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1. GDAL庫介紹可能你不玩GIS，不懂這個庫到底有什么用，或者和python有什么關(guān)系。但是你要玩GIS，RS，你就應(yīng)當(dāng)知道這個庫的價值。就算你不玩GIS，我想這個庫對你也應(yīng)該有致命的吸引力。為什么？看下面的介紹吧！ 先看看這段GDAL主頁上的英文介紹吧！ 有人說我又不玩GIS。不錯，但是，你即使不玩GIS，這個庫也是滿有用的。首先，哪個庫支持這么多柵格（圖片）格式，哪個庫在C/C++/python/ruby/VB/java/C#(這個暫時不完全支持)下都能用，而且都一樣用？退一步講，3S軟件又不一定要用在3S下（很多醫(yī)學(xué)影像就是用PCI軟件來處理的）。再退一步，你的生活即使和3S一點(diǎn)關(guān)系都沒有，柵格數(shù)據(jù)又不單單只有GIS下才用到。你大可用這個庫來讀取jpg，gif，tif，xpm等格式。而且對各種格式支持得不是一般的好，很大一部分非標(biāo)準(zhǔn)格式照樣支持得非常好。我曾經(jīng)在java下玩過jai，以及一系列jai的擴(kuò)展庫，一些圖像格式在很多圖片瀏覽器中都可以正確讀取（有的甚至不是非標(biāo)準(zhǔn)格式），用jai死活就讀不出來！ 這個庫的python版和其他的python庫結(jié)合的很好。最直接、明顯的支持是使用Numeric庫來進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取和操作。各種矩陣魔術(shù)可以發(fā)揮得淋漓盡致（圖像其實就是矩陣）。而且按我的觀點(diǎn)，python對矩陣的操作比其他的語言有明顯的優(yōu)勢。寫出來的東西比其他語言寫出來的短小的多，而且好看得多。并且python的弱類型在處理柵格數(shù)據(jù)格式類型的時候代碼量比強(qiáng)類型的語言少了數(shù)倍（不用double，byte，short等等分開處理，這簡直就是先天上的優(yōu)勢）。所以我就喜歡用python做圖像的處理。所以就連GIS界的微軟ESRI也直接在ARCGIS9中用python來作柵格數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出。一句話，真是太方便啦！
2. 安裝
2.1. windows下的安裝官方安裝文檔在這里。下面是我自己的實踐步驟： 先去http://www./dl/下一個版本，解壓。 打開控制臺，輸入： “D:\Program Files\Microsoft Visual Studio .NET 2003\Vc7\bin\vcvars32.bat" 注冊vc的編譯環(huán)境。 打 開gdal文件夾下的nmake.opt修改GDAL_HOME = "C:\warmerda\bld"把路徑改到需要把gdal安裝的地方。不改也可以。這里需要添加python支持，所以修改PY_INST_DIR = $(GDAL_HOME)\pymod把路徑改成python下的Lib\site-packages文件夾下。PYDIR = "C:\Software\Python24" 改成python的安裝路徑。 下面的參數(shù)愛改什么就把前面的#刪除（要看您有沒有那些庫的源碼），注意一下路徑就可以了。我是都沒改。 后面就依次運(yùn)行
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1 nmake /f makefile.vc
2 nmake /f makefile.vc install
3 nmake /f makefile.vc devinstall
最后最后，還要去GDAL_HOME目錄下的bin文件夾下把gdal13.dll （也有可能是gdal12.dll）copy到PY_INST_DIR路徑下 到此處就完成安裝gdal（python）的工作。 最后需要注意一下，gdal在.net2005下只能順利編譯1.2，1.3以上版本不能順利編譯，有一個地方指針轉(zhuǎn)換出錯?？赡苁?005的編譯器比以往的嚴(yán)厲一點(diǎn)吧。另外,安裝了QGIS,對編譯也有一些影響,主要是proj庫的沖突,導(dǎo)致一個找不到"d:/program.obj"文件的錯誤,如果你有靜態(tài)編譯過proj,那么你可以打開nmake.opt修改有關(guān)proj的設(shè)置,如果搞不定,就卸載QGIS,然后編譯,編譯后再安裝QGIS.呵呵,還好QGIS的體積沒有ArcGIS那么可怕.
