Ich habe eine gdal- und numpy-basierte Lösung entwickelt. Es zerlegt die Rastermatrix in Zeilen und Spalten und löscht alle leeren Zeilen / Spalten. In dieser Implementierung ist "leer" weniger als 1, und nur einzelne Bandraster werden berücksichtigt.
(Während ich schreibe, wird mir klar, dass dieser Scanline-Ansatz nur für Bilder mit Nodata-Halsbändern geeignet ist. Wenn Ihre Daten Inseln in Meeren von Nullen sind, wird auch der Abstand zwischen den Inseln fallen gelassen, wodurch alles zusammengedrückt wird und die Georeferenzierung völlig durcheinander gebracht wird .)
Die Geschäftsteile (müssen ausgearbeitet werden, funktionieren nicht so wie sie sind):
#read raster into a numpy array
data = np.array(gdal.Open(src_raster).ReadAsArray())
#scan for data
non_empty_columns = np.where(data.max(axis=0)>0)[0]
non_empty_rows = np.where(data.max(axis=1)>0)[0]
# assumes data is any value greater than zero
crop_box = (min(non_empty_rows), max(non_empty_rows),
min(non_empty_columns), max(non_empty_columns))
# retrieve source geo reference info
georef = raster.GetGeoTransform()
xmin, ymax = georef[0], georef[3]
xcell, ycell = georef[1], georef[5]
# Calculate cropped geo referencing
new_xmin = xmin + (xcell * crop_box[0]) + xcell
new_ymax = ymax + (ycell * crop_box[2]) - ycell
cropped_transform = new_xmin, xcell, 0.0, new_ymax, 0.0, ycell
# crop
new_data = data[crop_box[0]:crop_box[1]+1, crop_box[2]:crop_box[3]+1]
# write to disk
band = out_raster.GetRasterBand(1)
band.WriteArray(new_data)
band.FlushCache()
out_raster = None
In einem vollständigen Skript:
import os
import sys
import numpy as np
from osgeo import gdal
if len(sys.argv) < 2:
print '\n{} [infile] [outfile]'.format(os.path.basename(sys.argv[0]))
sys.exit(1)
src_raster = sys.argv[1]
out_raster = sys.argv[2]
def main(src_raster):
raster = gdal.Open(src_raster)
# Read georeferencing, oriented from top-left
# ref:GDAL Tutorial, Getting Dataset Information
georef = raster.GetGeoTransform()
print '\nSource raster (geo units):'
xmin, ymax = georef[0], georef[3]
xcell, ycell = georef[1], georef[5]
cols, rows = raster.RasterYSize, raster.RasterXSize
print ' Origin (top left): {:10}, {:10}'.format(xmin, ymax)
print ' Pixel size (x,-y): {:10}, {:10}'.format(xcell, ycell)
print ' Columns, rows : {:10}, {:10}'.format(cols, rows)
# Transfer to numpy and scan for data
# oriented from bottom-left
data = np.array(raster.ReadAsArray())
non_empty_columns = np.where(data.max(axis=0)>0)[0]
non_empty_rows = np.where(data.max(axis=1)>0)[0]
crop_box = (min(non_empty_rows), max(non_empty_rows),
min(non_empty_columns), max(non_empty_columns))
# Calculate cropped geo referencing
new_xmin = xmin + (xcell * crop_box[0]) + xcell
new_ymax = ymax + (ycell * crop_box[2]) - ycell
cropped_transform = new_xmin, xcell, 0.0, new_ymax, 0.0, ycell
# crop
new_data = data[crop_box[0]:crop_box[1]+1, crop_box[2]:crop_box[3]+1]
new_rows, new_cols = new_data.shape # note: inverted relative to geo units
#print cropped_transform
print '\nCrop box (pixel units):', crop_box
print ' Stripped columns : {:10}'.format(cols - new_cols)
print ' Stripped rows : {:10}'.format(rows - new_rows)
print '\nCropped raster (geo units):'
print ' Origin (top left): {:10}, {:10}'.format(new_xmin, new_ymax)
print ' Columns, rows : {:10}, {:10}'.format(new_cols, new_rows)
raster = None
return new_data, cropped_transform
def write_raster(template, array, transform, filename):
'''Create a new raster from an array.
template = raster dataset to copy projection info from
array = numpy array of a raster
transform = geo referencing (x,y origin and pixel dimensions)
filename = path to output image (will be overwritten)
'''
template = gdal.Open(template)
driver = template.GetDriver()
rows,cols = array.shape
out_raster = driver.Create(filename, cols, rows, gdal.GDT_Byte)
out_raster.SetGeoTransform(transform)
out_raster.SetProjection(template.GetProjection())
band = out_raster.GetRasterBand(1)
band.WriteArray(array)
band.FlushCache()
out_raster = None
template = None
if __name__ == '__main__':
cropped_raster, cropped_transform = main(src_raster)
write_raster(src_raster, cropped_raster, cropped_transform, out_raster)
Das Skript befindet sich in meinem Code-Stash auf Github, wenn der Link ein bisschen herumjagt; Diese Ordner sind reif für eine Neuorganisation.
