Python：如何将 geotiff 转换为 geopandas？

问题描述

我有一个 geotiff 文件。

import xarray as xr
urbanData = xr.open_Rasterio('myGeotiff.tif')
plt.imshow(urbanData)

这里是文件的 link。

我可以将文件转换为数据框，坐标为点

ur  = xr.DataArray(urbanData,name='myData')
ur  = ur.to_dataframe().reset_index() 
gdfur  = gpd.GeoDataFrame(ur,geometry=gpd.points_from_xy(ur.x,ur.y))

但是我想获得一个数据框，其中包含像素的几何形状作为多边形而不是点。可能吗？

解决方法

有点出乎我的意料，我还没有真正找到包装 rasterio.features 以获取 DataArrays 并生成 GeoDataFrames 的包。

这些可能非常有用：

https://corteva.github.io/geocube/stable/

https://corteva.github.io/rioxarray/stable/

我通常使用这样的东西：

import affine
import geopandas as gpd
import rasterio.features
import xarray as xr
import shapely.geometry as sg


def polygonize(da: xr.DataArray) -> gpd.GeoDataFrame:
    """
    Polygonize a 2D-DataArray into a GeoDataFrame of polygons.

    Parameters
    ----------
    da : xr.DataArray

    Returns
    -------
    polygonized : geopandas.GeoDataFrame
    """
    if da.dims != ("y","x"):
        raise ValueError('Dimensions must be ("y","x")')

    values = da.values
    transform = da.attrs.get("transform",None)
    if transform is None:
        raise ValueError("transform is required in da.attrs")
    transform = affine.Affine(*transform)
    shapes = rasterio.features.shapes(values,transform=transform)

    geometries = []
    colvalues = []
    for (geom,colval) in shapes:
        geometries.append(sg.Polygon(geom["coordinates"][0]))
        colvalues.append(colval)

    gdf = gpd.GeoDataFrame({"value": colvalues,"geometry": geometries})
    gdf.crs = da.attrs.get("crs")
    return gdf

请注意，在使用 xr.open_rasterio 读取后，您应该先从 xarray 中挤出波段维度以使其成为 2D：

urbanData = xr.open_rasterio('myGeotiff.tif').squeeze('band',drop=True)