Verwenden Sie das Raster von Sean Gillies. Es kann leicht mit Fiona (Lesen und Schreiben von Shapefiles) und Shapely desselben Autors kombiniert werden .
Im Skript rasterio_polygonize.py ist
der Anfang
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)))
Das Ergebnis ist ein Generator für GeoJSON-Funktionen
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}}
Dass Sie sich in formschöne Geometrien verwandeln können
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))
Erstellen Sie Geopandas Dataframe und aktivieren Sie benutzerfreundliche Funktionen zum räumlichen Verbinden, Plotten, Speichern als Geojson, ESRI-Shapefile usw.
geoms = list(results)
import geopandas as gp
gpd_polygonized_raster = gp.GeoDataFrame.from_features(geoms)