Використовуйте растеріо Шона Джиллі. Його можна легко комбінувати з Фіоною (читання і запис) і шейп - файли стрункою одного і того ж автора.
У сценарії rasterio_polygonize.py
початок є
import rasterio
from rasterio.features import shapes
mask = None
with rasterio.drivers():
with rasterio.open('a_raster') as src:
image = src.read(1) # first band
results = (
{'properties': {'raster_val': v}, 'geometry': s}
for i, (s, v)
in enumerate(
shapes(image, mask=mask, transform=src.affine)))
Результат - генератор функцій GeoJSON
geoms = list(results)
# first feature
print geoms[0]
{'geometry': {'type': 'Polygon', 'coordinates': [[(202086.577, 90534.3504440678), (202086.577, 90498.96207), (202121.96537406777, 90498.96207), (202121.96537406777, 90534.3504440678), (202086.577, 90534.3504440678)]]}, 'properties': {'raster_val': 170.52000427246094}}
Що ви можете перетворити на витончені геометрії
from shapely.geometry import shape
print shape(geoms[0]['geometry'])
POLYGON ((202086.577 90534.35044406779, 202086.577 90498.96206999999, 202121.9653740678 90498.96206999999, 202121.9653740678 90534.35044406779, 202086.577 90534.35044406779))
Створіть Geopandas Dataframe та надайте прості у використанні функціональні можливості просторового з'єднання, побудови графіків, збереження як geojson, ESRI shapefile тощо.
geoms = list(results)
import geopandas as gp
gpd_polygonized_raster = gp.GeoDataFrame.from_features(geoms)