GDALを使用して特定の緯度/経度の位置で画像を作成しますか?


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緯度、経度、data_valが次の形式のASCIIファイルがあります。

35-13.643782N, 080-57.190157W, 118.6
...

GeoTiff画像ファイルを持っているので、簡単に表示できます。

ASCIIファイルにある特定の緯度/経度の位置にある画像に「ピン」(ドット/フラグ/スターまたは最も簡単なものを使用できます)を配置したいと思います。

これが私がこれまで何とかしてきたことです:

私のソース画像は次のようになります:

Driver: GTiff/GeoTIFF
Files: /tmp/Charlotte SEC 100.tif
Size is 16867, 12358
Coordinate System is:
PROJCS["Lambert Conformal Conic",
    GEOGCS["NAD83",
        DATUM["North_American_Datum_1983",
            SPHEROID["GRS 1980",6378137,298.2572221010042,
                AUTHORITY["EPSG","7019"]],
            AUTHORITY["EPSG","6269"]],
        PRIMEM["Greenwich",0],
        UNIT["degree",0.0174532925199433],
        AUTHORITY["EPSG","4269"]],
    PROJECTION["Lambert_Conformal_Conic_2SP"],
    PARAMETER["standard_parallel_1",38.66666666666666],
    PARAMETER["standard_parallel_2",33.33333333333334],
    PARAMETER["latitude_of_origin",34.11666666666667],
    PARAMETER["central_meridian",-78.75],
    PARAMETER["false_easting",0],
    PARAMETER["false_northing",0],
    UNIT["metre",1,
        AUTHORITY["EPSG","9001"]]]
Origin = (-365041.822331817995291,240536.419747152860509)
Pixel Size = (42.334586069440391,-42.334898968590878)
Metadata:
  AREA_OR_POINT=Area
  TIFFTAG_DATETIME=2016:06:24 12:46:45
  TIFFTAG_RESOLUTIONUNIT=2 (pixels/inch)
  TIFFTAG_SOFTWARE=Adobe Photoshop CS5 Windows
  TIFFTAG_XRESOLUTION=300
  TIFFTAG_YRESOLUTION=300
Image Structure Metadata:
  COMPRESSION=LZW
  INTERLEAVE=BAND
Corner Coordinates:
Upper Left  ( -365041.822,  240536.420) ( 82d48'55.43"W, 36d13' 4.92"N)
Lower Left  ( -365041.822, -282638.262) ( 82d35'10.11"W, 31d30'17.00"N)
Upper Right (  349015.641,  240536.420) ( 74d51'46.40"W, 36d13'26.16"N)
Lower Right (  349015.641, -282638.262) ( 75d 4'55.60"W, 31d30'36.99"N)
Center      (   -8013.091,  -21050.921) ( 78d50'12.11"W, 33d55'36.35"N)
Band 1 Block=16867x1 Type=Byte, ColorInterp=Palette
  Color Table (RGB with 256 entries)
    0: 255,255,255,255
...

これが私がPythonで一緒にコブルすることに成功したものです:

from osgeo import gdal, osr

src_filename = '/tmp/Charlotte SEC 100.tif'
dst_filename = '/tmp/foo.tiff'

# Opens source dataset
src_ds = gdal.Open(src_filename)
format = "GTiff"
driver = gdal.GetDriverByName(format)

# Open destination dataset
dst_ds = driver.CreateCopy(dst_filename, src_ds, 0)

# Specify raster location through geotransform array
# (upperleftx, scalex, skewx, upperlefty, skewy, scaley)
# Scale = size of one pixel in units of raster projection
# this example below assumes 100x100
gt = [-365041.822, 100, 0, 240536.420, 0, -100]

# Set location
dst_ds.SetGeoTransform(gt)

# Get raster projection
epsg = 4269            # http://spatialreference.org/ref/sr-org/lambert_conformal_conic_2sp/
srs = osr.SpatialReference()
srs.ImportFromEPSG(epsg)
dest_wkt = srs.ExportToWkt()

