Możesz użyć metody gdal.Dataset lub gdal.Band ReadRaster. Zobacz samouczki interfejsu API GDAL i OGR oraz poniższy przykład. ReadRaster nie używa / wymaga numpy, zwracaną wartością są surowe dane binarne i należy je rozpakować przy użyciu standardowego modułu strukturalnego Pythona .
Przykład:
from osgeo import gdal,ogr
import struct
src_filename = '/tmp/test.tif'
shp_filename = '/tmp/test.shp'
src_ds=gdal.Open(src_filename)
gt=src_ds.GetGeoTransform()
rb=src_ds.GetRasterBand(1)
ds=ogr.Open(shp_filename)
lyr=ds.GetLayer()
for feat in lyr:
geom = feat.GetGeometryRef()
mx,my=geom.GetX(), geom.GetY() #coord in map units
#Convert from map to pixel coordinates.
#Only works for geotransforms with no rotation.
px = int((mx - gt[0]) / gt[1]) #x pixel
py = int((my - gt[3]) / gt[5]) #y pixel
structval=rb.ReadRaster(px,py,1,1,buf_type=gdal.GDT_UInt16) #Assumes 16 bit int aka 'short'
intval = struct.unpack('h' , structval) #use the 'short' format code (2 bytes) not int (4 bytes)
print intval[0] #intval is a tuple, length=1 as we only asked for 1 pixel value
Alternatywnie, ponieważ powodem, dla którego podałeś, że nie używasz, numpybyło uniknięcie odczytu całej tablicy podczas używania ReadAsArray(), poniżej znajduje się przykład, który używa numpyi nie czyta całego rastra.
from osgeo import gdal,ogr
import struct
src_filename = '/tmp/test.tif'
shp_filename = '/tmp/test.shp'
src_ds=gdal.Open(src_filename)
gt=src_ds.GetGeoTransform()
rb=src_ds.GetRasterBand(1)
ds=ogr.Open(shp_filename)
lyr=ds.GetLayer()
for feat in lyr:
geom = feat.GetGeometryRef()
mx,my=geom.GetX(), geom.GetY() #coord in map units
#Convert from map to pixel coordinates.
#Only works for geotransforms with no rotation.
px = int((mx - gt[0]) / gt[1]) #x pixel
py = int((my - gt[3]) / gt[5]) #y pixel
intval=rb.ReadAsArray(px,py,1,1)
print intval[0] #intval is a numpy array, length=1 as we only asked for 1 pixel value
