Отримання висоти на лат / довгому від растру за допомогою python?

Мені було цікаво, чи має хтось досвід отримання даних про висоту з растру без використання ArcGIS , а скоріше отримати інформацію як пітон listабо dict?

Я отримую свої дані XY у списку кортежів:

xy34 =[perp_obj[j].CalcPnts(float(i.dist), orientation) for j in range (len(perp_obj))]

Я хотів би проглянути список або передати його функції або класу-методу, щоб отримати відповідне підвищення для пар xy.

Я провів кілька досліджень на цю тему, і API gdal звучить багатообіцяюче. Хтось може порадити мені, як іти про речі, підводні камені, зразок коду?

GDAL - це не варіант, оскільки я не можу редагувати змінну системного шляху на машині, над якою працюю!

Хтось знає про інший підхід?

Ось більш програмний спосіб використання GDAL, ніж відповідь @ Арагона. Я цього не перевіряв, але в основному це був код котла, який працював на мене раніше. Він покладається на Numpy та GDAL прив'язки, але це саме про це.

import osgeo.gdal as gdal
import osgeo.osr as osr
import numpy as np
from numpy import ma

def maFromGDAL(filename):
    dataset = gdal.Open(filename, gdal.GA_ReadOnly)

    if dataset is None:
        raise Exception()

    # Get the georeferencing metadata.
    # We don't need to know the CRS unless we want to specify coordinates
    # in a different CRS.
    #projection = dataset.GetProjection()
    geotransform = dataset.GetGeoTransform()

    # We need to know the geographic bounds and resolution of our dataset.
    if geotransform is None:
        dataset = None
        raise Exception()

    # Get the first band.
    band = dataset.GetRasterBand(1)
    # We need to nodata value for our MaskedArray later.
    nodata = band.GetNoDataValue()
    # Load the entire dataset into one numpy array.
    image = band.ReadAsArray(0, 0, band.XSize, band.YSize)
    # Close the dataset.
    dataset = None

    # Create a numpy MaskedArray from our regular numpy array.
    # If we want to be really clever, we could subclass MaskedArray to hold
    # our georeference metadata as well.
    # see here: http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.subclassing.html
    # For details.
    masked_image = ma.masked_values(image, nodata, copy=False)
    masked_image.fill_value = nodata

    return masked_image, geotransform

def pixelToMap(gt, pos):
    return (gt[0] + pos[0] * gt[1] + pos[1] * gt[2],
            gt[3] + pos[0] * gt[4] + pos[1] * gt[5])

# Reverses the operation of pixelToMap(), according to:
# https://en.wikipedia.org/wiki/World_file because GDAL's Affine GeoTransform
# uses the same values in the same order as an ESRI world file.
# See: http://www.gdal.org/gdal_datamodel.html
def mapToPixel(gt, pos):
    s = gt[0] * gt[4] - gt[3] * gt[1]
    x = (gt[4] * pos[0] - gt[1] * pos[1] + gt[1] * gt[5] - gt[4] * gt[2]) / s
    y = (-gt[3] * pos[0] + gt[0] * pos[1] + gt[3] * gt[2] - gt[0] * gt[5]) / s
    return (x, y)

def valueAtMapPos(image, gt, pos):
    pp = mapToPixel(gt, pos)
    x = int(pp[0])
    y = int(pp[1])

    if x < 0 or y < 0 or x >= image.shape[1] or y >= image.shape[0]:
        raise Exception()

    # Note how we reference the y column first. This is the way numpy arrays
    # work by default. But GDAL assumes x first.
    return image[y, x]

try:
    image, geotransform = maFromGDAL('myimage.tif')
    val = valueAtMapPos(image, geotransform, (434323.0, 2984745.0))
    print val
except:
    print('Something went wrong.')

Ознайомтесь з моєю відповіддю тут ... і прочитайте тут інформацію для отримання інформації. Наступна інформація була взята з Geotips:

За допомогою gdallocationinfo ми можемо запитати висоту в точці:

$ gdallocationinfo gmted/all075.vrt -geoloc 87360 19679

Вихід з вищевказаної команди має вигляд:

Report:
   Location: (87360P,19679L)
Band 1:
   Value: 1418

Це означає, що величина висоти при наданій геолокації становить 1418.

Дивіться, наприклад, цей код, який базується на GDAL (і Python, нумеру не потрібно): https://github.com/geometalab/retrieve-height-service

Наведений код python витягує дані про значення растрової комірки на основі заданих x, y-координат. Це дещо змінена версія прикладу цього чудового джерела . Він заснований GDALі numpyне є частиною стандартного розподілу пітона. Завдяки @Mike Toews за те, що він вказав на неофіційні бінарні файли Windows для розширення Python, щоб встановити та використовувати швидко та просто.

import os, sys, time, gdal
from gdalconst import *


# coordinates to get pixel values for
xValues = [122588.008]
yValues = [484475.146]

# set directory
os.chdir(r'D:\\temp\\AHN2_060')

# register all of the drivers
gdal.AllRegister()
# open the image
ds = gdal.Open('i25gn1_131.img', GA_ReadOnly)

if ds is None:
    print 'Could not open image'
    sys.exit(1)

# get image size
rows = ds.RasterYSize
cols = ds.RasterXSize
bands = ds.RasterCount

# get georeference info
transform = ds.GetGeoTransform()
xOrigin = transform[0]
yOrigin = transform[3]
pixelWidth = transform[1]
pixelHeight = transform[5]

# loop through the coordinates
for xValue,yValue in zip(xValues,yValues):
    # get x,y
    x = xValue
    y = yValue

    # compute pixel offset
    xOffset = int((x - xOrigin) / pixelWidth)
    yOffset = int((y - yOrigin) / pixelHeight)
    # create a string to print out
    s = "%s %s %s %s " % (x, y, xOffset, yOffset)

    # loop through the bands
    for i in xrange(1,bands):
        band = ds.GetRasterBand(i) # 1-based index
        # read data and add the value to the string
        data = band.ReadAsArray(xOffset, yOffset, 1, 1)
        value = data[0,0]
        s = "%s%s " % (s, value) 
    # print out the data string
    print s
    # figure out how long the script took to run