利用GDAL实现栅格影像差值计算及Geoserver自动发布栅格影像-创新互联
项目需求
项目需要对两幅栅格影像做差值处理，然后在geoserver上自动发布服务。
项目构想
仔细查阅了很多文献。geoserver上没有提供直接对两幅栅格影像做差值的处理。所以我将步骤分为两步：
1、对影像做差值
2、获取信息发布服务
项目实现
观察geoserver文件系统。
就栅格影像的workspace以及styles文件系统为例。
对某一指定工作区添加数据存储以及添加切片。对某一指定工作区其namaspace.xml、workspace.xml是相同的。
也即是两个xml中的namespace与workspace的id生成后不会因为添加存储而变动。
对于栅格影像存储涉及到coveragestore.xml、layer.xml、coverage.xml
其中coverage篇幅较大，较不同地方在于
从中观察到各个文件ID必须不同。涉及到：
故利用python 生成四位数不同的随机ID即可。(此时不知道geoserver提供了rest的API)。
实现流程：
代码实现
项目代码大致分为三个部分(
1、使用gdal对栅格影像做差值处理
2、获取信息，在相应文件系统中自动生成xml(分为python生成和geoserver 中rest服务的api)
3、重新启动startup.bat
##对影像处理
import gdal, gdalconst, numpy
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
class ReadRaster:
def __init__(self, path, ):
self.dataset = gdal.Open(path, gdal.GA_ReadOnly)
self.rows = self.dataset.RasterYSize # todo 图像宽度
self.cols = self.dataset.RasterXSize # todo 图像长度
self.bands = self.dataset.RasterCount # TODO 图像波段数量
self.proj = self.dataset.GetProjection() # todo 地图投影信息
self.geotrans = self.dataset.GetGeoTransform() # todo 仿射矩阵
def getRasterInformation(self, nband):
band = self.dataset.GetRasterBand(nband) # 获取波段对象
# data = band.ReadAsArray(0, 0, self.cols, self.rows).astype(numpy.float) #获取波段信息
data = band.ReadAsArray(0, 0, self.cols, self.rows) # 获取波段信息
return data
def writeRasterInformation(self, data, Savepath, nband):
driver = self.dataset.GetDriver()
writeable = driver.Create(Savepath, self.cols, self.rows, self.bands, gdal.GDT_Byte) # TODO 新建数据集
writeable.SetGeoTransform(self.geotrans) # 写入仿射变换参数
writeable.SetProjection(self.proj) # 写入投影
for i in range(nband):
writeable.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(data[i], 0, 0)
writeable.GetRasterBand(i + 1).SetNoDataValue(0) # todo 给各波段设置nodata值
writeable.GetRasterBand(i + 1).FlushCache() # todo 波段统计量
print(writeable.GetRasterBand(i + 1).GetStatistics(0, 1)) # todo 计算波段统计量 输出为min\max \Mean\stddev
def showImage(self, r, g, b):
img2 = cv2.merge([r, g, b])
plt.imshow(img2)
plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 不显示坐标轴
plt.title("CHA")
plt.show()
## 生成xml 以layer.xml为例
import xml.dom.minidom
import random
import os 无锡人流医院哪家好 http://www.wxbhnkyy120.com/
def writelayerXml(self):
fp = open(self.mainpath + self.vapath + self.vapath + "\layer.xml", 'w')
# TODO 在内存中创建一个空的文档
doc = xml.dom.minidom.Document()
# TODO 创建一个根节点Managers对象
root = doc.createElement('layer')
# todo 将根节点添加到文档对象中
doc.appendChild(root)
# id\name\description\type\enabled\workspace\__default\url
nodeid = doc.createElement('id')
nodename = doc.createElement('name')
nodetype = doc.createElement('type')
nodedefaultStyle = doc.createElement('defaultStyle')
nodedefaultStyleid = doc.createElement('id')
noderesource = doc.createElement('resource')
noderesource.setAttribute('class', 'coverage')
noderesourceid = doc.createElement('id')
nodeattribution = doc.createElement('attribution')
nodelogoWidth = doc.createElement('logoWidth')
nodelogoHeight = doc.createElement('logoHeight')
nodename.appendChild(doc.createTextNode(self.rastername))
root.appendChild(nodename)
nodeid.appendChild(doc.createTextNode(ProduceXml.LayerInfoImpl+self.password3))
root.appendChild(nodeid)
nodetype.appendChild(doc.createTextNode('RASTER'))
root.appendChild(nodetype)
nodedefaultStyleid.appendChild(doc.createTextNode(ProduceXml.StyleInfoImpl))
nodedefaultStyle.appendChild(nodedefaultStyleid)
root.appendChild(nodedefaultStyle)
noderesourceid.appendChild(doc.createTextNode(ProduceXml.CoverageInfoImpl+self.password2))
noderesource.appendChild(noderesourceid)
root.appendChild(noderesource)
nodelogoWidth.appendChild(doc.createTextNode('0'))
nodelogoHeight.appendChild(doc.createTextNode('0'))
nodeattribution.appendChild(nodelogoWidth)
nodeattribution.appendChild(nodelogoHeight)
root.appendChild(nodeattribution)
doc.writexml(fp, indent='\t', addindent='\t', newl='\n', encoding="utf-8")
###启动服务
import win32api
def startbat():
win32api.ShellExecute(0, 'open', r'C:\Program Files (x86)\GeoServer 2.14.2\bin\startup.bat', '', '', 1)
执行完成之后，即可看到geoserver中新增了数据存储以及服务。
其中关于geoserver rest服务中的API下一节再讲述。
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