A saída da matriz de dados raster virou no eixo x usando python / gdal?

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Estou tentando criar uma varredura usando as bibliotecas python gdal e cheguei ao ponto em que os dados estão sendo produzidos, mas os dados de saída são invertidos no eixo x do ponto de origem . Eu sei que devo estar ignorando alguma coisa, mas não consigo descobrir onde estou errado. Alguma ideia?

Ao criar a varredura, defino os valores x / y no canto superior esquerdo, e a matriz parece ser indexada no canto superior esquerdo e continue até o canto inferior direito. No código abaixo, estou preenchendo a matriz com o valor da linha.

Ao imprimir a matriz, fica assim:

[[  1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.
    1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.
    1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.   1.
    1.   1.   1.   1.   1.   1.]
 [  2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.
    2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.
    2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.   2.
    2.   2.   2.   2.   2.   2.]
 [  3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.
    3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.
    3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.   3.
    3.   3.   3.   3.   3.   3.]
 [  4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.
    4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.
    4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.   4.
    4.   4.   4.   4.   4.   4.]
...

E esses dados são gravados com sucesso na banda raster. No entanto, quando visualizados no MapWindow GIS , os dados parecem ir na direção oposta com o ponto de origem superior esquerdo originalmente definido , aparecendo como o valor inferior esquerdo .

Em outras palavras, os dados são invertidos no eixo x do ponto de origem .

import gdal
import osr
import numpy

OUTPUT_FORMAT = "GTiff"
def create_raster(filename="test.tif"):
    driver = gdal.GetDriverByName(OUTPUT_FORMAT)
    band_type = gdal.GDT_Byte
    number_of_bands = 1

    x_rotation = 0 # not supported
    y_rotation = 0 # not supported
    cell_width_meters = 50
    cell_height_meters = 50

    (min_lon, min_lat, max_lon, max_lat) = _get_point_bounds() # retrieve bounds for point data        
    srs = osr.SpatialReference()
    srs.SetWellKnownGeogCS("WGS84") # Set geographic coordinate system to handle lat/lon        
    srs.SetUTM( 54, True) # Set projected coordinate system  to handle meters        

    # create transforms for point conversion
    wgs84_coordinate_system = srs.CloneGeogCS() # clone only the geographic coordinate system
    wgs84_to_utm_transform = osr.CoordinateTransformation(wgs84_coordinate_system, srs)

    # convert to UTM
    top_left_x, top_left_y, z = wgs84_to_utm_transform.TransformPoint(min_lon, max_lat, 0)     
    lower_right_x, lower_right_y, z = wgs84_to_utm_transform.TransformPoint(max_lon, min_lat, 0) 

    cols, rows = _get_raster_size(top_left_x, lower_right_y, lower_right_x, top_left_y, cell_width_meters, cell_height_meters)
    dataset = driver.Create(filename, cols, rows, number_of_bands, band_type) #

    # GeoTransform parameters
    # --> need to know the area that will be covered to define the geo tranform
    # top left x, w-e pixel resolution, rotation, top left y, rotation, n-s pixel resolution
    geo_transform = [ top_left_x, cell_width_meters, x_rotation, top_left_y, y_rotation, cell_height_meters ]
    dataset.SetGeoTransform(geo_transform)
    dataset.SetProjection(srs.ExportToWkt())

    dataset_band = dataset.GetRasterBand(1)
    data = dataset_band.ReadAsArray(0, 0, cols, rows).astype(numpy.float32) # returns empty array 

    for row in xrange(rows):
        for col in xrange(cols):
            data[row][ col] = row + 1

    dataset_band.WriteArray(data, 0, 0)
    dataset_band.SetNoDataValue(0.0)
    dataset_band.FlushCache()
    dataset = None # Close file

Também notei que, quando calculo a posição do pixel para uma determinada lat / lon, o valor y resulta em um índice negativo, o que parece meio correto, considerando que a matriz é do canto superior esquerdo para o canto inferior direito .

inverse_geo_transform = gdal.InvGeoTransform(self.geo_transform)[1] # for mapping lat/lon to pixel
pixel_x, pixel_y = gdal.ApplyGeoTransform(self.inverse_geo_transform, utm_x, utm_y)
monkut
fonte

Respostas:

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Eu encontrei o problema ....

O problema está na definição da geo_transform. Eu tive o seguinte:

x_rotation = 0 
y_rotation = 0 
cell_width_meters = 50
cell_height_meters = 50

geo_transform = [ top_left_x, cell_width_meters, x_rotation, top_left_y, y_rotation, cell_height_meters ]
dataset.SetGeoTransform(geo_transform)

A documentação de Gdal não é muito clara sobre quais são esses valores. (Consulte SetGeoTransform ) Pesquisando as internets, deduzi que os valores passados ​​deveriam estar (em ordem):

  • top_left_x
  • cell_width_meters
  • x_rotation
  • top_left_y
  • y_rotation
  • cell_height_meters

O que parece certo, mas revendo o tutorial da API da GDAL, notei que o último valor cell_height_metersera mostrado com um valor negativo . Parece que isso era tudo o que era necessário para fornecer os dados corretamente na orientação esperada.

Então agora mudei a linha de definição geo_transform para:

(Observe o "-" adicionado)

geo_transform = [ top_left_x, cell_width_meters, x_rotation, top_left_y, y_rotation, -cell_height_meters ]
monkut
fonte
essa é a maneira tradicional de lidar com os mundos da imagem, como origens no canto superior esquerdo e a maneira da geografia de usar o canto inferior esquerdo.
Ian Turton
Faz sentido quando você sabe, mas abordar o problema a partir dos exemplos de código é difícil de entender. Descobri que a documentação ArcGIS tem algum grande documentação explicando sobre rasters: webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.3/...
monkut