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PythonでLASデータを操作する方法を学び始め、他のユーザーがLASファイルをどのように処理するかを知りたいと思いました。ポイントを読み取り（numpy配列を使用しています）、クラス1および2（未分類およびグラウンド）を別の配列にフィルター処理します。私は次のコードを持っていますが、ポイントをフィルタリングすることはできません。 # Import modules from liblas import file import numpy as np if __name__=="__main__": '''Read LAS file and create an array to hold X, Y, Z values''' # Get file las_file = r"E:\Testing\ground_filtered.las" # Read file f = file.File(las_file, mode='r') # Get number of points from header num_points = int(f.__len__()) …

15 python  lidar  numpy  array  liblas 

Windows 7 64ビットにインストールされたNumpy 1.3およびGdal 1.9.1でPython 2.6.5（32ビット）を使用しています。800 MBのImagine（.img）ラスターデータセットをNumpy配列に読み取ってラスター代数を実行しようとしていますが、次のコードを実行するとすぐにPython.exeがクラッシュします。 from osgeo import gdal g = gdal.Open(r'path\to\dataset', gdal.GA_Readonly) b = g.GetRasterBand(1) data = b.ReadAsArray() Python.exeはb.ReadAsArray()呼び出し時にクラッシュします。Google検索をいくつか行って、Gdal 1.6からWindows 7 64bitでこの問題に言及している記事を見つけましたが、当時の最新の開発バージョンで修正されたと述べました。 他の誰かがこの問題を抱えていましたか？回避策はありますか？ 更新： PyDevでコードをデバッグして、どこでエラーが発生しているかを特定することにしました。私が伝えることができる（まだエラーメッセージが表示されない）ことから、g​​dal_array.pyの22行目で失敗しています。 _mod = imp.load_module('_gdal_array', fp, pathname, description) 上記のコード行に足を踏み入れると、numpyのinit .pyモジュールに移動します。numpyの最後に到達したとき。__ init __ .pyモジュール、上記のコード行に戻ります。次に、ステップインボタンを押すと、gdal_array.py内の次の行に移動しますが、スクリプトはエラーメッセージも何も表示されずに終了します。 更新＃2： GDAL 1.9.1をアンインストールし、Python CheeseshopおよびOSGeoのWindows BinariesからGDAL 1.6.1をインストールしました。まだ同じ問題がありました。

12 gdal  numpy  python-2.6  array 

私はGISの初心者なので、ここにコメントがあれば嬉しく思います。 QGISに接続したPostgreSQLのテーブルがあります。datatypeのテーブルに列がありますarray[]。しかし、ユーザーが{a、d、c}などのビューを使用して列にデータを挿入するのは簡単ではありません。データを編集する簡単な方法はありますか？ 'a、b、c'のようなQGIS triggerにデータを入れ、データをPostgres正しい外観でテーブルに入れるINSERT / UPDATE BEFOREをオンにするというアイデアがあります。しかし、それも最善の方法ではないようです。

9 qgis  postgresql  array 

私はGDALのReadAsArrayメソッドを使用して、numpy（具体的には再分類）を使用してラスターデータを処理しています。ラスターが大きいため、配列をブロックで処理し、各ブロックを反復処理して、GeoExamplesの例と同様の方法で処理します。 これらのブロックのサイズを設定して、ラスター全体の処理にかかる時間を最適化する方法を検討しています。numpy配列サイズの制限と、ラスタの「自然な」ブロックサイズを使用するためのGDAL GetBlockSizeの使用に注意して、「自然な」サイズの倍数で構成されるいくつかの異なるブロックサイズを使用してテストしました。以下のサンプルコードで： import timeit try: import gdal except: from osgeo import gdal # Function to read the raster as arrays for the chosen block size. def read_raster(x_block_size, y_block_size): raster = "path to large raster" ds = gdal.Open(raster) band = ds.GetRasterBand(1) xsize = band.XSize ysize = band.YSize blocks = 0 …

9 python  raster  gdal  numpy  array