Gdalwarp命令解析
gdal矢量裁剪栅格
gdal矢量裁剪栅格如何使用GDAL进行矢量裁剪栅格处理。
GDAL是一个强大且广泛使用的地理数据处理库,可以用于读取、写入和处理各种格式的栅格和矢量数据。
在本教程中,我们将重点介绍如何使用GDAL进行矢量裁剪栅格处理,以方便您对地理数据进行更准确和精细的分析。
步骤一:安装GDAL库和依赖项在使用GDAL之前,您需要先安装GDAL库和其依赖项。
GDAL可从其官方网站(步骤二:准备矢量与栅格数据在进行矢量裁剪栅格处理之前,您需要准备好矢量和栅格数据。
矢量数据可以是各种格式,如Shapefile、GeoJSON等,而栅格数据可以是TIFF、JPEG等格式。
确保将这些数据文件存储在您方便访问的位置。
步骤三:使用GDAL读取矢量和栅格数据在Python中使用GDAL库,您可以使用`gdal.Open()`函数读取矢量和栅格数据。
以下是使用GDAL读取矢量和栅格数据的示例代码:pythonimport gdal# 读取矢量数据vector_data = gdal.Open("path/to/vector_data.shp")# 读取栅格数据raster_data = gdal.Open("path/to/raster_data.tif")请注意,您需要将示例代码中的`"path/to/vector_data.shp"`和`"path/to/raster_data.tif"`替换为您实际数据文件的路径。
步骤四:获取矢量数据的范围在矢量裁剪栅格处理之前,您需要知道矢量数据的范围。
您可以使用GDAL 的`GetExtent()`函数获取矢量数据的最小外接矩形(MBR)范围。
以下是获取矢量数据范围的示例代码:python# 获取矢量数据的范围vector_extent = vector_data.GetExtent()# 输出矢量数据的范围print("Vector Data Extent: ", vector_extent)步骤五:栅格数据的投影和范围转换在裁剪矢量数据之前,您需要确保栅格数据使用与矢量数据相同的投影和范围。
gdal 代数运算 -回复
gdal 代数运算-回复GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个开源的地理数据处理库,可以用于读取、写入和转换各种栅格和矢量数据格式。
其中,GDAL 代数运算是一项非常有用的功能,它允许用户对栅格数据进行数学和逻辑操作,从而实现各种数据处理需求。
本文将详细介绍如何在GDAL中进行代数运算,并提供一些示例来帮助读者更好地理解和应用这一功能。
GDAL代数运算主要通过GDAL的命令行工具“gdal_calc.py”来实现。
该工具提供了一个灵活、强大的框架,可以进行各种栅格数据之间的代数操作。
使用这个工具,用户可以通过简单的表达式来定义所需的运算逻辑,并将结果保存到指定的输出文件中。
在开始进行GDAL代数运算之前,首先需要安装GDAL库并设置好环境变量。
安装GDAL非常简单,可以通过conda、pip或源代码的方式进行。
在安装完成后,打开终端或命令提示符窗口,并输入“gdalinfo version”命令来验证安装是否成功。
接下来,我们就可以使用GDAL的代数运算功能了。
首先,我们需要了解一些基本的概念和语法规则。
在GDAL中,栅格数据被视为一个多维数组,可以通过“calc”参数指定的表达式对其进行操作。
表达式由算术、逻辑和条件运算符组成,可以使用各种数学函数和常量来实现复杂的计算。
在进行GDAL代数运算时,首先需要使用“calc”参数指定待执行的表达式。
该参数后面跟着一个用单引号括起来的表达式。
例如,要对两个栅格数据进行相加,可以使用如下的命令行:gdal_calc.py -A input1.tif -B input2.tif calc='A+B' outfile=output.tif在上述命令中,我们使用了两个输入文件“A”和“B”来进行相加运算,结果保存到了“output.tif”文件中。
这个表达式的核心部分是“A+B”,其中“A”和“B”表示两个栅格数据,符号“+”表示相加运算。
gdal坐标转换总结(转换)
gdal坐标转换总结(转换)转⾃https:///qq_32657025/article/details/80176520⾸先,在进⾏坐标转换之前,有必要先了解⼀下有关坐标系的⼏个基本概念。
地理坐标系(Geographic Coordinate Systems)地理坐标系是⼀个球⾯的坐标系统,以经纬度为单位,它由椭球体和⼤地基准⾯两个部分组成。
椭球体(spheroid)我们要将地理信息以球⾯坐标系的⽅式表达,⾸先需要找到⼀个可以量化计算的椭球体。
⼀个椭球体的确定需要以下参数:长半轴、短半轴、偏⼼率,其中偏⼼率可根据长短半轴计算得到。
例如,WGS84椭球的参数如下:Spheroid(椭球名):"WGS_84";Semimajor Axis(长半轴):6378137Semimajor Axis(长半轴):6356752.3142Inverse Flattening(扁率):1/298.25722361234⼤地基准⾯(datum)有了椭球体以后,还需要⼀个⼤地基准⾯将这个椭球定位。
⼤地基准⾯(Geodetic datum),设计为最密合部份或全部⼤地⽔准⾯的数学模式。
它由椭球体本⾝及椭球体和地表上⼀点(原点)之间的关系来定义。
此关系能以 6个量来定义,通常是⼤地纬度、⼤地经度、原点⾼度、原点垂线偏差之两分量及原点⾄某点的⼤地⽅位⾓。
同⼀个椭球⾯,不同的地区由于关⼼的位置不同,需要最⼤限度的贴合⾃⼰的那⼀部分,因⽽⼤地基准⾯就会不同。
有了Spheroid和Datum两个基本条件,便可以确定⼀个地理坐标系统。
投影坐标系将球⾯坐标转化为平⾯坐标的过程称为投影。
因此,投影坐标系实质上是在地理坐标系的基础上通过投影得到的。
投影坐标系其单位通常为m。
例如我国常⽤的⾼斯-克吕格投影,其通常是按6度和3度分带投影,1:2.5万-1:50万⽐例尺地形图采⽤经差6度分带,1:1万⽐例尺的地形图采⽤经差3度分带。
gdal.wrap 原理 -回复
gdal.wrap 原理-回复GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) 是一个开源的地理信息系统(GIS) 库,用于读取、写入和处理各种栅格和矢量地理数据格式。
gdal.wrap 是GDAL 的Python 绑定之一,它提供了简单而灵活的方式来使用GDAL 功能。
gdal.wrap 原理即是通过Python 语言调用GDAL 的C/C++ 接口。
下面,我们将一步一步详细回答关于gdal.wrap 原理的问题。
1. 什么是gdal.wrap?gdal.wrap 是一个Python 模块,它作为GDAL 的一个封装库,提供了一种使用GDAL 函数的便捷方式。
通过调用gdal.wrap 提供的函数和类,可以方便地读取、写入和处理栅格和矢量数据。
2. GDAL 的基本工作原理是什么?GDAL 的基本工作原理是通过驱动程序(Driver) 来读取和写入不同的地理数据格式,如GeoTIFF、Shapefile、NetCDF 等。
GDAL 使用不同的驱动程序来处理不同的格式,将这些不同格式的数据转换为统一的中间数据模型,并通过GDAL 的函数和类提供对这些数据的访问和处理。
3. gdal.wrap 是如何与GDAL 的C/C++ 接口交互的?gdal.wrap 使用ctypes 模块来实现与GDAL 的C/C++ 接口的交互。
ctypes 是Python 提供的一个标准库,它允许Python 代码调用和使用动态链接库的函数和全局变量。
gdal.wrap 使用ctypes 将Python 代码中的函数和参数传递给GDAL C/C++ 接口,并获取返回的结果。
4. 使用gdal.wrap 的步骤是什么?使用gdal.wrap 的步骤主要包括导入模块、打开数据集、读取或写入数据、关闭数据集。
下面是详细的步骤:- 导入模块:首先,需要导入gdal 模块,这样我们才能使用其中的函数和类。
gdal 地理仿射转换参数
gdal 地理仿射转换参数GDAL地理仿射转换参数地理仿射转换是地理信息系统(GIS)中常用的操作,用于将栅格数据从一种地理参考系统(CRS)转换为另一种CRS。
在GDAL库中,地理仿射转换参数是执行这种转换的关键。
本文将介绍GDAL地理仿射转换参数的使用方法和常见应用场景。
一、什么是地理仿射转换参数?地理仿射转换是将地理坐标转换为投影坐标的过程。
在GDAL中,地理仿射转换参数是一个包含六个数值的数组,用于定义从地理坐标系到投影坐标系的映射关系。
这六个参数分别是平移(translation)、旋转(rotation)、缩放(scale)、错切(shear)和单位像素的大小(pixel size)。
二、地理仿射转换参数的作用地理仿射转换参数可以用于将栅格数据从一个CRS转换到另一个CRS。
通过改变仿射转换参数的数值,可以实现栅格数据在不同CRS之间的转换,并保持数据的几何特性和空间关系。
地理仿射转换参数可以用于处理遥感影像、地理矢量数据等各种类型的地理数据。
