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【数据分享】全国各省ESA 10 米土地利用镶嵌数据制作与分享


/ 0.背景 /

ESA 的推文又来啦,这次是进行了全国、各省2020年的 ESA 数据。

/ 1.制作方法 /

👀

   

1.1 制作流程


该数据在镶嵌过程中,已经进行了 LZW 压缩,全国 10 米的 ESA 土地利用影像大小为 6G。

中途有些小脚本未添加到主流程中,请参考 2020 年 ESRI 数据制作和筛选 ESA 中国区域的推文。

GDAL 内容丰富,功能强大。RasterIO 和 GeoPandas 也是基于 GDAL 的 Python 包。

👀

   

1.2 裁剪代码

#裁剪函数# -*- coding: utf-8 -*-from geopandas import *import rasterio as rioimport rasterio.maskimport rasterioimport osfrom tqdm import tqdmimport _thread#全局变量# 读入矢量shpdatafile = r'D:\资源\ESA\矢量\各省矢量.shp'shpdata=GeoDataFrame.from_file(shpdatafile)#创建各地文件夹函数def mkdir(path): # 引入模块 # 去除首位空格 path = path.strip() # 去除尾部 \ 符号    path = path.rstrip("\\") # 判断路径是否存在 # 存在 True # 不存在 False    isExists = os.path.exists(path) # 判断结果 if not isExists: # 如果不存在则创建目录 # 创建目录操作函数        os.makedirs(path) print(path + ' 创建成功') return True else: # 如果目录存在则不创建,并提示目录已存在 print(path + ' 目录已存在') return False#ESA原始文件夹files_path =r"D:\资源\ESA\CHINA"pathDir= os.listdir(files_path),以后数据分享会设置限制条件✌for i in tqdm(range(len(pathDir))): # 读入栅格文件 rasterfile = files_path+"\\"+pathDir[i] rasterdata = rio.open(rasterfile) #获取栅格信息 profile = rasterdata.profile #标识符 biaoshi = pathDir[i] # 投影变换,使矢量数据与栅格数据投影参数一致    shpdata = shpdata.to_crs(rasterdata.crs) # 按照所有矢量进行循环裁剪 for j in range(0, len(shpdata)): try: # 获取矢量数据的features            geo = shpdata.geometry[j] #获取该要素的属性信息 data_shp_name_sheng=shpdata.NAME[j] #文件保存位置的文件夹 各省 data_filepath=str(data_shp_name_sheng) feature = [geo.__geo_interface__] # 通过feature裁剪栅格影像            out_image, out_transform = rio.mask.mask(rasterdata, feature, all_touched=True, crop=True, nodata=0) profile.update( height=out_image.shape[1], width=out_image.shape[2], shape=(out_image.shape[1],out_image.shape[2]), nodata=0, bounds=[], transform=out_transform, ) # 定义要创建的目录 mkpath = "D:\资源\ESA\PRO_CLIP\\" + data_shp_name_sheng+ "\\"            mkdir(mkpath) #文件名字 name=mkpath+"\\"+data_shp_name_sheng+"_"+biaoshi with rasterio.open(name, mode='w', **profile) as dst: dst.write(out_image) except: pass


👀

   

1.3 镶嵌代码

# 镶嵌一个文件夹中的所有文件import osfrom geopandas import *from osgeo import gdal, gdalconstfrom tqdm import tqdm
tifPath = r'D:\资源\ESA\PRO_CLIP\\' # 待融合的图像所在的文件夹tifPaths_folder = os.listdir(tifPath)# 输出文件位置path_save = r"D:\\资源\\ESA\\PRO_CLIP_mosaic\\"# 循环目录for path in tqdm(tifPaths_folder): try: DEM_SMALL_PATH = os.path.join(tifPath, path) for (pathname, dirs, files) in os.walk(DEM_SMALL_PATH): son_Paths_file = files # 如果影像数量大于一 if len(son_Paths_file) >= 2: DEM_SMALL_PATH2 = DEM_SMALL_PATH + "\\" # 循环子目录,进行镶嵌 # 循环同一个文件下的tif文件 inputFiles = [] for path_small in son_Paths_file: # 每一个栅格的路径 son_Paths_PATH = os.path.join(DEM_SMALL_PATH2, path_small) # 读取影像 inputrasfile = gdal.Open(son_Paths_PATH, gdal.GA_ReadOnly) # 读取影像 inputProj = inputrasfile.GetProjection() # 获取坐标系 inputFiles.append(inputrasfile) # 推入列表 options = gdal.WarpOptions(srcSRS=inputProj, # 输入坐标系 dstSRS=inputProj, # 输出坐标系 format='GTiff', # 图像格式 resampleAlg=gdalconst.GRIORA_NearestNeighbour, # 重采样算法,这里是双线性内插 dstNodata=0, # 缺省值 creationOptions=['COMPRESS=LZW'], outputType=gdalconst.GDT_Byte) # 创建文件夹 Landcover_to_save = path_save + path mkdir(Landcover_to_save) # 输出文件名 outputfilePath = Landcover_to_save + "\\" + path + "_土地利用数据" + "_10m分辨率_ESA数据_2020年" + ".tif" # 写栅格 gdal.Warp(outputfilePath, inputFiles, options=options) # 图像镶嵌 except: pass


/ 2.数据展示 /

全国 2020 年 ESA 的 10 米土地利用影像

北京市 2020 年 ESA 的 10 米土地利用影像


天津市 2020 年 ESA 的 10 米土地利用影像



上海市 2020 年 ESA 的 10 米土地利用影像

重庆市市 2020 年 ESA 的 10 米土地利用影像

/ 3.数据获取 /


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