを。Pythonバインディングで公開されているかどうかはわかりませんが、公開されていない場合は、サブプロセスモジュールを介してgdal_gridユーティリティを呼び出します。

GDALグリッドAPIは、逆距離重み付け、移動平均、および最近傍のみを使用し、スプラインを実装しません。別のオプションはScipyを使用することです。

このスレッドは少し古いですが、skspatialと呼ばれるsklearnのKNNアルゴリズムを使用する単純なモジュールを作成しました。

https://github.com/rosskush/skspatial

ジオパンダを使用してシェープファイルをインポートし、列を選択すると、ラスタにエクスポートできるサーフェスが補間されます。これは非常に基本的なものであり、おそらく最善の方法ではありませんが、少なくともすべてを純粋なpythonのままにします。