三、如何使用地理仿射转换参数?在GDAL库中,可以使用以下代码来获取和设置地理仿射转换参数:```pythonimport gdal# 打开栅格数据集dataset = gdal.Open("input.tif")# 获取仿射转换参数geotransform = dataset.GetGeoTransform()# 打印仿射转换参数print("地理仿射转换参数:")print(geotransform)# 设置仿射转换参数new_geotransform = (new_origin_x, new_pixel_size_x, rotation, new_origin_y, rotation, new_pixel_size_y)dataset.SetGeoTransform(new_geotransform)# 关闭数据集dataset = None```在上述代码中,`GetGeoTransform`函数用于获取地理仿射转换参数,返回一个包含六个数值的元组。
gdal源码剖析与开发指南 源代码
GDAL源码剖析与开发指南一、概述1.1 GDAL概述GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在地理信息系统(GIS)领域使用广泛的开源库,它提供了读取、写入各种栅格和矢量地理数据格式的功能。
GDAL库由C/C++编写,但也提供了多种语言的绑定,例如Python、Java等,使得开发者可以轻松地在不同评台上使用GDAL库进行地理数据处理和分析。
1.2 目的与意义本篇文章旨在对GDAL源码进行深入剖析,帮助读者了解GDAL库的设计理念、核心数据结构和关键算法,使读者能够更好地理解GDAL库的内部工作原理,并掌握如何使用GDAL库进行地理数据处理和开发。
二、GDAL源码结构2.1 GDAL主要模块GDAL源码主要分为以下几个模块:- 核心库(Core)- 栅格数据处理(Raster)- 矢量数据处理(Vector)- 投影转换(Projection)- 数据格式驱动(Driver)2.2 核心库核心库(Core)模块包含了GDAL库的基本数据结构和算法,如数据集(Dataset)、数据类型(DataType)、坐标系统(Coordinate System)等。
在这个模块中,我们将重点剖析GDAL的核心数据结构以及数据的读写流程,帮助读者了解GDAL库是如何管理和处理地理数据的。
2.3 栅格数据处理栅格数据处理(Raster)模块主要负责对栅格地理数据(如DEM、影像数据)进行读写和处理。
在这个模块中,我们将深入研究GDAL是如何支持栅格数据格式的读写和处理,并分析GDAL库对常用栅格数据格式(如GeoTIFF、NetCDF等)的支持原理。
2.4 矢量数据处理矢量数据处理(Vector)模块用于处理矢量地理数据(如矢量地图、矢量要素),提供了对矢量数据格式(如SHP、GeoJSON等)的读写和操作接口。
在这个模块中,我们将深入研究GDAL是如何支持矢量数据格式的读写和处理,并分析GDAL库在矢量数据处理方面的核心功能和算法。
GDAL综合整理
一、简介1.GDAL简单地说,GDAL是一个操作各种栅格地理数据格式的库。
包括读取、写入、转换、处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持)。
它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据(GIS对栅格,矢量,3D数据模型的抽象能力实在令人叹服)。
当然除了栅格操作,这个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库ogr(ogr 这个库另外介绍),这样这个库就同时具备了操作栅格和矢量数据的能力。
最重要的是这个库是跨平台的,开源的!如今这个库对各种数据格式的支持相当强大,几乎所有的GIS、RS所要处理的数据格式类型都包括在内。
它的主页最后那些使用了它作为底层数据处理的软件列表中,不仅有GRASS、Quantum GIS (QGIS),更有Google Earth。
学习这个库是十分有必要的。
该库在C/C++/python/ruby/VB/java/C#(这个暂时不完全支持)下都能用,而且都一样用。
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。
它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。
它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。
2.OgrOGR是GDAL项目的一个分支,功能与GDAL类似,只不过它提供对矢量数据的支持。
有很多著名的GIS类产品都使用了GDAL/OGR库,包括ESRI的ArgGIS 9.2,Google Earth和跨平台的GRASS GIS系统。
利用GDAL/OGR库,可以使基于Linux的地理空间数据管理系统提供对矢量和栅格文件数据二、大体结构GDAL使用抽象数据模型(abstract datamodel)来解析它所支持的数据格式,抽象数据模型包括数据集(dataset),坐标系统,仿射地理坐标转换(Affine GeoTransform),大地控制点(GCPs),元数据(Metadata),栅格波段(Raster Band),颜色表(ColorTable),子数据集域(Subdatasets Domain),图像结构域(Image_StructureDomain),XML域(XML:Domains)。
gdal安装_gdal的附带工具程序
gdal安装:gdal的附带工具程序疯狂代码 / ĵ:http://BlogDigest/Article75458.html1. GDAL附带工具1.1. GDAL创建了下面的工具程序gdalinfo - 统计文件的信息。
gdal_translate - 拷贝一个可以控制控制输出格式的栅格文件。
gdaladdo - 为文件添加略缩图。
gdalwarp - 把一个图像转换到一个新的坐标系统。
gdalindex - 为MapServer建立一个栅格索引。
gdal_contour - 给DEM创建等高线。
rgb2pct.py - 把一个24位的图像转化成8位调色板图像。
pct2rgb.py - 把一个8位调色板图像转化成24位位图。
gdal_merge.py - 把一系列的图像创建一个快速的地图集。
gdal_rasterize - 把一个矢量图层栅格化。
nearblack - 转换临近的黑/白边框为精准数值。
gdal-config - 获取建立使用gdal的软件需要的参数。
2. 创建新的文件存取一个已存在的文件来读取是一件很容易的事情,只要在命令行中指定文件或者数据集的名字。
但是,创建一个文件是一件非常复杂的事情。
你可能需要指定创建格式,各种创建参数,以及指定一个坐标系统。
在不同的GDAL工具中有许多参数都是差不多的,这里列举出来。
-of format 选择要创建新的文件的格式。
这个格式被指定为类似GTiff(GeoTIFF格式)或者HFA(ERDAS格式)。
所有的格式列表可以用--formats 参数列出来。
只有格式列表“(rw)”可以被写入。
许多工具如果没有指定,默认是创建GeoTIFF文件。
文件扩展名不能用来猜测输出格式,如果没有指定文件名,gdal一般不会添加任何扩展名。
-co NAME=VALUE 许多格式会有一个或者更多的创建参数来控制文件创建的细节。
比如GeoTIFF可以用创建参数控制压缩,或者控制是否用分片还是分带来进行存储。
如何使用GDAL重采样图像
如何使⽤GDAL重采样图像在编写重采样图像时,可以使⽤GDAL来读写图像,然后⾃⼰编写重采样算法(最邻近像元法,双线性内插法,三次⽴⽅卷积法等)【关于这采样算法有时间我会单独写⼀篇⽂章来说明原理的】将计算的结果写⼊图像中来实现。
在GDAL的算法中,已经提供了五种重采样算法,其定义如下(位置gdalwarper.h 的46⾏):/*! Warp Resampling Algorithm */typedef enum {/*! Nearest neighbour (select on one input pixel) */ GRA_NearestNeighbour=0,/*! Bilinear (2x2 kernel) */ GRA_Bilinear=1,/*! Cubic Convolution Approximation (4x4 kernel) */ GRA_Cubic=2,/*! Cubic B-Spline Approximation (4x4 kernel) */ GRA_CubicSpline=3,/*! Lanczos windowed sinc interpolation (6x6 kernel) */ GRA_Lanczos=4} GDALResampleAlg;在查看Gdalwarp的源代码发现,warp的功能⾮常强⼤,可以⽤来做投影转换,重投影,投影定义,重采样,镶嵌,⼏何精校正和影像配准等。
⼀句话,很好很强⼤。