2.2. linux下的安裝linux下的安裝就更簡單了。直接
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1 ./configure
2 make
3 su
4 make install
5 ldconfig
就ok(默認(rèn)就已經(jīng)支持python)。當(dāng)然在第一步的時候需要看看是否依賴的庫都安裝了。如果缺少，就去安裝一個。如果對configure的條件不理解，就用./configure --help看看具體情況。
2.3. 安裝其他驅(qū)動這里講一個安裝hdf4的驅(qū)動的例子（默認(rèn)情況下gdal是不安裝hdf4的），其他驅(qū)動應(yīng)該和這個也差不了多少吧，可以作為其他的參考。完整步驟如下： 在windows下的安裝： 從ftp://ftp.ncsa.uiuc.edu/HDF/HDF/HDF%5FCurrent/bin/windows/下載42r1-win.ZIP，解壓。 編輯gdal根目錄下的nmake.opt，找到“# Uncomment the following and update to enable NCSA HDF Release 4 support.”這一行 把下面兩行前面的#去掉，然后改成：
HDF4_DIR = D:\warmerda\42r1-win\release #HDF4_LIB = /LIBPATH:$(HDF4_DIR)\lib hd421m.lib HDF4_LIB = $(HDF4_DIR)\dll\hd421m.lib $(HDF4_DIR)\dll\hm421m.lib \
用HDF4_LIB=/LIBPATH：這種形式似乎可以建立gdal的庫，但是往下編譯會出錯。而且要把$(HDF4_DIR)\dll和$(HDF4_DIR)\lib拷貝到同一個目錄下，不然會提示找不到庫 你也可以試一試在D:\Program Files\Microsoft Visual Studio .NET 2003\Common7\Tools\vsvars32.bat文件中添加HDF4_LIB路徑到“@set LIB=”這行的末尾（不要忘記;的分割符）。 然后找一下"INC="這行,把 -I$(HDF4_DIR)\include加到下一行的末尾（應(yīng)該也可以在vsvars32.bat中添加路徑，不過要重啟命令行）。 然后編譯吧！祝你好運(yùn)。 注意：上面的HDF4_DIR 是我本機(jī)的路徑，你要根據(jù)你自己的路徑進(jìn)行設(shè)置（想起我的一個老師說過的話：“抄人家的作業(yè)可以，不要連名字也一起抄走啊 ” 編譯成功后，要HDF4能運(yùn)行，還需要兩個庫，一個是zlib,一個是szip，可以到下面兩個鏈接去下載一個 ftp://hdf.ncsa.uiuc.edu/lib-external/zlib/1.2/bin ftp://hdf.ncsa.uiuc.edu/lib-external/szip/2.0/bin/windows 把這兩個庫下載后解壓，然后設(shè)置PATH系統(tǒng)變量，使得它們在默認(rèn)狀態(tài)下也可以被動態(tài)鏈接成功 。 在Linux下比在Windows下簡單： 只要用./configure --help察看一下打開HDF4的編譯開關(guān)（包括庫路徑，頭文件路徑等，看清楚），然后在./configure 后面加上那個開關(guān)以及hdf4的安裝路徑后就可以了。在configure后gdal會提示是否支持HDF4。 編譯后也要把zlib和szip的動態(tài)鏈接庫設(shè)置好 。 到此你已經(jīng)可以用C/C++來操作gdal讀寫hdf4的格式了！ 最后，為了讓Python能夠支持hdf的讀寫，別忘了把重新生成安裝后的pymod目錄下的內(nèi)容，還有g(shù)dal13，還有那兩個hdf的庫，還有zlib，szip的庫拷貝到Python的Lib\site-packages目錄下 。
2.4. 下載如果你實在玩不轉(zhuǎn)，可以在這里下載已經(jīng)編譯好的gdal1.3.2程序庫 以及其依賴的其他庫，其中包括hdf4，hdf5支持，以及proj，geos插件。注意，這里的geos是靜態(tài)鏈接的，注意版權(quán)（geos是LGPL的license）。hdf4和hdf5用的是release版本。這里是我的nmake配置文件，你可以對照你的實際情況參考一下。
3. 快速開始其實在主站的教程里已經(jīng)有python的示例了。但是我們還是按照自己的思路來開始吧。 第一步就是打開一個數(shù)據(jù)集。對于“數(shù)據(jù)集”這個名詞大家可能不會太習(xí)慣，但是對于一般的格式來說，一個“數(shù)據(jù)集”就是一個文件，比如一個gif文件就是一個以gif為擴(kuò)展名的文件。但是對于眾多RS數(shù)據(jù)來說，一個數(shù)據(jù)集包含的絕對不僅僅是一個文件。對于很多RS數(shù)據(jù)，他們把一張圖像分成數(shù)個圖像文件，然后放在一個文件夾中，用一些額外的文件來組織它們之間的關(guān)系，形成一個“數(shù)據(jù)集”。如果你不理解，那么就算了，當(dāng)成jpg或者gif文件好了。 下面我們打開一個tiff文件(GeoTIFF)。這個文件是我從GRASS的示例數(shù)據(jù)spearfish中導(dǎo)出的一個同名影像數(shù)據(jù)。
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1 >>> import gdal
