算法中需要处理TIFF格式的图像数据, 为此不得不了解一些GIS的基础知识
python工具-GDAL
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TIFF格式文件
不同于常见的图片格式文件, tiff还可以包含更多信息, 如:
metadata:
元数据以标签-值(Tag-Value)对的形式存储,每个标签描述了一个特定的属性。
每个标签都有一个唯一的标签号(Tag Number),例如图像的宽度、高度、颜色空间等。
因此再GIS领域, 文件头常被用来存储地理坐标信息.栅格数据/图像数据:
图像数据存储在文件头之后,由一系列像素组成。
单通道: 对于灰度图像,每个像素通常占据8位。
多通道: 对于彩色图像,每个像素可能占据24位(RGB)或32位(RGB + Alpha)。TIFF 文件还支持其他深度和通道的图像。
gdal读取tiff
- 读取数据集:
dataset= gdal.Open('/path/to/test.tif')
- 获取空间参考信息:
geotransform = dataset.GetGeoTransform()
geotransform
是一个包含6个数字的元组,这6个数字定义了栅格数据集的空间参考信息。它们的含义如下:(643728.5967185837, 0.009000000000002697, 0.0, 2428229.087279147, 0.0, -0.009000000000007464)
[0]: 左上角的x坐标(投影坐标系统)
[1]: 东西方向像素分辨率(像素宽度. 单位:米/像素)
[2]: 行旋转(通常为0)
[3]: 左上角的y坐标(投影坐标系统)
[4]: 列旋转(通常为0)
[5]: 南北方向像素分辨率(像素高度,通常为负值. 单位:米/像素1) - 地方
获取投影信息
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