下⾯就看看其中的⼀点点⽪⽑,使⽤warp来编写⼀个重采样的接⼝,代码如下:/*** 重采样函数(GDAL)* @param pszSrcFile 输⼊⽂件的路径* @param pszOutFile 写⼊的结果图像的路径* @param fResX X转换采样⽐,默认⼤⼩为1.0,⼤于1图像变⼤,⼩于1表⽰图像缩⼩* @param fResY Y转换采样⽐,默认⼤⼩为1.0* @param nResampleMode 采样模式,有五种,具体参见GDALResampleAlg定义,默认为双线性内插* @param pExtent 采样范围,为NULL表⽰计算全图* @param pBandIndex 指定的采样波段序号,为NULL表⽰采样全部波段* @param pBandCount 采样的波段个数,同pBandIndex⼀同使⽤,表⽰采样波段的个数* @param pszFormat 写⼊的结果图像的格式* @param pProgress 进度条指针* @return 成功返回0,否则为其他值*/int ResampleGDAL(const char* pszSrcFile, const char* pszOutFile, float fResX , float fResY, LT_ResampleMode nResampleMode,LT_Envelope* pExtent, int* pBandIndex, int *pBandCount, const char* pszFormat, LT_Progress *pProgress){if(pProgress != NULL){pProgress->SetProgressCaption("重?采?样?");pProgress->SetProgressTip("正?在?执?⾏?重?采?样?...");}GDALAllRegister();GDALDataset *pDSrc = (GDALDataset *)GDALOpen(pszSrcFile, GA_ReadOnly);if (pDSrc == NULL){if(pProgress != NULL)pProgress->SetProgressTip("指?定?的?⽂?件?不?存?在?,?或?者?该?格?式?不?被?⽀?持?!?");return RE_NOFILE;}GDALDriver *pDriver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName(pszFormat);if (pDriver == NULL){if(pProgress != NULL)pProgress->SetProgressTip("不?能?创?建?该?格?式?的?⽂?件?!?");GDALClose((GDALDatasetH) pDSrc);return RE_CREATEFILE;}int iBandCount = pDSrc->GetRasterCount();int iBandCount = pDSrc->GetRasterCount();string strWkt = pDSrc->GetProjectionRef();GDALDataType dataType = pDSrc->GetRasterBand(1)->GetRasterDataType();double dGeoTrans[6] = {0};pDSrc->GetGeoTransform(dGeoTrans);int iNewBandCount = iBandCount;if (pBandIndex != NULL && pBandCount != NULL){int iMaxBandIndex = pBandIndex[0]; //找?出?最?⼤?的?波?段?索?引?序?号?for (int i=1; i<*pBandCount; i++){if (iMaxBandIndex < pBandIndex[i])iMaxBandIndex = pBandIndex[i];}if(iMaxBandIndex > iBandCount){if(pProgress != NULL)pProgress->SetProgressTip("指?定?的?波?段?序?号?超?过?图?像?的?波?段?数?,?请?检?查?输?⼊?参?数?!?");GDALClose((GDALDatasetH) pDSrc);return RE_PARAMERROR;}iNewBandCount = *pBandCount;}LT_Envelope enExtent;enExtent.setToNull();if (pExtent == NULL) //全?图?计?算?{double dPrj[4] = {0}; //x1,x2,y1,y2ImageRowCol2Projection(dGeoTrans, 0, 0, dPrj[0], dPrj[2]);ImageRowCol2Projection(dGeoTrans, pDSrc->GetRasterXSize(), pDSrc->GetRasterYSize(), dPrj[1], dPrj[3]);enExtent.init(dPrj[0], dPrj[1], dPrj[2], dPrj[3]);pExtent = &enExtent;}dGeoTrans[0] = pExtent->getMinX();dGeoTrans[3] = pExtent->getMaxY();dGeoTrans[1] = dGeoTrans[1] / fResX;dGeoTrans[5] = dGeoTrans[5] / fResY;int iNewWidth = static_cast<int>( (pExtent->getMaxX() - pExtent->getMinX() / ABS(dGeoTrans[1]) + 0.5) );int iNewHeight = static_cast<int>( (pExtent->getMaxX() - pExtent->getMinX() / ABS(dGeoTrans[5]) + 0.5) );GDALDataset *pDDst = pDriver->Create(pszOutFile, iNewWidth, iNewHeight, iNewBandCount, dataType, NULL);if (pDDst == NULL){if(pProgress != NULL)pProgress->SetProgressTip("创?建?输?出?⽂?件?失?败?!?");GDALClose((GDALDatasetH) pDSrc);return RE_CREATEFILE;}pDDst->SetProjection(strWkt.c_str());pDDst->SetGeoTransform(dGeoTrans);GDALResampleAlg eResample = (GDALResampleAlg) nResampleMode;if(pProgress != NULL)if(pProgress != NULL){pProgress->SetProgressTip("正?在?执?⾏?重?采?样?...");pProgress->SetProgressTotalStep(iNewBandCount*iNewHeight);}int *pSrcBand = NULL;int *pDstBand = NULL;int iBandSize = 0;if (pBandIndex != NULL && pBandCount != NULL){iBandSize = *pBandCount;pSrcBand = new int[iBandSize];pDstBand = new int[iBandSize];for (int i=0; i<iBandSize; i++){pSrcBand[i] = pBandIndex[i];pDstBand[i] = i+1;}}else{iBandSize = iBandCount;pSrcBand = new int[iBandSize];pDstBand = new int[iBandSize];for (int i=0; i<iBandSize; i++){pSrcBand[i] = i+1;pDstBand[i] = i+1;}}void *hTransformArg = NULL, *hGenImgPrjArg = NULL;hTransformArg = hGenImgPrjArg = GDALCreateGenImgProjTransformer2((GDALDatasetH) pDSrc, (GDALDatasetH) pDDst, NULL); if (hTransformArg == NULL){if(pProgress != NULL)pProgress->SetProgressTip("转?换?参?数?错?