2 >>> dataset = gdal.Open("j:/gisdata/gtif/spot.tif")
3 >>> dir(dataset)
4 [‘AddBand‘, ‘AdviseRead‘, ‘BuildOverviews‘, ‘FlushCache‘, ‘GetDescription‘, ‘Get
5 Driver‘, ‘GetGCPCount‘, ‘GetGCPProjection‘, ‘GetGCPs‘, ‘GetGeoTransform‘, ‘GetMe
6 tadata‘, ‘GetProjection‘, ‘GetProjectionRef‘, ‘GetRasterBand‘, ‘GetSubDatasets‘,
7 ‘RasterCount‘, ‘RasterXSize‘, ‘RasterYSize‘, ‘ReadAsArray‘, ‘ReadRaster‘, ‘Refr
8 eshBandInfo‘, ‘SetDescription‘, ‘SetGCPs‘, ‘SetGeoTransform‘, ‘SetMetadata‘, ‘Se
9 tProjection‘, ‘WriteRaster‘, ‘__del__‘, ‘__doc__‘, ‘__init__‘, ‘__module__‘, ‘_b
10 and‘, ‘_o‘]
11 >>>
這樣我們就打開了這個文件。并且我們可以看到可以供我們調(diào)用的函數(shù)們(更具體的API列表可以看這里)?，F(xiàn)在我們不做修改，不做添加，所以只要帶有Set開頭的函數(shù)以及有Write開頭的函數(shù)我們暫時都不管。因為RS影像必然要和地理上的位置掛上鉤，才能把圖像正確鋪展到一個坐標(biāo)系中。其中的信息和對應(yīng)關(guān)系有點(diǎn)復(fù)雜，不適合在快速開始中介紹，我們暫時也先不管。這里需要注意的就是幾個函數(shù)。 GetDescription 獲得柵格的描述信息。
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1 >>> dataset.GetDescription()
2 ‘j:/gisdata/gtif/spot.tif‘
3 >>>
看來這里的圖像描述是圖像的路徑名，但是這是和各種不同數(shù)據(jù)集相關(guān)的，不同數(shù)據(jù)集可能有不同的描述。這要看讀取驅(qū)動的實現(xiàn)作者的高興了。 RasterCount 獲得柵格數(shù)據(jù)集的波段數(shù)。 GetRasterBand 獲得柵格數(shù)據(jù)集的波段。
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1 >>> dataset.RasterCount
2 1
3 >>> band = dataset.GetRasterBand(1)
4 >>>
這里需要解釋的是Band這個詞。這個詞可以翻譯成“波段”，“通道”等等。我這里把它統(tǒng)一稱為“波段”。因為遙感衛(wèi)星的傳感器有很多個。一個傳感器只負(fù)責(zé)接收一個頻率范圍的地物反射光波，一個頻率范圍的光波記錄稱為一個波段。是不是暈了？其實說得簡單一點(diǎn)。其實你可以把波段看成紅綠藍(lán)幾種顏色。圖像不是分RGB三色嗎？把R，G，B值都提取出來成為三個表。R值表就是波段一，G值表就是波段二，B值表就是波段三。 這里我們看到這張圖只有一個波段(一種顏色)。就可以把它看成是一個灰度圖(類似黑白照片)。如果RasterCount是3，就有可能是彩色圖。如果RasterCount是比3大的數(shù)，恭喜你，你看到一張遙感影像。有很多衛(wèi)星的傳感器大于3個，比如TM就有7個波段，不僅有可見光，還有紅外等其他非可見光。，所以，波段一般比RGB能表達(dá)的豐富地多。不過這樣一來就需要我們從中挑出3個波段然后組合成RGB，當(dāng)然這樣就有可能使圖像顯示出來的東西不像平常我們看到的那樣。這樣安排是因為對科學(xué)有幫助(一些波段在科學(xué)家眼里比真實的彩色照片有價值)。不理解就跳過，很正常，我第一次聽這種東西也覺得很玄:) 這里我們獲取了第一個波段(紅色值組成的表)。注意！這里的波段獲取和通常的C數(shù)組獲取不一樣，開始是1不是0。獲取了波段，我們就可以在下面的操作中讀取這個波段的所有數(shù)值。 RasterXSize 圖像的寬度(X方向上的像素個數(shù)) RasterYSize 圖像的高度(Y方向上的像素個數(shù))
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1 >>> dataset.RasterXSize
2 950
3 >>> dataset.RasterYSize
4 700
5 >>>
可以看出我們的圖像大小是950*700。還是很小的一張圖。 ReadRaster 讀取圖像數(shù)據(jù)(以二進(jìn)制的形式) ReadAsArray 讀取圖像數(shù)據(jù)(以數(shù)組的形式)
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1 >>> help(dataset.ReadRaster)
2 Help on method ReadRaster in module gdal:
3 ReadRaster(self, xoff, yoff, xsize, ysize, buf_xsize=None, buf_ysize=None, buf_t
