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rasterioを使用してラスター内のポイントで単一のピクセル値を取得するには、https：//github.com/mapbox/rasterio/pull/275に例があります。 しかし、ラスタ内の単一のポイントで値を抽出するために使用できる、ラスタリオ（CLIではなく）内に直接APIがありますか？ -編集 with rasterio.drivers(): # Read raster bands directly to Numpy arrays. # with rasterio.open('C:\\Users\\rit\\38ERP.tif') as src: x = (src.bounds.left + src.bounds.right) / 2.0 y = (src.bounds.bottom + src.bounds.top) / 2.0 vals = src.sample((x, y)) for val in vals: print list(val)

14 python  numpy  rasterio 

現在、rasterioを使用してSentinel-2 AWS .jp2イメージファイルを開くと「アクセス拒否」エラーが発生します（現在はSinergiseによってホストされており、こちらにあります）。 私のコードは次のようになります。 import rasterio access_key = '*****************' secret_access_key = '***********************' region_name = 'eu-central-1' Session = rasterio.env.Env(aws_access_key_id=access_key, aws_secret_access_key=secret_access_key, region_name=region_name) url = 's3://sentinel-pds/tiles/10/S/DG/2015/12/7/0/B01.jp2' with Session: with rasterio.open(url) as dataset: print dataset 応答は次のとおりです。 --------------------------------------------------------------------------- CPLE_AWSAccessDenied Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-4f6da7274649> in <module>() 12 13 with Session: ---> 14 with rasterio.open(url) …

12 python  remote-sensing  sentinel-2  rasterio  amazon-web-services 

誰かがRasterioやGDALを使用して複数の.tifファイルを複数のバンドスタックにスタックする雄弁な方法を持っていますか？ 私はgdal_merge.pyのようなサブプロセスコマンドの使用を避け、それを私のpythonスクリプトの一部として持つ方法を探しています。 RasterioとGDALの両方が.tifファイルを配列として読み取ることを知っていますが、それらの配列をスタックして、結果を別々のバンドとして書き出すにはどうすればよいですか？

11 python  gdal  geotiff-tiff  multi-band  rasterio 

rasterioを使用してtifのウィンドウを読んでいます。利用可能な概要を利用して、実際の解像度で読み取る代わりに、データのダウンサンプリングされたバージョンを取得するにはどうすればよいですか？ 今私はこのようなウィンドウを読んでいます： rmin, cmin = source.index(xmin, ymin) rmax, cmax = source.index(xmax, ymax) data = source.read(band, window=((rmax, rmin), (cmin, cmax))) 私がやりたいこと： rmin, cmin = source.index(xmin, ymin, use_overview=True) rmax, cmax = source.index(xmax, ymax, use_overview=True) data = source.read(band, window=((rmax, rmin), (cmin, cmax)), use_overview=True) 何か案は？私の場合、概要は内部的なものですが、概要を読み取るソリューションはどれも優れています。

9 python  rasterio 

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 == …

8 geojson  osgeo  geopandas  rasterio