Используйте растерио Шона Джиллиса . Его можно легко комбинировать с Fiona (чтение и запись шейп-файлов) и shapely того же автора.
В скрипте rasterio_polygonize.py
начало
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)))
Результатом является генератор функций 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}}
Что вы можете превратить в стройную геометрию
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))
Создайте геопанду Dataframe и включите простые в использовании функции пространственного соединения, построения графиков, сохранения в виде геоджона, шейп-файла ESRI и т. Д.
geoms = list(results)
import geopandas as gp
gpd_polygonized_raster = gp.GeoDataFrame.from_features(geoms)
if value > src.nodata
к списку понимание, чтобы использовать значение нодаты источника и отбросить любые формы, которые ему соответствуют. Не уверен, что произойдет, если не будет nodata vaue. : o)Вот моя реализация.
Способ установки rasterio можно получить с помощью 'conda install -c https://conda.anaconda.org/ioos rasterio', если возникает проблема с установкой.
источник
myarray=srcband.ReadAsArray() #or any array