4 ype=None, band_list=None) method of gdal.Dataset instance
5 >>> help(dataset.ReadAsArray)
6 Help on method ReadAsArray in module gdal:
7 ReadAsArray(self, xoff=0, yoff=0, xsize=None, ysize=None) method of gdal.Dataset
8 instance
9 >>>
這兩個函數(shù)很重要，它們直接讀取圖像的數(shù)據(jù)，可以看到兩個函數(shù)的幫助中有一大溜的參數(shù)。解釋一下： xoff,yoff,xsize,ysize 你可能不想讀取整張圖像。只想讀取其中的一部分。那么就用xoff，yoff指定想要讀取的部分原點(diǎn)位置在整張圖像中距離全圖原點(diǎn)的位置。用xsize和ysize指定要讀取部分圖像的矩形大小。 buf_xsize buf_ysize 你可以在讀取出一部分圖像后進(jìn)行縮放。那么就用這兩個參數(shù)來定義縮放后圖像最終的寬和高，gdal將幫你縮放到這個大小。 buf_type 如果你要讀取的圖像的數(shù)據(jù)類型不是你想要的(比如原圖數(shù)據(jù)類型是short，你要把它們縮小成byte)，就可以設(shè)置它。 band_list 這就適應(yīng)上面多波段的情況。你可以指定讀取的波段序列。要哪幾個波段，不要哪幾個波段，你說了算。 舉個例子吧：
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1 >>> dataset.ReadAsArray(230,270,10,10)
2 array([[255, 255, 255, 232, 232, 255, 255, 255, 255, 222],
3 [255, 255, 255, 255, 255, 255, 210, 110, 11, 122],
4 [255, 255, 255, 255, 255, 255, 210, 255, 11, 243],
5 [201, 255, 255, 255, 255, 200, 200, 110, 122, 243],
6 [111, 211, 255, 201, 255, 255, 100, 11, 132, 243],
7 [255, 100, 100, 100, 110, 100, 110, 111, 122, 243],
8 [255, 255, 255, 255, 255, 255, 122, 222, 255, 255],
9 [255, 255, 255, 255, 255, 255, 243, 243, 255, 255],
10 [255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255],
11 [255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255]],‘b‘)
12 >>> dataset.ReadRaster(230,270,10,10)
13 ‘\xff\xff\xff\xe8\xe8\xff\xff\xff\xff\xde\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xd2n\x0bz\xff\
14 xff\xff\xff\xff\xff\xd2\xff\x0b\xf3\xc9\xff\xff\xff\xff\xc8\xc8nz\xf3o\xd3\xff\x
15 c9\xff\xffd\x0b\x84\xf3\xffdddndnoz\xf3\xff\xff\xff\xff\xff\xffz\xde\xff\xff\xff
16 \xff\xff\xff\xff\xff\xf3\xf3\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff
17 \xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff‘
18 >>>
我們就把圖像中位于230,270，寬度10高度10的數(shù)據(jù)讀取出來了。 我們看完了數(shù)據(jù)集的主要函數(shù)。似乎已經(jīng)夠用了。的確，如果只是為了顯示圖像，這些的確已經(jīng)夠了。但是如果需要更多信息，我們就不得不進(jìn)入波段操作數(shù)據(jù)(實際上我們大多數(shù)時候都需要進(jìn)入band獲取信息)。下面我們現(xiàn)在來看看剛才讀取出來的那個band有些什么東西可以供我們操作的(具體的API列表看這里)。
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1 >>> dir(band)
2 [‘AdviseRead‘, ‘Checksum‘, ‘ComputeBandStats‘, ‘ComputeRasterMinMax‘, ‘DataType‘
3 , ‘Fill‘, ‘FlushCache‘, ‘GetDefaultHistogram‘, ‘GetDescription‘, ‘GetHistogram‘,
4 ‘GetMaximum‘, ‘GetMetadata‘, ‘GetMinimum‘, ‘GetNoDataValue‘, ‘GetOffset‘, ‘GetO