误?!?");GDALClose((GDALDatasetH) pDSrc);GDALClose((GDALDatasetH) pDDst);return RE_PARAMERROR;}GDALTransformerFunc pFnTransformer = GDALGenImgProjTransform;GDALWarpOptions *psWo = GDALCreateWarpOptions();psWo->papszWarpOptions = CSLDuplicate(NULL);psWo->eWorkingDataType = dataType;psWo->eResampleAlg = eResample;psWo->hSrcDS = (GDALDatasetH) pDSrc;psWo->hDstDS = (GDALDatasetH) pDDst;psWo->pfnTransformer = pFnTransformer;psWo->pTransformerArg = hTransformArg;psWo->pfnProgress = GDALProgress;psWo->pProgressArg = pProgress;psWo->nBandCount = iNewBandCount;psWo->panSrcBands = (int *) CPLMalloc(iNewBandCount*sizeof(int));psWo->panDstBands = (int *) CPLMalloc(iNewBandCount*sizeof(int));for (int i=0; i<iNewBandCount; i++)for (int i=0; i<iNewBandCount; i++){psWo->panSrcBands[i] = pSrcBand[i];psWo->panDstBands[i] = pDstBand[i];}RELEASE(pSrcBand);RELEASE(pDstBand);GDALWarpOperation oWo;if (oWo.Initialize(psWo) != CE_None){if(pProgress != NULL)pProgress->SetProgressTip("转?换?参?数?错?误?!?");GDALClose((GDALDatasetH) pDSrc);GDALClose((GDALDatasetH) pDDst);return RE_PARAMERROR;}oWo.ChunkAndWarpImage(0, 0, iNewWidth, iNewHeight);GDALDestroyGenImgProjTransformer(psWo->pTransformerArg);GDALDestroyWarpOptions( psWo );GDALClose((GDALDatasetH) pDSrc);GDALClose((GDALDatasetH) pDDst);if(pProgress != NULL)pProgress->SetProgressTip("重?采?样?完?成?!?");return RE_SUCCESS;}PS:在使⽤Windows Live Writer来写博客,使⽤VSPaste插件粘贴代码的时候,发现会在汉字后⾯加⼀个“?”号,我懒得修改了,⼤家就凑合看看吧!。
gdal.wrap 原理
gdal.wrap 原理GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) 是一个开源的地理信息系统(GIS) 库,提供了一系列用于处理和转换地理空间数据的功能。
gdal.wrap 是GDAL 库中的一个模块,用于封装GDAL 功能以供Python 使用。
本文将逐步回答关于gdal.wrap 的原理,并介绍它在地理数据处理中的应用。
第一步:导入模块和数据使用gdal.wrap 首先需要导入相关的模块和数据。
在Python 中,我们可以使用以下命令导入gdal.wrap 和其他必需的库:pythonimport gdalimport numpy as np接下来,我们需要打开一个地理数据文件。
GDAL 支持多种常见的地理数据格式,如GeoTIFF、Shapefile 等。
我们可以使用`gdal.Open` 函数打开一个地理数据文件,并将其分配给一个变量:pythondata = gdal.Open("path_to_data_file")这样就成功地将地理数据文件加载到了内存中。
第二步:获取数据信息在进行地理数据处理之前,我们需要获取地理数据的一些基本信息,例如坐标系、数据类型、分辨率等。
我们可以使用`GetProjection`、`GetGeoTransform` 和`GetRasterBand` 等函数来获取这些信息:pythonprojection = data.GetProjection()geotransform = data.GetGeoTransform()band = data.GetRasterBand(1)`GetProjection` 函数返回地理数据的投影信息,通常以WKT(Well-Known Text) 格式表示。
`GetGeoTransform` 函数返回地理转换信息,包括地理坐标的原点和像素之间的尺寸。
`GetRasterBand` 函数返回地理数据的某个波段。
gdal的裁减函数
gdal的裁减函数
GDAL提供了多种裁切(裁剪)图像的函数,可以通过设置参数来实现不同的裁切效果。
下面是使用中文解释的裁切函数:
1. gdalwarp:该函数可以将原始图像进行投影转换和裁剪,具
有强大的处理能力。
可以使用以下命令将原始图像裁剪成指定的范围: gdalwarp -te xmin ymin xmax ymax input.tif
output.tif
其中,-te为指定范围的参数,xmin、ymin、xmax、ymax分别表
示范围的左下角和右上角的经纬度坐标。
2. gdal_translate:该函数可以对原始图像进行简单的裁剪和
格式转换,可以使用以下命令将原始图像裁剪成指定的窗口: gdal_translate -srcwin xoff yoff xsize ysize
input.tif output.tif
其中,-srcwin为指定窗口的参数,xoff、yoff、xsize、ysize
分别表示窗口的左上角起始像素坐标和窗口的宽度和高度。
3. gdalwarp和gdal_translate结合使用:该方法可以实现更为复杂的裁剪,可先使用gdal_translate将原始图像的指定窗口提取出来,然后再使用gdalwarp对窗口进行投影转换和剪切。
GDAL综合整理
一、简介1.GDAL简单地说,GDAL是一个操作各种栅格地理数据格式的库。
包括读取、写入、转换、处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持)。
它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据(GIS对栅格,矢量,3D数据模型的抽象能力实在令人叹服)。
当然除了栅格操作,这个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库ogr(ogr 这个库另外介绍),这样这个库就同时具备了操作栅格和矢量数据的能力。
最重要的是这个库是跨平台的,开源的!如今这个库对各种数据格式的支持相当强大,几乎所有的GIS、RS所要处理的数据格式类型都包括在内。
它的主页最后那些使用了它作为底层数据处理的软件列表中,不仅有GRASS、Quantum GIS (QGIS),更有Google Earth。
学习这个库是十分有必要的。
该库在C/C++/python/ruby/VB/java/C#(这个暂时不完全支持)下都能用,而且都一样用。
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。
它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。
它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。
2.OgrOGR是GDAL项目的一个分支,功能与GDAL类似,只不过它提供对矢量数据的支持。
有很多著名的GIS类产品都使用了GDAL/OGR库,包括ESRI的ArgGIS 9.2,Google Earth和跨平台的GRASS GIS系统。
利用GDAL/OGR库,可以使基于Linux的地理空间数据管理系统提供对矢量和栅格文件数据二、大体结构GDAL使用抽象数据模型(abstract datamodel)来解析它所支持的数据格式,抽象数据模型包括数据集(dataset),坐标系统,仿射地理坐标转换(Affine GeoTransform),大地控制点(GCPs),元数据(Metadata),栅格波段(Raster Band),颜色表(ColorTable),子数据集域(Subdatasets Domain),图像结构域(Image_StructureDomain),XML域(XML:Domains)。
Gdalwarp命令解析
Gdalwarp命令解析Gdalwarpgdalwarp.exe投影转换和投影设置。
同时也可以进⾏图像镶嵌。
这个程序可以重新投影所⽀持的投影,⽽且如果图像("raw" with)控制信息也可以把GCPs和图像存储在⼀起⽤法gdalwarp [--help-general] [--formats][-s_srs srs_def] [-t_srs srs_def] [-order n] ] [-tps] [-eterr_threshold][-te xmin ymin xmax ymax] [-tr xres yres] [-ts width height] [-wo "NAME=VALUE"] [-ot Byte/Int16/...] [-wt Byte/Int16][-srcnodata "value [value...]"] [-dstnodata "value [value...]"] -dstalpha[-rn] [-rb] [-rc] [-rcs] [-wm memory_in_mb] [-multi] [-q][-of format] [-co "NAME=VALUE"]* srcfile* dstfile参数解释-s_srs srs_def 源空间参考集。
