मैंने एक गदल और सुन्न आधारित समाधान तैयार किया है। यह रेखापुंज मैट्रिक्स को पंक्तियों और स्तंभों में तोड़ता है और किसी भी खाली पंक्ति / स्तंभ को गिराता है। इस कार्यान्वयन में "खाली" 1 से कम कुछ भी नहीं है, और केवल एकल बैंड रैस्टर के लिए जिम्मेदार है।
(जैसा कि मुझे पता है कि मैं लिखता हूं कि यह स्कैनलाइन दृष्टिकोण केवल नोडटा "कॉलर" के साथ छवियों के लिए उपयुक्त है। यदि आपका डेटा नल के समुद्रों में द्वीप हैं, तो द्वीपों के बीच का स्थान भी गिरा दिया जाएगा, सब कुछ एक साथ स्क्वीज़ करना और पूरी तरह से जियोफेरिंग को गड़बड़ाना होगा। ।)
व्यापार भागों (बाहर fleshing की जरूरत है, के रूप में काम नहीं करेगा):
#read raster into a numpy array
data = np.array(gdal.Open(src_raster).ReadAsArray())
#scan for data
non_empty_columns = np.where(data.max(axis=0)>0)[0]
non_empty_rows = np.where(data.max(axis=1)>0)[0]
# assumes data is any value greater than zero
crop_box = (min(non_empty_rows), max(non_empty_rows),
min(non_empty_columns), max(non_empty_columns))
# retrieve source geo reference info
georef = raster.GetGeoTransform()
xmin, ymax = georef[0], georef[3]
xcell, ycell = georef[1], georef[5]
# Calculate cropped geo referencing
new_xmin = xmin + (xcell * crop_box[0]) + xcell
new_ymax = ymax + (ycell * crop_box[2]) - ycell
cropped_transform = new_xmin, xcell, 0.0, new_ymax, 0.0, ycell
# crop
new_data = data[crop_box[0]:crop_box[1]+1, crop_box[2]:crop_box[3]+1]
# write to disk
band = out_raster.GetRasterBand(1)
band.WriteArray(new_data)
band.FlushCache()
out_raster = None
एक पूरी स्क्रिप्ट में:
import os
import sys
import numpy as np
from osgeo import gdal
if len(sys.argv) < 2:
print '\n{} [infile] [outfile]'.format(os.path.basename(sys.argv[0]))
sys.exit(1)
src_raster = sys.argv[1]
out_raster = sys.argv[2]
def main(src_raster):
raster = gdal.Open(src_raster)
# Read georeferencing, oriented from top-left
# ref:GDAL Tutorial, Getting Dataset Information
georef = raster.GetGeoTransform()
print '\nSource raster (geo units):'
xmin, ymax = georef[0], georef[3]
xcell, ycell = georef[1], georef[5]
cols, rows = raster.RasterYSize, raster.RasterXSize
print ' Origin (top left): {:10}, {:10}'.format(xmin, ymax)
print ' Pixel size (x,-y): {:10}, {:10}'.format(xcell, ycell)
print ' Columns, rows : {:10}, {:10}'.format(cols, rows)
# Transfer to numpy and scan for data
# oriented from bottom-left
data = np.array(raster.ReadAsArray())
non_empty_columns = np.where(data.max(axis=0)>0)[0]
non_empty_rows = np.where(data.max(axis=1)>0)[0]
crop_box = (min(non_empty_rows), max(non_empty_rows),
min(non_empty_columns), max(non_empty_columns))
# Calculate cropped geo referencing
new_xmin = xmin + (xcell * crop_box[0]) + xcell
new_ymax = ymax + (ycell * crop_box[2]) - ycell
cropped_transform = new_xmin, xcell, 0.0, new_ymax, 0.0, ycell
# crop
new_data = data[crop_box[0]:crop_box[1]+1, crop_box[2]:crop_box[3]+1]
new_rows, new_cols = new_data.shape # note: inverted relative to geo units
#print cropped_transform
print '\nCrop box (pixel units):', crop_box
print ' Stripped columns : {:10}'.format(cols - new_cols)
print ' Stripped rows : {:10}'.format(rows - new_rows)
print '\nCropped raster (geo units):'
print ' Origin (top left): {:10}, {:10}'.format(new_xmin, new_ymax)
print ' Columns, rows : {:10}, {:10}'.format(new_cols, new_rows)
raster = None
return new_data, cropped_transform
def write_raster(template, array, transform, filename):
'''Create a new raster from an array.
template = raster dataset to copy projection info from
array = numpy array of a raster
transform = geo referencing (x,y origin and pixel dimensions)
filename = path to output image (will be overwritten)
'''
template = gdal.Open(template)
driver = template.GetDriver()
rows,cols = array.shape
out_raster = driver.Create(filename, cols, rows, gdal.GDT_Byte)
out_raster.SetGeoTransform(transform)
out_raster.SetProjection(template.GetProjection())
band = out_raster.GetRasterBand(1)
band.WriteArray(array)
band.FlushCache()
out_raster = None
template = None
if __name__ == '__main__':
cropped_raster, cropped_transform = main(src_raster)
write_raster(src_raster, cropped_raster, cropped_transform, out_raster)
स्क्रिप्ट में है मेरी कोड गुप्त कोष लिंक थोड़ा चारों ओर 404 शिकार हो जाता है, Github पर; ये फ़ोल्डर्स कुछ पुनर्गठन के लिए परिपक्व हैं।