5 verview‘, ‘GetOverviewCount‘, ‘GetRasterColorInterpretation‘, ‘GetRasterColorTab
6 le‘, ‘GetScale‘, ‘GetStatistics‘, ‘ReadAsArray‘, ‘ReadRaster‘, ‘SetDefaultHistog
7 ram‘, ‘SetDescription‘, ‘SetMetadata‘, ‘SetNoDataValue‘, ‘SetRasterColorInterpre
8 tation‘, ‘SetRasterColorTable‘, ‘WriteArray‘, ‘WriteRaster‘, ‘XSize‘, ‘YSize‘, ‘
9 __doc__‘, ‘__init__‘, ‘__module__‘, ‘_o‘]
10 >>>
挑幾個有用的吧。
Toggle line numbers
1 >>> band.XSize
2 950
3 >>> band.YSize
4 700
5 >>> band.DataType
6 1
7 >>>
不用解釋了吧，波段圖像的寬和高(象元為單位)。DataType，圖像中實際數(shù)值的數(shù)據(jù)類型。具體數(shù)據(jù)類型定義在gdalconst模塊里。使用的時候用import gdalconst引入。
Toggle line numbers
1 >>> import gdalconst
2 >>> dir(gdalconst)
3 [‘CE_Debug‘, ‘CE_Failure‘, ‘CE_Fatal‘, ‘CE_None‘, ‘CE_Warning‘, ‘CPLES_Backslash
4 Quotable‘, ‘CPLES_CSV‘, ‘CPLES_SQL‘, ‘CPLES_URL‘, ‘CPLES_XML‘, ‘CPLE_AppDefined‘
5 , ‘CPLE_AssertionFailed‘, ‘CPLE_FileIO‘, ‘CPLE_IllegalArg‘, ‘CPLE_NoWriteAccess‘
6 , ‘CPLE_None‘, ‘CPLE_NotSupported‘, ‘CPLE_OpenFailed‘, ‘CPLE_OutOfMemory‘, ‘CPLE
7 _UserInterrupt‘, ‘CXT_Attribute‘, ‘CXT_Comment‘, ‘CXT_Element‘, ‘CXT_Literal‘, ‘
8 CXT_Text‘, ‘DCAP_CREATE‘, ‘DCAP_CREATECOPY‘, ‘DMD_CREATIONDATATYPES‘, ‘DMD_CREAT
9 IONOPTIONLIST‘, ‘DMD_EXTENSION‘, ‘DMD_HELPTOPIC‘, ‘DMD_LONGNAME‘, ‘DMD_MIMETYPE‘
10 , ‘GA_ReadOnly‘, ‘GA_Update‘, ‘GCI_AlphaBand‘, ‘GCI_BlackBand‘, ‘GCI_BlueBand‘,
11 ‘GCI_CyanBand‘, ‘GCI_GrayIndex‘, ‘GCI_GreenBand‘, ‘GCI_HueBand‘, ‘GCI_LightnessB
12 and‘, ‘GCI_MagentaBand‘, ‘GCI_PaletteIndex‘, ‘GCI_RedBand‘, ‘GCI_SaturationBand‘
13 , ‘GCI_Undefined‘, ‘GCI_YellowBand‘, ‘GDT_Byte‘, ‘GDT_CFloat32‘, ‘GDT_CFloat64‘,
14 ‘GDT_CInt16‘, ‘GDT_CInt32‘, ‘GDT_Float32‘, ‘GDT_Float64‘, ‘GDT_Int16‘, ‘GDT_Int
15 32‘, ‘GDT_TypeCount‘, ‘GDT_UInt16‘, ‘GDT_UInt32‘, ‘GDT_Unknown‘, ‘GF_Read‘, ‘GF_
16 Write‘, ‘GPI_CMYK‘, ‘GPI_Gray‘, ‘GPI_HLS‘, ‘GPI_RGB‘, ‘GRA_Bilinear‘, ‘GRA_Cubic
17 ‘, ‘GRA_CubicSpline‘, ‘GRA_NearestNeighbour‘, ‘__builtins__‘, ‘__doc__‘, ‘__file
18 __‘, ‘__name__‘]
19 >>>
那些GDT開頭的就是數(shù)值數(shù)據(jù)類型。
Toggle line numbers
1 >>> band.GetNoDataValue()
2 65535.0
3 >>> band.GetMaximum()
4 >>> band.GetMinimum()
5 >>> band.ComputeRasterMinMax()
6 (1.0, 255.0)
7 >>>
Maximum 是表示在本波段數(shù)值中最大的值，Minimum當(dāng)然就是表示本波段中最小的值啦。我們可以看到在一開始這兩個都沒有值。因為對于文件格式不會有固有的最大最小值。所以我們通過函數(shù)ComputeRasterMinMax計算得到了。注意！這里的最大最小值不包括“無意義值”！也就是上面顯示的NoDataValue。需要解釋一下“無意義值”。不要以為0或者255在任何情況下都無意義。在很多情況下0，255需要和其他值一樣表示一個實際意義。雖然可能它最終會被顯示得和黑色一樣。而一些位置上的點(diǎn)要表示的意思是“什么也不是”，它在那個位置上只是為了占一個位置，使得整體圖像看起來像個矩形而已。在做實際應(yīng)用的時候兩種值的處理將會完全不一樣。所以需要設(shè)置無意義值，來和其他的值區(qū)別開來。而用ComputeRasterMinMax算出的最大最小值，是排除了無意義值后計算出來的最大最小值。
