Replikowanie wyniku gdalwarp przy użyciu powiązań gdal Python

20

Próbuję ponownie rzutować / ponownie próbkować za pomocą powiązań Pythona GDAL, ale otrzymuję nieco inne wyniki w porównaniu do tych z narzędzia wiersza poleceń gdalwarp.

Zobacz krótszy przykład aktualizacji

Ten skrypt ilustruje podejście do Pythona:

from osgeo import osr, gdal
import numpy


def reproject_point(point, srs, target_srs):
    '''
    Reproject a pair of coordinates from one spatial reference system to
    another.
    '''
    transform = osr.CoordinateTransformation(srs, target_srs)
    (x, y, z) = transform.TransformPoint(*point)

    return (x, y)


def reproject_bbox(top_left, bottom_right, srs, dest_srs):
    x_min, y_max = top_left
    x_max, y_min = bottom_right
    corners = [
        (x_min, y_max),
        (x_max, y_max),
        (x_max, y_min),
        (x_min, y_min)]
    projected_corners = [reproject_point(crnr, srs, dest_srs)
                         for crnr in corners]

    dest_top_left = (min([crnr[0] for crnr in projected_corners]),
                     max([crnr[1] for crnr in projected_corners]))
    dest_bottom_right = (max([crnr[0] for crnr in projected_corners]),
                         min([crnr[1] for crnr in projected_corners]))

    return dest_top_left, dest_bottom_right


################################################################################
# Create synthetic data
gtiff_drv = gdal.GetDriverByName('GTiff')
w, h = 512, 512
raster = numpy.zeros((w, h), dtype=numpy.uint8)
raster[::w / 10, :] = 255
raster[:, ::h / 10] = 255
top_left = (-109764, 215677)
pixel_size = 45

src_srs = osr.SpatialReference()
src_srs.ImportFromEPSG(3413)

src_geotran = [top_left[0], pixel_size, 0,
               top_left[1], 0, -pixel_size]

rows, cols = raster.shape
src_ds = gtiff_drv.Create(
    'test_epsg3413.tif',
    cols, rows, 1,
    gdal.GDT_Byte)
src_ds.SetGeoTransform(src_geotran)
src_ds.SetProjection(src_srs.ExportToWkt())
src_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(raster)


################################################################################
# Reproject to EPSG: 3573 and upsample to 7m
dest_pixel_size = 7

dest_srs = osr.SpatialReference()
dest_srs.ImportFromEPSG(3573)

# Calculate new bounds by re-projecting old corners
x_min, y_max = top_left
bottom_right = (x_min + cols * pixel_size,
                y_max - rows * pixel_size)
dest_top_left, dest_bottom_right = reproject_bbox(
    top_left, bottom_right,
    src_srs, dest_srs)

# Make dest dataset
x_min, y_max = dest_top_left
x_max, y_min = dest_bottom_right
new_rows = int((x_max - x_min) / float(dest_pixel_size))
new_cols = int((y_max - y_min) / float(dest_pixel_size))
dest_ds = gtiff_drv.Create(
    'test_epsg3573.tif',
    new_rows, new_cols, 1,
    gdal.GDT_Byte)
dest_geotran = (dest_top_left[0], dest_pixel_size, 0,
                dest_top_left[1], 0, -dest_pixel_size)
dest_ds.SetGeoTransform(dest_geotran)
dest_ds.SetProjection(dest_srs.ExportToWkt())

# Perform the projection/resampling
gdal.ReprojectImage(
    src_ds, dest_ds,
    src_srs.ExportToWkt(), dest_srs.ExportToWkt(),
    gdal.GRA_NearestNeighbour)

dest_data = dest_ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray()

# Close datasets
src_ds = None
dest_ds = None

Porównaj z wydajnością:

gdalwarp -s_srs EPSG:3413 -t_srs EPSG:3573 -tr 7 7 -r near -of GTiff test_epsg3413.tif test_epsg3573_gdalwarp.tif

Różnią się wielkością (o 2 rzędy i 1 kolumnę), a także o różnych wartościach pikseli w pobliżu krawędzi.

Zobacz przezroczystą nakładkę pliku test_epsg3573.tif i test_epsg3573_gdalwarp.tif poniżej. Gdyby obrazy były identyczne, byłyby tylko czarno-białe piksele, bez szarości.