所有可以使⽤OGRSpatialReference.SetFromUserInput()来调⽤的坐标系统都可以使⽤。
包括EPSG PCS 和GCSes(例如EPSG:4296),PROJ.4 描述。
或者包含知名⽂本的以prf 为扩展名的⽂件。
建议⽤Proj4 的描述。
-t_srs srs_def ⽬标坐标系统集。
(可以参考上⾯的解释)-order n ⽤于绑定的多项式规则。
默认的是选择⼀个基于GCPs 数量的多项式。
-tps 允许根据已有的GCPs 使⽤薄板内插转换⽅法。
Python利用GDAL对图像进行几何校正
Python利⽤GDAL对图像进⾏⼏何校正⼀、⼏何校正⽅法 图像校正本质是建⽴⼀种从原始图像⾏列号到某种投影的数学关系,即实现图像⾏列坐标到投影坐标的转换。
不同的校正⽅法利⽤了不同的⽅法来表⽰转换关系,但本质上式相同的。
常⽤的⼏何校正⽅法包括:⼏何多项式校正、有理函数模型校正、局部区域校正模型、地理查找表校正等。
GDAL库中可以实现的校正⽅法就包括以上四种⽅法,即:1~3次的⼏何多项式校正、RPC(有理函数系数)校正、TPS(薄板样条)校正、GeoLoc校正。
⼆、转换关系的描述 不同的校正⽅法需要的信息也不相同,通常我们采⽤地⾯控制点(GCPs)的⽅式来建⽴转换关系,如果是RPC校正,则需要RPC⽂件来提供RPC系数。
有的卫星数据,例如MODIS是包含GeoLocation Arrays提供每个像素的经纬度,例如Himawari-8卫星数据则直接提供了投影和地理变换参数(仿射变换六参数。
三、Python中的GDAL⼏何校正 Python中的⼏何校正主要靠gdal.Warp()函数来实现的,下⾯说⼀下主要流程:1.读取未经校正的图像 利⽤gdal.Open():from osgeo import gdalfrom osgeo import osrdataset = gdal.Open(r'xxx.tif', gdal.GA_Update)2.构造地⾯控制点# 实际控制点肯定要多的多,这⾥只写了四个点.做成⼈机交互更好gcps_list = [gdal.GCP(-111.931075, 41.745836, 0, 1078, 648),gdal.GCP(-111.901655, 41.749269, 0, 3531, 295),gdal.GCP(-111.899180, 41.739882, 0, 3722, 1334),gdal.GCP(-111.930510, 41.728719, 0, 1102, 2548)] 附控制点构造函数gdal.GCP()的说明gdal.GCP([x], [y], [z], [pixel], [line], [info], [id])# x、y、z是控制点对应的投影坐标,默认为0;# pixel、line是控制点在图像上的列、⾏位置,默认为0;# info、id是⽤于说明控制点的描述和点号的可选字符串,默认为空.3.添加地⾯控制点到图像 在添加之前需要指定⼀个空间参考,这⾥以WGS84基准的地理坐标系(经纬度)为例:sr = osr.SpatialReference()sr.SetWellKnownGeogCS('WGS84')# 添加控制点dataset.SetGCPs(gcps, sr.ExportToWkt())4.进⾏校正 校正就直接调⽤gdal.Warp()就可以了:# tps校正重采样:最邻近法dst_ds = gdal.Warp(r'xxx_dst.tif', dataset, format='GTiff', tps=True,xRes=0.05, yRes=0.05, dstNodata=65535, srcNodata=65535,resampleAlg=gdal.GRIORA_NearestNeighbour, outputType=gdal.GDT_Int32) 附gdal.Warp()的参数说明:gdal.Warp(destNameOrDestDS, srcDSOrSrcDSTab, **kwargs)# destNameOrDestDS --- 输出数据集路径或对象# srcDSOrSrcDSTab --- 数据集对象或⽂件名or数据集对象或⽂件名的数组# 关键字参数是gdal.WarpOptions()的返回值,或者直接定义gdal.WarpOptions()gdal.WarpOptions(options = [], format = 'GTiff', outputBounds = None,outputBoundsSRS = one, xRes = None, yRes = None,targetAlignedPixels = False, width = 0, height = 0, srcSRS = None,dstSRS = None, srcAlpha = False, dstAlpha = False, warpOptions = None,errorThreshold = None, warpMemoryLimit = None, creationOptions = None,outputType = GDT_Unknown, workingType = GDT_Unknown, resampleAlg = None,srcNodata = None, dstNodata = None, multithread = False, tps = False,rpc = False, geoloc = False, polynomialOrder = None,transformerOptions = None, cutlineDSName = None, cutlineLayer = None,cutlineWhere = None, cutlineSQL = None, cutlineBlend = None,ropToCutline = False, copyMetadata = True, metadataConflictValue = None,setColorInterpretation = False, callback = None, callback_data = None):# options --- 字符串数组, 字符串或者空值# format --- 输出格式 ("GTiff", etc...)# outputBounds --- 结果在⽬标空间参考的边界范围(minX, minY, maxX, maxY)# outputBoundsSRS --- 结果边界范围的空间参考, 如果在dstSRS中没有指定的话,采⽤此参数# xRes, yRes --- 输出分辨率,即像素的⼤⼩# targetAlignedPixels --- 是否强制输出边界是输出分辨率的倍数# width --- 输出栅格的列数# height --- 输出栅格的⾏数# srcSRS --- 输⼊数据集的空间参考# dstSRS --- 输出数据集的空间参考# srcAlpha --- 是否将输⼊数据集的最后⼀个波段作为alpha波段# dstAlpha --- 是否强制创建输出# outputType --- 输出栅格的变量类型 (gdal.GDT_Byte, etc...)# workingType --- working type (gdal.GDT_Byte, etc...)# warpOptions --- list of warping options# errorThreshold --- 近似转换的误差阈值(误差像素数⽬)# warpMemoryLimit --- ⼯作内存限制 Bytes# resampleAlg --- 重采样⽅法# creationOptions --- list of creation options# srcNodata --- 输⼊栅格的⽆效值# dstNodata --- 输出栅格的⽆效值# multithread --- 是否多线程和I/O操作# tps --- 是否使⽤Thin Plate Spline校正⽅法# rpc --- 是否使⽤RPC校正# geoloc --- 是否使⽤地理查找表校正# polynomialOrder --- ⼏何多项式校正次数# transformerOptions --- list of transformer options# cutlineDSName --- cutline数据集名称# cutlineLayer --- cutline图层名称# cutlineWhere --- cutline WHERE ⼦句# cutlineSQL --- cutline SQL语句# cutlineBlend --- cutline blend distance in pixels# cropToCutline --- 是否使⽤切割线范围作为输出边界# copyMetadata --- 是否复制元数据# metadataConflictValue --- 元数据冲突值# setColorInterpretation --- 是否强制将输⼊栅格颜⾊表给输出栅格# callback --- 回调函数# callback_data --- ⽤于回调的⽤户数据# 参数很多,有些也没有试验过,有翻译不对的地⽅也请批评指正。