Toggle line numbers
1 >>> band.GetRasterColorInterpretation()
2 2
3 >>> gdalconst.GCI_PaletteIndex
4 2
5 >>> colormap = band.GetRasterColorTable()
6 >>> dir(colormap)
7 [‘Clone‘, ‘GetColorEntry‘, ‘GetColorEntryAsRGB‘, ‘GetCount‘, ‘GetPaletteInterpre
8 tation‘, ‘SetColorEntry‘, ‘__del__‘, ‘__doc__‘, ‘__init__‘, ‘__module__‘, ‘__str
9 __‘, ‘_o‘, ‘own_o‘, ‘serialize‘]
10 >>> colormap.GetCount()
11 256
12 >>> colormap.GetPaletteInterpretation()
13 1
14 >>> gdalconst.GPI_RGB
15 1
16 >>> for i in range(colormap.GetCount()):
17 ... print colormap.GetColorEntry(i),
18 ...
19 (0, 0, 0, 255) (0, 0, 28, 255) (0, 0, 56, 255) (0, 0, 85, 255) (0, 0, 113, 255)
20 (0, 0, 142, 255) (0, 0, 170, 255) (0, 0, 199, 255) (0, 0, 227, 255) (0, 0, 255,
21 255) (0, 28, 0, 255) (0, 28, 28, 255) (0, 28, 56, 255) (0, 28, 85, 255) (0, 28,
22 113, 255) (0, 28, 142, 255) (0, 28, 170, 255) (0, 28, 199, 255) (0, 28, 227, 255
23 ) (0, 28, 255, 255) (0, 56, 0, 255) (0, 56, 28, 255) (0, 56, 56, 255) (0, 56, 85
24 , 255) (0, 56, 113, 255) (0, 56, 142, 255) (0, 56, 170, 255) (0, 56, 199, 255) (
25 0, 56, 227, 255) (0, 56, 255, 255) (0, 85, 0, 255) (0, 85, 28, 255) (0, 85, 56,
26 255) (0, 85, 85, 255) (0, 85, 113, 255) (0, 85, 142, 255) (0, 85, 170, 255) (0,
27 85, 199, 255) (0, 85, 227, 255) (0, 85, 255, 255) (0, 113, 0, 255) (0, 113, 28,
28 255) (0, 113, 56, 255) (0, 113, 85, 255) (0, 113, 113, 255) (0, 113, 142, 255) (
29 0, 113, 170, 255) (0, 113, 199, 255) (0, 113, 227, 255) (0, 113, 255, 255) (0, 1
30 42, 0, 255) (0, 142, 28, 255) (0, 142, 56, 255) (0, 142, 85, 255) (0, 142, 113,
31 255) (0, 142, 142, 255) (0, 142, 170, 255) (0, 142, 199, 255) (0, 142, 227, 255)
32 (0, 142, 255, 255) (0, 170, 0, 255) (0, 170, 28, 255) (0, 170, 56, 255) (0, 170
33 , 85, 255) (0, 170, 113, 255) (0, 170, 142, 255) (0, 170, 170, 255) (0, 170, 199
34 , 255) (0, 170, 227, 255) (0, 170, 255, 255) (0, 199, 0, 255) (0, 199, 28, 255)
35 (0, 199, 56, 255) (0, 199, 85, 255) (0, 199, 113, 255) (0, 199, 142, 255) (0, 19
36 9, 170, 255) (0, 199, 199, 255) (0, 199, 227, 255) (0, 199, 255, 255) (0, 227, 0
37 , 255) (0, 227, 28, 255) (0, 227, 56, 255) (0, 227, 85, 255) (0, 227, 113, 255)
38 (0, 227, 142, 255) (0, 227, 170, 255) (0, 227, 199, 255) (0, 227, 227, 255) (0,
39 227, 255, 255) (0, 255, 0, 255) (0, 255, 28, 255) (0, 255, 56, 255) (0, 255, 85,