Nakładka QGIS z test_epsg3573.tif i test_epsg3573_gdalwarp.tif

Testowane z Python 2.7.8, GDAL 1.11.1, Numpy 1.9.1

Aktualizacja :

Oto znacznie krótszy przykład. Wydaje się, że nie jest to spowodowane podwyższonym próbkowaniem, ponieważ poniższe wyniki również powodują niezgodność wynikówgdalwarp

from osgeo import osr, gdal
import numpy


# Create synthetic data
gtiff_drv = gdal.GetDriverByName('GTiff')
w, h = 512, 512
raster = numpy.zeros((w, h), dtype=numpy.uint8)
raster[::w / 10, :] = 255
raster[:, ::h / 10] = 255
top_left = (-109764, 215677)
pixel_size = 45

src_srs = osr.SpatialReference()
src_srs.ImportFromEPSG(3413)

src_geotran = [top_left[0], pixel_size, 0,
               top_left[1], 0, -pixel_size]

rows, cols = raster.shape
src_ds = gtiff_drv.Create(
    'test_epsg3413.tif',
    cols, rows, 1,
    gdal.GDT_Byte)
src_ds.SetGeoTransform(src_geotran)
src_ds.SetProjection(src_srs.ExportToWkt())
src_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(raster)

# Reproject to EPSG: 3573
dest_srs = osr.SpatialReference()
dest_srs.ImportFromEPSG(3573)

int_ds = gdal.AutoCreateWarpedVRT(src_ds, src_srs.ExportToWkt(), dest_srs.ExportToWkt())

# Make dest dataset
dest_ds = gtiff_drv.Create(
    'test_epsg3573_avrt.tif',
    int_ds.RasterXSize, int_ds.RasterYSize, 1,
    gdal.GDT_Byte)
dest_ds.SetGeoTransform(int_ds.GetGeoTransform())
dest_ds.SetProjection(int_ds.GetProjection())
dest_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(int_ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray())

# Close datasets
src_ds = None
dest_ds = None

I to jest wezwanie gdalwarp, które, jak sądzę, będzie takie samo, ale nie jest:

gdalwarp -s_srs EPSG:3413 -t_srs EPSG:3573 -of GTiff test_epsg3413.tif test_epsg3573_gdalwarp.tif

Poniższy obraz pokazuje każdy wynikowy obraz binarny nałożony z 50% przezroczystością. Jasnoszare piksele to niespójności między dwoma wynikami.

Niespójność zilustrowana w QGIS

python gdal gdalwarp numpy Bruce Wallin
źródło
1
Próbowałeś gdal.AutoCreateWarpedVRT(source_file, source_srs_wkt, dest_srs_wkt)?
user2856
Dzięki, Luke, nie znał tej funkcji. Próbowałem właśnie teraz, ale niektóre piksele nadal różnią się między sobą. To znaczy, geo-transformacje i kształty rastrów są identyczne (gdy nie są próbkowane w górę), ale niektóre piksele wydają się być próbkowane inaczej. To przynajmniej pokazuje, że problem jest nadal obecny, nawet jeśli nie ma próbkowania w górę.
Bruce Wallin

Odpowiedzi:

16

Mam takie same wyniki jak gdalwarpz gdal.AutoCreateWarpedVRTjeśli ustawić próg błędu do 0,125 dopasować domyślną (ET) w gdalwarp . Alternatywnie możesz ustawić -et 0.0w swoim połączeniu, gdalwarpaby pasowało do domyślnego w gdal.AutoCreateWarpedVRT.

Przykład

Utwórz referencję do porównania:

gdalwarp -t_srs EPSG:4326 byte.tif warp_ref.tif

Uruchom projekcję w Pythonie (na podstawie kodu z funkcji „warp_27 () w pakiecie autotestu GDAL ):

# Open source dataset
src_ds = gdal.Open('byte.tif')

# Define target SRS
dst_srs = osr.SpatialReference()
dst_srs.ImportFromEPSG(4326)
dst_wkt = dst_srs.ExportToWkt()

error_threshold = 0.125  # error threshold --> use same value as in gdalwarp
resampling = gdal.GRA_NearestNeighbour

# Call AutoCreateWarpedVRT() to fetch default values for target raster dimensions and geotransform
tmp_ds = gdal.AutoCreateWarpedVRT( src_ds,
                                   None, # src_wkt : left to default value --> will use the one from source
                                   dst_wkt,
                                   resampling,
                                   error_threshold )

# Create the final warped raster
dst_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').CreateCopy('warp_test.tif', tmp_ds)
dst_ds = None

# Check that we have the same result as produced by 'gdalwarp -rb -t_srs EPSG:4326 ....'

ref_ds = gdal.Open('warp_ref.tif')
ref_cs = ref_ds.GetRasterBand(1).Checksum()

ds = gdal.Open('warp_test.tif')
cs = ds1.GetRasterBand(1).Checksum()

if cs == ref_cs:
    print 'success, they match'
else:
    print "fail, they don't match"
użytkownik2856
źródło