GDAL综合整理
一、简介1.GDAL简单地说,GDAL是一个操作各种栅格地理数据格式的库。
包括读取、写入、转换、处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持)。
它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据(GIS对栅格,矢量,3D数据模型的抽象能力实在令人叹服)。
当然除了栅格操作,这个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库ogr(ogr 这个库另外介绍),这样这个库就同时具备了操作栅格和矢量数据的能力。
最重要的是这个库是跨平台的,开源的!如今这个库对各种数据格式的支持相当强大,几乎所有的GIS、RS所要处理的数据格式类型都包括在内。
它的主页最后那些使用了它作为底层数据处理的软件列表中,不仅有GRASS、Quantum GIS (QGIS),更有Google Earth。
学习这个库是十分有必要的。
该库在C/C++/python/ruby/VB/java/C#(这个暂时不完全支持)下都能用,而且都一样用。
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。
它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。
它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。
2.OgrOGR是GDAL项目的一个分支,功能与GDAL类似,只不过它提供对矢量数据的支持。
有很多著名的GIS类产品都使用了GDAL/OGR库,包括ESRI的ArgGIS 9.2,Google Earth和跨平台的GRASS GIS系统。
利用GDAL/OGR库,可以使基于Linux的地理空间数据管理系统提供对矢量和栅格文件数据二、大体结构GDAL使用抽象数据模型(abstract datamodel)来解析它所支持的数据格式,抽象数据模型包括数据集(dataset),坐标系统,仿射地理坐标转换(Affine GeoTransform),大地控制点(GCPs),元数据(Metadata),栅格波段(Raster Band),颜色表(ColorTable),子数据集域(Subdatasets Domain),图像结构域(Image_StructureDomain),XML域(XML:Domains)。
GDAL源码剖析(五)之Python命令行程序
GDAL源码剖析(五)之Python命令⾏程序⼀、 GDAL Python⼯具本⽂主要介绍的是GDAL⼯具集中的Python脚本命令,需要的环境必须是有Python环境和GDAL的Python版本。
这是必须的,否则这些⼯具都不能⽤。
对于已经安装ArcGIS的同学来说,Python都已经安装好了,可以直接下载GDAL的Python版本,然后就可以使⽤下⾯这些⼯具。
1. rgb2pct.py 转换24位RGB图为8位图⽤法:rgb2pct.py [-n colors | -pct palette_file] [-of format] source_file dest_file参数说明:该⼯具会⾃动根据指定的RGB图像计算最合适的假彩⾊颜⾊表。
然后对结果影像使⽤该颜⾊表。
简⽽⾔之,就是将RGB彩⾊图像转换为⼀个单波段的图像,使⽤颜⾊表来表⽰颜⾊。
-n colors:指定⽣成颜⾊表的颜⾊数⽬,默认是256,其值必须是2到256之间的整数值。
-pct palette_file:从调⾊板⽂件中提取颜⾊表⽽不从图像中计算。
调⾊板⽂件必须是GDAL⽀持的调⾊板格式。
-of format:输出⽂件格式,默认为GeoTiff格式,⽽且输出格式必须⽀持颜⾊表。
source_file:输⼊的RGB图像。
dest_file:输出的图像路径。
如果图像不存在会创建⼀个。
举例:如果希望指定调⾊板信息,⽐如简单的⽂本格式,如GDAL VRT格式,在下⾯的例⼦中将指定⼀个使⽤⽂本编辑器创建的VRT格式的调⾊板⽂件,⼀共有四个颜⾊,RGBA值分别是:238/238/238/255,237/237/237/255,36/236/236/255和229/229/229/255。
% rgb2pct.py -pct palette.vrt rgb.tif pseudo-colored.tif% more < palette.vrt<VRTDataset rasterXSize="226" rasterYSize="271"><VRTRasterBand dataType="Byte" band="1"><ColorInterp>Palette</ColorInterp><ColorTable><Entry c1="238" c2="238" c3="238" c4="255"/><Entry c1="237" c2="237" c3="237" c4="255"/><Entry c1="236" c2="236" c3="236" c4="255"/><Entry c1="229" c2="229" c3="229" c4="255"/></ColorTable></VRTRasterBand></VRTDataset>2. pct2rgb.py 转换8位图为24位RGB图⽤法:pct2rgb.py [-of format] [-b band] [-rgba] source_file dest_file参数说明:该⼯具是将⼀个带有颜⾊表的图像转为RGB图像。
gdal tiff转换坐标系
gdal tiff转换坐标系gdal是一个用于处理地理空间数据的开源库,可以用于读取、写入和转换各种地理空间数据格式。
其中,将TIFF格式的地理空间数据转换为不同的坐标系是gdal的常见应用之一。
在使用gdal进行TIFF转换坐标系时,我们首先需要了解原始TIFF 文件的坐标系信息。
gdal可以通过读取TIFF文件的元数据来获取坐标系信息,包括投影信息(如投影类型、投影参数等)和地理坐标范围(如经纬度范围)。
这些信息对于后续的坐标系转换非常重要。
接下来,我们需要确定目标坐标系。
gdal支持各种常见的地理坐标系和投影坐标系,如经纬度坐标系、UTM坐标系等。
根据实际需求,我们可以选择合适的目标坐标系进行转换。
在进行坐标系转换时,gdal提供了一系列的函数和工具。
我们可以使用gdalwarp命令行工具,通过指定源文件和目标坐标系参数,来实现TIFF文件的坐标系转换。
例如,我们可以使用以下命令将一个名为input.tif的TIFF文件从WGS84坐标系(EPSG:4326)转换为UTM坐标系(EPSG:32650):gdalwarp -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:32650 input.tif output.tif在上述命令中,-s_srs参数指定源坐标系,-t_srs参数指定目标坐标系,input.tif是源文件名,output.tif是输出文件名。
除了命令行工具,gdal还提供了C++、Python等编程语言的API,可以通过编程的方式实现TIFF文件的坐标系转换。
通过gdal的API,我们可以读取TIFF文件的投影信息和地理坐标范围,创建坐标系转换的对象,并将转换后的数据写入新的TIFF文件。
总结一下,使用gdal进行TIFF转换坐标系的步骤如下:1. 了解原始TIFF文件的坐标系信息;2. 确定目标坐标系;3. 使用gdalwarp命令行工具或编程语言的API进行坐标系转换;4. 将转换后的数据写入新的TIFF文件。
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Gdalwarpgdalwarp.exe投影转换和投影设置。
同时也可以进行图像镶嵌。
这个程序可以重新投影所支持的投影,而且如果图像("raw" with)控制信息也可以把GCPs和图像存储在一起用法gdalwarp [--help-general] [--formats][-s_srs srs_def] [-t_srs srs_def] [-order n] ] [-tps] [-eterr_threshold][-te xmin ymin xmax ymax] [-tr xres yres] [-ts width height] [-wo "NAME=VALUE"] [-ot Byte/Int16/...] [-wt Byte/Int16][-srcnodata "value [value...]"] [-dstnodata "value [value...]"] -dstalpha[-rn] [-rb] [-rc] [-rcs] [-wm memory_in_mb] [-multi] [-q][-of format] [-co "NAME=VALUE"]* srcfile* dstfile参数解释▪-s_srs srs_def 源空间参考集。
所有可以使用OGRSpatialReference.SetFromUserInput()来调用的坐标系统都可以使用。