# Set projection
dst_ds.SetProjection(dest_wkt)

# Close files
dst_ds = None
src_ds = None

しかし、「赤い点」を35-13.643782N、080-57.190157Wに配置する方法がよくわかりません。

ここでいくつかの新しい詳細を学ぶ必要があります(GISに関する用語)。


調査する必要があるトピックはジオリファレンスです。
PolyGeo

ありがとうございます。ジオリファレンスという用語を使用してGoogle検索を行いました。それは役に立ちました。戦いの半分は使用にどのような専門用語を知っている...
ブラッド・ウォーカー

何か不足していると確信していますが、データをKMLなどに変換することを検討しましたか?
バリーカーター2016年

1
DD-MM.mmmmH座標を10進度に変換する必要がある場合があります。半球情報を解析する必要がありますWまたはSは負の値を意味します(これを最後のステップとして実行します)。分は60で割って、度の部分に追加または連結する必要があります。
mkennedy 2016年

回答:


7

あなたのgdalinfo出力が示すあなたはカラーテーブル(AKAパレット)を持つ単一バンドのGeoTIFFを持っています。そのカラーテーブルの値が表示されないため、以下のコマンドはシングルバンド+カラーテーブルを3バンドのRGB GeoTIFFに変換します。コマンドは、ASCIIファイルにヘッダー行があり、座標が10進度であると想定しています。そうでない場合は、ファイルを変更する必要があります。

入力:

$ cat testlonlat.csv
LON,LAT
143.798425,-15.551485
143.827437,-15.535119
143.84561,-15.530017
143.859107,-15.54819
143.812347,-15.523641
143.853581,-15.534694
143.883337,-15.537669
143.885356,-15.561687
143.887694,-15.588468

$ gdalinfo testutm.tif
Driver: GTiff/GeoTIFF
Files: testutm.tif
Size is 1102, 959
Coordinate System is:
PROJCS["WGS 84 / UTM zone 54S",
    GEOGCS["WGS 84",
        DATUM["WGS_1984",
            SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563,
                AUTHORITY["EPSG","7030"]],
            AUTHORITY["EPSG","6326"]],
        PRIMEM["Greenwich",0,
            AUTHORITY["EPSG","8901"]],
        UNIT["degree",0.0174532925199433,
            AUTHORITY["EPSG","9122"]],
        AUTHORITY["EPSG","4326"]],
    PROJECTION["Transverse_Mercator"],
    PARAMETER["latitude_of_origin",0],
    PARAMETER["central_meridian",141],
    PARAMETER["scale_factor",0.9996],
    PARAMETER["false_easting",500000],
    PARAMETER["false_northing",10000000],
    UNIT["metre",1,
        AUTHORITY["EPSG","9001"]],
    AXIS["Easting",EAST],
    AXIS["Northing",NORTH],
    AUTHORITY["EPSG","32754"]]
Origin = (798741.168775000027381,8282084.855279999785125)
Pixel Size = (10.000000000000000,-10.000000000000000)
Metadata:
  AREA_OR_POINT=Area
Image Structure Metadata:
  INTERLEAVE=BAND
Corner Coordinates:
Upper Left  (  798741.169, 8282084.855) (143d47' 4.96"E, 15d31'16.22"S)
Lower Left  (  798741.169, 8272494.855) (143d47' 9.15"E, 15d36'27.98"S)
Upper Right (  809761.169, 8282084.855) (143d53'14.43"E, 15d31'11.47"S)
Lower Right (  809761.169, 8272494.855) (143d53'18.78"E, 15d36'23.20"S)
Center      (  804251.169, 8277289.855) (143d50'11.83"E, 15d33'49.74"S)
Band 1 Block=1102x7 Type=Byte, ColorInterp=Palette
  Color Table (RGB with 256 entries)
    0: 120,112,136,255
    1: 96,104,88,255
    ...
    254: 76,124,140,255
    255: 232,228,236,255

処理する:

$ gdal_translate -expand rgb testutm.tif testutm_rgb.tif

$ ogr2ogr -f "GeoJSON" -dialect sqlite                      \
  -sql "select ST_buffer(Geometry,0.001) from testlonlat"   \
  -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:32754                        \
  /vsistdout/ CSV:testlonlat.csv -oo X_POSSIBLE_NAMES=Lon   \
  -oo Y_POSSIBLE_NAMES=Lat |  gdal_rasterize -b 1 -b 2 -b 3 \
  -burn 255 -burn 0 -burn 0 /vsistdin/ testutm_rgb.tif

最後のコマンドは次のことを行います。

  • Lon / Latポイントをより大きなポリゴンにバッファリングして見やすくします(1つのピクセルを赤にしたい場合はスキップできます)
  • WGS84緯度/経度(EPSG:4326)からラスターと同じ座標系に変換します(EPSG:32754はWGS 84 UTMゾーン54Sであり、CRSは異なります)
  • 出力ポリゴンをGeoJSONとしてSTDOUTに書き込み、それをパイプして gdal_rasterize
  • RGB 255,0,0をRGBラスターバンド1、2、3に書き込みます

結果:

ここに画像の説明を入力してください


3

あなたは良いスタートを切っています。gdal.CreateCopyジオリファレンスを処理するので、ジオトランスフォームとプロジェクションを使用してもう一度設定する必要はありません。

完全なプロセスは、経度/緯度座標をラスター空間参照のXY座標に変換します。次に、これらのXY座標は、逆geotransformを使用してラスターの行、列のインデックスに変換されます。一部のピクセル値はその位置に書き込まれます。

from osgeo import gdal, osr
import numpy as np

src_filename = '/tmp/Charlotte SEC 100.tif'
dst_filename = '/tmp/foo.tiff'

# Opens source dataset
src_ds = gdal.Open(src_filename)
format = "GTiff"
driver = gdal.GetDriverByName(format)

# Open destination dataset
dst_ds = driver.CreateCopy(dst_filename, src_ds, 0)

# Get raster projection
epsg = 4269         # http://spatialreference.org/ref/sr-org/lambert_conformal_conic_2sp/
srs = osr.SpatialReference()
srs.ImportFromEPSG(epsg)

# Make WGS84 lon lat coordinate system
world_sr = osr.SpatialReference()
world_sr.SetWellKnownGeogCS('WGS84')

# Transform lon lats into XY
lonlat = [[0.,30.], [20., 30.], [25., 30.]]
coord_transform = osr.CoordinateTransformation(world_sr, srs)
newpoints = coord_transform.TransformPoints(lonlat) # list of XYZ tuples

# Make Inverse Geotransform  (try:except due to gdal version differences)
try:
    success, inverse_gt = gdal.InvGeoTransform(gt)
except:
    inverse_gt = gdal.InvGeoTransform(gt)

# [Note 1] Set pixel values
marker_array_r = np.array([[255]], dtype=np.uint8)
marker_array_g = np.array([[0]], dtype=np.uint8)
marker_array_b = np.array([[0]], dtype=np.uint8)
for x,y,z in newpoints:
    pix_x = int(inverse_gt[0] + inverse_gt[1] * x + inverse_gt[2] * y)
    pix_y = int(inverse_gt[3] + inverse_gt[4] * x + inverse_gt[5] * y)
    dst_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(marker_array_r, pix_x, pix_y)
    dst_ds.GetRasterBand(2).WriteArray(marker_array_g, pix_x, pix_y)
    dst_ds.GetRasterBand(3).WriteArray(marker_array_b, pix_x, pix_y)

# Close files
dst_ds = None
src_ds = None

注1:

コマンドgdal.RasterBand.WriteArray(array, xoff, yoff)は左上隅から操作します。この例では私は、値255と1x1のアレイを提供xoffし、yoff経度/緯度の位置に対する実際の行、列インデックスです。3x3の正方形を書き込む場合は、調整xoffyoffて1を引く必要があります。また、配列のデータ型がラスターのデータ型と一致していることを確認する必要があります。「赤い点」が欲しいと言ったので、私はuint8の3つのバンドがあると仮定しています。

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