40 255) (0, 255, 113, 255) (0, 255, 142, 255) (0, 255, 170, 255) (0, 255, 199, 255
41 ) (0, 255, 227, 255) (0, 255, 255, 255) (28, 0, 0, 255) (28, 0, 28, 255) (28, 0,
42 56, 255) (28, 0, 85, 255) (28, 0, 113, 255) (28, 0, 142, 255) (28, 0, 170, 255)
43 (28, 0, 199, 255) (28, 0, 227, 255) (28, 0, 255, 255) (28, 28, 0, 255) (28, 28,
44 28, 255) (28, 28, 56, 255) (28, 28, 85, 255) (28, 28, 113, 255) (28, 28, 142, 2
45 55) (28, 28, 170, 255) (28, 28, 199, 255) (28, 28, 227, 255) (28, 28, 255, 255)
46 (28, 56, 0, 255) (28, 56, 28, 255) (28, 56, 56, 255) (28, 56, 85, 255) (28, 56,
47 113, 255) (28, 56, 142, 255) (28, 56, 170, 255) (28, 56, 199, 255) (28, 56, 227,
48 255) (28, 56, 255, 255) (28, 85, 0, 255) (28, 85, 28, 255) (28, 85, 56, 255) (2
49 8, 85, 85, 255) (28, 85, 113, 255) (28, 85, 142, 255) (28, 85, 170, 255) (28, 85
50 , 199, 255) (28, 85, 227, 255) (28, 85, 255, 255) (28, 113, 0, 255) (28, 113, 28
51 , 255) (28, 113, 56, 255) (28, 113, 85, 255) (28, 113, 113, 255) (28, 113, 142,
52 255) (28, 113, 170, 255) (28, 113, 199, 255) (28, 113, 227, 255) (28, 113, 255,
53 255) (28, 142, 0, 255) (28, 142, 28, 255) (28, 142, 56, 255) (28, 142, 85, 255)
54 (28, 142, 113, 255) (28, 142, 142, 255) (28, 142, 170, 255) (28, 142, 199, 255)
55 (28, 142, 227, 255) (28, 142, 255, 255) (28, 170, 0, 255) (28, 170, 28, 255) (28
56 , 170, 56, 255) (28, 170, 85, 255) (28, 170, 113, 255) (28, 170, 142, 255) (28,
57 170, 170, 255) (28, 170, 199, 255) (28, 170, 227, 255) (28, 170, 255, 255) (28,
58 199, 0, 255) (28, 199, 28, 255) (28, 199, 56, 255) (28, 199, 85, 255) (28, 199,
59 113, 255) (28, 199, 142, 255) (28, 199, 170, 255) (28, 199, 199, 255) (28, 199,
60 227, 255) (28, 199, 255, 255) (28, 227, 0, 255) (28, 227, 28, 255) (28, 227, 56,
61 255) (28, 227, 85, 255) (28, 227, 113, 255) (28, 227, 142, 255) (28, 227, 170,
62 255) (28, 227, 199, 255) (28, 227, 227, 255) (28, 227, 255, 255) (28, 255, 0, 25
63 5) (28, 255, 28, 255) (28, 255, 56, 255) (28, 255, 85, 255) (28, 255, 113, 255)
64 (28, 255, 142, 255) (28, 255, 170, 255) (28, 255, 199, 255) (28, 255, 227, 255)
65 (28, 255, 255, 255) (56, 0, 0, 255) (56, 0, 28, 255) (56, 0, 56, 255) (56, 0, 85
66 , 255) (56, 0, 113, 255) (56, 0, 142, 255) (56, 0, 170, 255) (56, 0, 199, 255) (
67 56, 0, 227, 255) (56, 0, 255, 255) (56, 28, 0, 255) (56, 28, 28, 255) (56, 28, 5
68 6, 255) (56, 28, 85, 255) (56, 28, 113, 255) (56, 28, 142, 255) (56, 28, 170, 25