包括EPSG PCS 和GCSes(例如EPSG:4296),PROJ.4 描述。
或者包含知名文本的以prf 为扩展名的文件。
建议用Proj4 的描述。
▪-t_srs srs_def 目标坐标系统集。
(可以参考上面的解释)▪-order n 用于绑定的多项式规则。
默认的是选择一个基于GCPs 数量的多项式。
▪-tps 允许根据已有的GCPs 使用薄板内插转换方法。
可以用这个来替代-order 参数。
▪-et err_threshold 转换的错误临界的近似值。
(以象元单位- 默认到0.125)▪-te xmin ymin xmax ymax 设置被创建的输出文件的地理边界范围▪-tr xres yres 设置输出文件分辨率(单位以目标地理参考为准)▪-ts width height 设置输出文件大小(以行列多少象元计量)▪-wo "NAME=VALUE" 设置绑定参数。
GDALWarpOptions::papszWarpOptions 不会显示所有的参数,多个-wo 参数可以并列。
▪-ot type 设置输出波段的数据类型。
▪-wt type 工作的象元数据类型。
包括在源图像和目标图像缓冲中的象元数据类型。
▪-rn 用最临近发进行重采样(默认,最快,但是内插质量最差)▪-rb 用双线性法进行重采样▪-rc 用立方体发进行重采样▪-rcs 用立方曲线发进行重采样(最慢的方法)▪-srcnodata value [value...] 设置输入波段的无意义值掩膜(如果设置多个值,就可以支持每个波段设一个)。
如果有多个值,就需要把他们用双引号括起来,以保持在命令参数中作为单一参数输入。
掩膜值不会在内插中处理。
▪-dstnodata value [value...] 设置输出波段的无意义值掩膜(可以参考上面)。
注意,如果可能的化,新的文件将初始化这个值,并记录在输出文件中。
▪-wm memory_in_mb 设置内存总量(以兆字节为单位),如果绑定API允许使用高速缓存。
▪-multi 使用多线程绑定实现。
多线程将被用来处理打快的图像并同时处理输入输出操作。
▪-q 不打印输出。
▪-of format 选择输出格式,默认的格式是GTiff▪-co "NAME=VALUE" 通过一个创建参数来控制创建新的文件。
多个'-co'可以排列起来使用。
参数可用的值可以察看每个驱动。
▪srcfile 源文件名▪dstfile 目标文件名举例:gdalwarp -rcs -t_srs "+proj=latlong"/media/ddata/p133r034utm20000810/a40.tif geo_a30.tifgdalwarpimage reprojection and warping utilitySYNOPSISUsage:gdalwarp [--help-general] [--formats][-s_srs srs_def] [-t_srs srs_def] [-to "NAME=VALUE"][-order n | -tps | -rpc | -geoloc] [-et err_threshold][-refine_gcps tolerance [minimum_gcps]][-te xmin ymin xmax ymax] [-tr xres yres] [-tap] [-ts width height][-wo "NAME=VALUE"] [-ot Byte/Int16/...] [-wt Byte/Int16][-srcnodata "value [value...]"] [-dstnodata "value [value...]"] -dstalpha [-r resampling_method] [-wm memory_in_mb] [-multi] [-q]DESCRIPTIONThe gdalwarp utility is an image mosaicing, reprojection and warping utility. The program can reproject to any supported projection, and can also apply GCPs stored with the image if the image is "raw" with control information.-s_srs srs def:source spatial reference set. The coordinate systems that can be passed are anything supported by the OGRSpatialReference.SetFromUserInput() call, which includes EPSG PCS and GCSes (ie. EPSG:4296), PROJ.4 declarations (as above), or the name of a .prf file containing well known text.-t_srs srs_def:target spatial reference set. The coordinate systems that can be passed are anything supported by the OGRSpatialReference.SetFromUserInput() call, which includes EPSG PCS and GCSes (ie. EPSG:4296), PROJ.4 declarations (as above), or the name of a .prf file containing well known text.-to NAME=VALUE:set a transformer option suitable to pass to GDALCreateGenImgProjTransformer2().-order n:order of polynomial used for warping (1 to 3). The default is to select a polynomial order based on the number of GCPs.-tps:Force use of thin plate spline transformer based on available GCPs.-rpc:Force use of RPCs.-geoloc:Force use of Geolocation Arrays.-et err_threshold:error threshold for transformation approximation (in pixel units - defaults to 0.125). -refine_gcps tolerance minimum_gcps:(GDAL >= 1.9.0) refines the GCPs by automatically eliminating outliers. Outliers will be eliminated until minimum_gcps are left or when no outliers can be detected. The tolerance is passed to adjust when a GCP will be eliminated. Not that GCP refinement only works with polynomial interpolation. The tolerance is in pixel units if no projection is available, otherwise it is in SRS units. If minimum_gcps is not provided, the minimum GCPs according to the polynomial model is used.-te xmin ymin xmax ymax:set georeferenced extents of output file to be created (in target SRS).-tr xres yres:set output file resolution (in target georeferenced units)-tap:(GDAL >= 1.8.0) (target aligned pixels) align the coordinates of the extent of the output file to the values of the -tr, such that the aligned extent includes the minimum extent.-ts width height:set output file size in pixels and lines. If width or height is set to 0, the other dimension will be guessed from the computed resolution. Note that -ts cannot be used with -tr-wo "NAME=VALUE":Set a warp options. The GDALWarpOptions::papszWarpOptions docs show all options. Multiple -wo options may be listed.