目录
- 1. 引言
- 2. 使用 GDAL 操作栅格数据
- 3. 使用Rasterio处理栅格数据
- 4. 使用 OGR 库操作矢量数据
- 4.1. 使用OGR模块打开矢量数据
- 4.2. 读取矢量数据
- 4.3. 使用OGR 创建Shapefile
- 4.4. 空间过滤器（Spatial filters）
- 4.5. 空间计算
- 4.6. 使用Fiona
- 5. 空间参考与坐标转换
- 6. 矢量数据的空间分析：使用Shapely
- 7. 使用 SpatiaLite 空间数据库
- 8. 使用 Mapnik 进行地图制图
- 9. 使用Basemap进行地图可视化
- 10. 使用 Cartopy 进行地图绘图
- 11. Python下面其他开源GIS库的使用
- 11.1. 使用pyshp读写Shapefile
- 11.2. GeoJSON
- 11.2.1. 定义
- 11.2.2. Geojson
- 11.2.3. GeoJSON对象
- 11.2.4. 几何对象
- 11.2.5. 位置
- 11.2.6. 点（Point）
- 11.2.7. 点集合（MultiPoint）
- 11.2.8. 线（LineString）
- 11.2.9. 线集合（MultiLineString）
- 11.2.10. 多边形（Polygon）
- 11.2.11. 多边形集合（MultiPolygon）
- 11.2.12. 几何集合（GeometryCollection）
- 11.2.13. 要素对象（Feature）
- 11.2.14. 要素集合对象（FeatureCollection）
- 11.2.15. 坐标参考系统对象（coordinate reference system）
- 11.2.16. 命名CRS
- 11.2.17. 链接CRS
- 11.2.18. 链接对象
- 11.2.19. 边界框
- 11.3. Descartes
- 11.4. GeoPandas的用法
- 11.5. 使用Folium 进行WebGIS 应用
- 12. [图书说明与周边]
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3. 使用Rasterio处理栅格数据¶
在 RasterIO
之前，有一个用于访问GIS字段中使用的许多不同类型的栅格数据文件的Python选择，即
GDAL （ Geospatial Data Abstraction Library）。 这个绑定扩展了
Python，但很少为 GDAL 的 C 语言 API提供抽象。 这意味着使用它们的 Python
程序趋向于像C程序一样读取和运行。 例如，GDAL 的 Python
绑定要求用户注意空的C指针，因为可能导致程序崩溃。
这是不好的：在其他考虑因素中，我们选择了 Python 而不是 C
来避免指针问题。
Rasterio的目标是成为这种栅格数据库——使用更少的非惯用扩展类和更多的惯用python类型和协议表达gdal的数据模型， 同时执行与 GDAL 的 Python 绑定一样快。
高性能、低认知负荷、更清晰、更透明的代码。这就 RasterIO 的目的。