69 5) (56, 28, 199, 255) (56, 28, 227, 255) (56, 28, 255, 255) (56, 56, 0, 255) (56
70 , 56, 28, 255) (56, 56, 56, 255) (56, 56, 85, 255) (56, 56, 113, 255) (56, 56, 1
71 42, 255) (56, 56, 170, 255) (56, 56, 199, 255) (56, 56, 227, 255) (56, 56, 255,
72 255) (56, 85, 0, 255) (56, 85, 28, 255) (56, 85, 56, 255) (56, 85, 85, 255) (56,
73 85, 113, 255) (56, 85, 142, 255) (56, 85, 170, 255) (56, 85, 199, 255) (56, 85,
74 227, 255) (56, 85, 255, 255) (56, 113, 0, 255) (56, 113, 28, 255) (56, 113, 56,
75 255) (56, 113, 85, 255) (56, 113, 113, 255) (56, 113, 142, 255) (56, 113, 170,
76 255) (56, 113, 199, 255) (56, 113, 227, 255) (56, 113, 255, 255) (56, 142, 0, 25
77 5) (56, 142, 28, 255) (56, 142, 56, 255) (56, 142, 85, 255) (56, 142, 113, 255)
78 (56, 142, 142, 255)
79 >>>
通過GetRasterColorInterpretation，我們知道我們的圖像是一個顏色表索引的圖像而不是純粹的黑白灰度圖像(PaletteIndex，其他的顏色模型，可以察看gdalconst模塊中GCI打頭的枚舉值)。這意味著我們讀出的數(shù)據(jù)有可能不是真實的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)只是一個個實際數(shù)據(jù)的索引。真實數(shù)據(jù)存儲在另一個表中。我們通過ReadRaster讀出的數(shù)據(jù)值只是對應(yīng)到這個表的一個索引而已。我們需要通過讀出這些數(shù)據(jù)，并在真實數(shù)據(jù)表中找出真實數(shù)據(jù)，重新組織成一個RGB表才能用來繪制。如果我們不經(jīng)過對應(yīng)，我們繪制出來的東西可能什么東西都不是。 用GetRasterColorTable獲得了顏色表，通過GetPaletteInterpretation我們知道我們獲得的顏色表是一個RGB顏色表。GDAL支持多種顏色表，具體可以參考gdalconst模塊中GPI打頭的枚舉值。然后我們可以通過GetCount獲得顏色的數(shù)量。通過GetColorEntry獲得顏色表中的值。這里的顏色值都是一個4值的元組。里面有意義的只有前三個(如果顏色模型是GPI_RGB, GPI_HLS，都使用前3個，如果采用GPI_CMYK，則4個值都有意義了)。
Toggle line numbers
1 >>> help(band.ReadAsArray)
2 Help on method ReadAsArray in module gdal:
3 ReadAsArray(self, xoff=0, yoff=0, win_xsize=None, win_ysize=None, buf_xsize=None
4 , buf_ysize=None, buf_obj=None) method of gdal.Band instance
5 >>> help(band.ReadRaster)
6 Help on method ReadRaster in module gdal:
7 ReadRaster(self, xoff, yoff, xsize, ysize, buf_xsize=None, buf_ysize=None, buf_t
8 ype=None) method of gdal.Band instance
9 >>>
顯然，band里的ReadAsArray參數(shù)顯然比dataset里面的要好用，而ReadRaster則差不多。但是ReadAsArray讀出的是數(shù)組，可以用Numeric模塊進(jìn)行矩陣魔法。ReadRaster讀出的是二進(jìn)制，雖然可以直接繪制，但是對于一些繪圖API來說，對[[RRR...][GGG...][BBB...]]表的處理明顯不如[[RGB][RGB]...]，有的甚至不支持。雖然可以用struct.unpack來拆封，可效率上就差很多(而且拆封出來還是數(shù)組)。數(shù)組在矩陣魔法的控制之下則會顯得十分方便快捷，最后用tostring直接轉(zhuǎn)化稱為二進(jìn)制繪制，速度也相當(dāng)快。 好了，快速開始已經(jīng)使我們可以初步看清楚了gdal中圖像的組織。下面用一句話總結(jié)一下：波段組成圖像，波段指揮顏色。
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is a translator library for raster geospatial data formats that is released under an
），下面的$(HDF4_DIR)可以不用改，那個是變量，會自動替代HDF4_DIR 路徑。