-ot type:For the output bands to be of the indicated data type.-wt type:Working pixel data type. The data type of pixels in the source image and destination image buffers.-r resampling_method:Resampling method to use. Available methods are:near:nearest neighbour resampling (default, fastest algorithm, worst interpolation quality).bilinear:bilinear resampling.cubic:cubic resampling.cubicspline:cubic spline resampling.lanczos:Lanczos windowed sinc resampling.-srcnodata value [value...]:Set nodata masking values for input bands (different values can be supplied for each band). If more than one value is supplied all values should be quoted to keep them together as a single operating system argument. Masked values will not be used in interpolation. Use a value of None to ignore intrinsic nodata settings on the source dataset.-dstnodata value [value...]:Set nodata values for output bands (different values can be supplied for each band).If more than one value is supplied all values should be quoted to keep them together as a single operating system argument. New files will be initialized to this value and if possible the nodata value will be recorded in the output file.-dstalpha:Create an output alpha band to identify nodata (unset/transparent) pixels.-wm memory_in_mb:Set the amount of memory (in megabytes) that the warp API is allowed to use for caching.-multi:Use multithreaded warping implementation. Multiple threads will be used to process chunks of image and perform input/output operation simultaneously.-q:Be quiet.-of format:Select the output format. The default is GeoTIFF (GTiff). Use the short format name. -co "NAME=VALUE":passes a creation option to the output format driver. Multiple -co options may belisted. See format specific documentation for legal creation options for each format.-cutline datasource:Enable use of a blend cutline from the name OGR support datasource.-cl layername:Select the named layer from the cutline datasource.-cwhere expression:Restrict desired cutline features based on attribute query.-csql query:Select cutline features using an SQL query instead of from a layer with -cl.-cblend distance:Set a blend distance to use to blend over cutlines (in pixels).-crop_to_cutline:(GDAL >= 1.8.0) Crop the extent of the target dataset to the extent of the cutline. -overwrite:(GDAL >= 1.8.0) Overwrite the target dataset if it already exists.-nomd:(GDAL >= 2.0.0) Do not copy metadata. Without this option, dataset and band metadata (as well as some band information) will be copied from the first source dataset. Items that differ between source datasets will be set to * (see -cvmd option).-cvmd meta_conflict_value:(GDAL >= 2.0.0) Value to set metadata items that conflict between source datasets (default is "*"). Use "" to remove conflicting items.srcfile:The source file name(s).dstfile:The destination file name.Mosaicing into an existing output file is supported if the output file already exists. The spatial extent of the existing file will not be modified to accomodate new data, so you may have to remove it in that case, or use the -overwrite option.Polygon cutlines may be used as a mask to restrict the area of the destination file that may be updated, including blending. If the OGR layer containing the cutline features has no explicit SRS, the cutline features must be in the georeferenced units of the destination file. When outputing to a not yet existing target dataset, its extent will be the one of the original raster unless -te or -crop_to_cutline are specified.EXAMPLEFor instance, an eight bit spot scene stored in GeoTIFF with control points mapping the corners to lat/long could be warped to a UTM projection with a command like this:For instance, the second channel of an ASTER image stored in HDF with control points mapping the corners to lat/long could be warped to a UTM projection with a command like this:。