rasterioとgeopandasを使用してラスターをクロップする

歴史的な航空写真を切り抜いています。これらの写真は、端に大きな黒い領域があります（値0）。ただし、値が0の有効なデータもあります。私が使用しているワークフローは：

rasterioでラスターを読み込む
rasterio.features.shapes（）を使用してラスターをポリゴン化します
値が0でサイズが5000平方メートルを超えるポリゴンを特定する
元の画像をポリゴンでマスクし、反転マスクを実行します

これが単一の画像をマスクするための私の現在のコードです：

import rasterio
from rasterio import features
from rasterio import mask
import json
import geopandas as gpd

results = []
final_results = []

with rasterio.open(r"C:\1927_oahu\tif\_Line1_6to8_0.tif") as src:
    src_meta = src.meta
    src_affine = src_meta.get("transform")

    band = src.read(1)

    for geometry, raster_value in features.shapes(band, transform=src_affine):
        if raster_value == 0:
        result = {'properties': {'raster_value': raster_value}, 'geometry': geometry}
        results.append(result)

gpd_results = gpd.GeoDataFrame.from_features(results)

gpd_results["area"] = gpd_results["geometry"].area

gpd_results_filtered = gpd_results[gpd_results["area"] > 5000]

gpd_filtered_json_str = gpd_results_filtered.to_json()

gpd_filtered_json_dict = json.loads(gpd_filtered_json_str)

for k, v in gpd_filtered_json_dict.iteritems():
    if k == "features":
        for items in v:
            #final_results = {"coordinates": (items.get("geometry").get("coordinates"))}
            final_results = {"geometry": (items.get("geometry").get("coordinates"))}

masked_band, masked_transform = mask.mask(src, final_results, invert=True)

src_meta.update(dtype=rasterio.uint8, nodata=0)
with rasterio.open(os.path.join(r"C:\1927_oahu_output", "out.tif"), 'w', **src_meta) as dst:
    dst.write_band(1, masked_band.astype(rasterio.uint8))

このコードを実行すると、次のエラーが表示されます。 AttributeError: 'str' object has no attribute 'get'

rasterio.maskのドキュメントの状態：ポリゴンは、保持するラスタのフィーチャの境界を指定するGeoJSONのような辞書です。指定されたポリゴン以外のすべてのデータはnodataに設定されます。

私はrasterio.maskに間違ったタイプの "GeoJSON-like dict"を与えていると想定しています。私は成功することなくいくつかの方法でdictを再フォーマットしようとしました。誰かがGeoJSONを「GeoJSONのような辞書」に変換する正しい方法を知っていますか？

または、「GeoJSONのようなdict」の正しい形式を提供できますか？

私はラスタリオとジオパンダが初めてです。

— ロスウィン
ソース

この問題は解決されました。問題は、ドキュメントを誤って読んだことです。2回目の読み取りでは、rasterio.maskのドキュメントに、ポリゴンはGeoJSONに似たディクトのリストである必要があることが明記されています。私はこの回答からそれらのリストを生成する次のコードスニペットを見つけました：

geoms = [feature["geometry"] for feature in shapefile]

これが機能している完全なコードです：

import rasterio
from rasterio import features
from rasterio import mask
import json
import geopandas as gpd
import os

results = []
final_results = []

with rasterio.open(r"C:\1927_oahu\tif\_Line1_6to8_0.tif") as src:
    src_meta = src.meta.copy()
    src_affine = src_meta.get("transform")

    band = src.read(1)

    for geometry, raster_value in features.shapes(band, transform=src_affine):
        if raster_value == 1:
            result = {'properties': {'raster_value': raster_value}, 'geometry': geometry}
            results.append(result)

        gpd_results = gpd.GeoDataFrame.from_features(results)

        gpd_results["area"] = gpd_results["geometry"].area

        gpd_results_filtered = gpd_results[gpd_results["area"] > 5000]

        gpd_filtered_json_str = gpd_results_filtered.to_json()

        gpd_filtered_json_dict = json.loads(gpd_filtered_json_str)

        final_results = [feature["geometry"] for feature in gpd_filtered_json_dict["features"]]

        masked_band, masked_transform = mask.mask(src, final_results, invert=True)

        masked_band[masked_band > 255] = 0

        src_meta.update(dtype=rasterio.uint8, height=int(masked_band.shape[1]), width=int(masked_band.shape[2]), nodata=0, transform=masked_transform, compress='lzw')

        with rasterio.open(r"C:\1927_oahu\output\_Line1_6to8_0.tif"), 'w', **src_meta) as dst:
                dst.write(masked_band.astype(rasterio.uint8))

— ロスウィン
ソース