



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文檔簡介
利用python和DEM數(shù)據(jù)實現(xiàn)坡度計算今天我們來了解下如何利用python實現(xiàn)DEM數(shù)據(jù)的坡度計算。坡度計算一般采用擬合曲面法。擬合曲面一般采用二次曲面,即3×3的窗口,每一個窗口的中心為一個高程點。圖中列舉了四種坡度的計算方法,其中算法1的精度最高,計算效率也最高,其次是算法2。ERDASImagine中采用的是算法4,ArcMap采用的是算法2。本次也采用算法2進行實現(xiàn)。下面就開始利用python實現(xiàn)DEM數(shù)據(jù)的坡度計算。Part1導(dǎo)入相應(yīng)的庫import
osimport
numpy
as
npfrom
osgeo
import
gdalPart2坡度計算要計算的DEM數(shù)據(jù)如下所示。先讀取DEM數(shù)據(jù),并初始化輸出。dem_ds
=
gdal.Open(dem)cell_width
=
dem_ds.GetGeoTransform()[1]cell_height
=
dem_ds.GetGeoTransform()[5]band
=
dem_ds.GetRasterBand(1)in_data
=
band.ReadAsArray().astype(np.float)out_data
=
np.ones((band.YSize,
band.XSize))
*
-99
#初始化輸出利用make_slices函數(shù)(詳見附錄)進行數(shù)據(jù)切片,make_slices返回的是一個長度為9的列表,每一個列表中的值分別對應(yīng)3*3窗口中9個輸入像素的對應(yīng)集合。然后計算坡度,注意此時計算出來的結(jié)果不包括原DEM數(shù)據(jù)中最外圍的像素點,所以輸出的時候out_data最外圍的一圈仍是初始化的值。slices
=
make_slices(in_data,(3,3))rise=
((slices[6]
+
(2
*slices[7])
+
slices[8])-
(slices[0]+(2*slices[1])+slices[2]))/(8*cell_height)run
=
((slices[2]
+
(2*slices[5])+slices[8])-(slices[0]+(2*slices[3])+slices[6]))/
(8*cell_width)dist
=
np.sqrt(np.square(rise)+np.square(run))out_data[1:-1,1:-1]
=
np.arctan(dist)*180
/np.pi利用make_raster函數(shù)(詳見附錄)輸出坡度結(jié)果,保存為tif。輸出結(jié)果如圖所示。save_raster(dem_ds,out_tif,out_data,gdal.GDT_Float32,-99)del
dem_dsDEM數(shù)據(jù)坡度圖Part3總結(jié)本文實現(xiàn)了DEM數(shù)據(jù)的坡度計算,感興趣的同學(xué)可以實現(xiàn)下另外三種坡度計算算法。如需獲取練習(xí)數(shù)據(jù),可以關(guān)注本公眾號后,后臺發(fā)送練習(xí)數(shù)據(jù)01,即可獲取下載鏈接。Part4附錄def
make_slices(data,win_size):#計算切片大小rows
=
data.shape[0]
-
win_size[0]
+1cols
=
data.shape[1]
-
win_size[1]+1slices
=
[]for
i
in
range(win_size[0]):for
j
in
range(win_size[1]):slices.append(data[i:rows+i,j:cols+j])return
slicesdef
save_raster(input_data,
out_file,output_data,data_type,nodata=None):#
創(chuàng)建文件driver
=
gdal.GetDriverByName('GTiff')
#
數(shù)據(jù)類型必須有,因為要計算需要多大內(nèi)存空間dataset
=
driver.Create(out_file,
input_data.RasterXSize,
input_data.RasterYSize,
1,
data_type)im_proj
=
input_data.GetProjection()im_geotrans
=
input_data.GetGeoTransform()dataset.SetGeoTransform(im_geotrans)
#
寫入仿射變換參數(shù)dataset.SetPro
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