Aquí hay una función que escribí usando python y gdal. La función toma una lista de rásteres y un marco de datos de pandas que contiene las coordenadas del punto y devuelve un marco de datos de pandas con las coordenadas del punto, los centroides para las celdas de ráster respectivas y los valores de celda respectivos. La función es parte del paquete chorospy del paquete en desarrollo (que se encuentra aquí ).
import pandas
import numpy
from osgeo import gdal
def getValuesAtPoint(indir, rasterfileList, pos, lon, lat):
#gt(2) and gt(4) coefficients are zero, and the gt(1) is pixel width, and gt(5) is pixel height.
#The (gt(0),gt(3)) position is the top left corner of the top left pixel of the raster.
for i, rs in enumerate(rasterfileList):
presValues = []
gdata = gdal.Open('{}/{}.tif'.format(indir,rs))
gt = gdata.GetGeoTransform()
band = gdata.GetRasterBand(1)
nodata = band.GetNoDataValue()
x0, y0 , w , h = gt[0], gt[3], gt[1], gt[5]
data = band.ReadAsArray().astype(numpy.float)
#free memory
del gdata
if i == 0:
#iterate through the points
for p in pos.iterrows():
x = int((p[1][lon] - x0)/w)
Xc = x0 + x*w + w/2 #the cell center x
y = int((p[1][lat] - y0)/h)
Yc = y0 + y*h + h/2 #the cell center y
try:
if data[y,x] != nodata:
presVAL = [p[1][lon],p[1][lat], '{:.6f}'.format(Xc), '{:.6f}'.format(Yc), data[y,x]]
presValues.append(presVAL)
except:
pass
df = pandas.DataFrame(presValues, columns=['x', 'y', 'Xc', 'Yc', rs])
else:
#iterate through the points
for p in pos.iterrows():
x = int((p[1][lon] - x0)/w)
y = int((p[1][lat] - y0)/h)
try:
if data[y,x] != nodata:
presValues.append(data[y,x])
except:
pass
df[rs] = pandas.Series(presValues)
del data, band
return df
Ejemplo de cómo ejecutarlo dado que los rásteres están en su directorio de trabajo actual:
rasDf = getValuesAtPoint('.', ['raster1', 'raster2'], inPoints, 'x', 'y')