Вам нужен метод gdal.band.WriteArray. В учебнике по GDAL API есть пример (воспроизведенный ниже):
format = "GTiff"
driver = gdal.GetDriverByName( format )
dst_ds = driver.Create( dst_filename, 512, 512, 1, gdal.GDT_Byte )
dst_ds.SetGeoTransform( [ 444720, 30, 0, 3751320, 0, -30 ] )
srs = osr.SpatialReference()
srs.SetUTM( 11, 1 )
srs.SetWellKnownGeogCS( 'NAD27' )
dst_ds.SetProjection( srs.ExportToWkt() )
raster = numpy.zeros( (512, 512), dtype=numpy.uint8 )
dst_ds.GetRasterBand(1).WriteArray( raster )
# Once we're done, close properly the dataset
dst_ds = None
Для генерации случайных данных, посмотрите на модуль numpy.random .
Вот более полный рабочий пример:
from osgeo import gdal, osr
import numpy
dst_filename = '/tmp/test.tif'
#output to special GDAL "in memory" (/vsimem) path just for testing
#dst_filename = '/vsimem/test.tif'
#Raster size
nrows=1024
ncols=512
nbands=7
#min & max random values of the output raster
zmin=0
zmax=12345
## See http://gdal.org/python/osgeo.gdal_array-module.html#codes
## for mapping between gdal and numpy data types
gdal_datatype = gdal.GDT_UInt16
np_datatype = numpy.uint16
driver = gdal.GetDriverByName( "GTiff" )
dst_ds = driver.Create( dst_filename, ncols, nrows, nbands, gdal_datatype )
## These are only required if you wish to georeference (http://en.wikipedia.org/wiki/Georeference)
## your output geotiff, you need to know what values to input, don't just use the ones below
#Coordinates of the upper left corner of the image
#in same units as spatial reference
#xmin=147.2
#ymax=-34.54
#Cellsize in same units as spatial reference
#cellsize=0.01
#dst_ds.SetGeoTransform( [ xmin, cellsize, 0, ymax, 0, -cellsize ] )
#srs = osr.SpatialReference()
#srs.SetWellKnownGeogCS("WGS84")
#dst_ds.SetProjection( srs.ExportToWkt() )
raster = numpy.random.randint(zmin,zmax, (nbands, nrows, ncols)).astype(np_datatype )
for band in range(nbands):
dst_ds.GetRasterBand(band+1).WriteArray( raster[band, :, :] )
# Once we're done, close properly the dataset
dst_ds = None
Я знаю, что это не то, что вы просили, но если вам нужны только мультиспектральные или гиперспектральные выборочные данные - эти тестовые данные для проекта Opticks могут работать. Кроме того, вы можете получить данные LANDSAT непосредственно из Earth Explorer .
На этом сайте приведен пример кода для преобразования двумерного массива массивов в однополосный массив geoTIFF, а также многоканальный geoTIFF - в массив трехмерных массивов.
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Дальнейшие исследования находят страницу с примером кода с «отсутствующим примером», трехмерным массивом пустышек -> многоканальный geoTIFF.
источник