API GDAL

GDAL kepanjangan untuk Geospatial Data Abstraction Library, dan adalah sungguh "Swiss army knife" dari kegunaan data GIS. Sebuah bagian dari GDAL adalah OGR Simple Features Library, yang khusus dalam membaca dan menulis data geografis vektor dalam beragam bentuk standar.

GeoDjango menyediakan antarmuka python tingkat-tinggi untuk beberapa dari kemampuan dari OGR, termasuk membaca dan perubahan kordinat dari data spasial vektor dan dukungan minimal untuk fitur-fitur GDAL dengan sehubungan data (gambar) raster.

Catatan

Meskipun modul dinamakan gdal, GeoDjango hanya mendukung beberapa kemampuan dari OGR dan fitur-fitur raster GDAL saat ini.

Ikhtisar

Data Contoh

The GDAL/OGR tools described here are designed to help you read in your geospatial data, in order for most of them to be useful you have to have some data to work with. If you're starting out and don't yet have any data of your own to use, GeoDjango tests contain a number of data sets that you can use for testing. You can download them here:

$ wget https://raw.githubusercontent.com/django/django/main/tests/gis_tests/data/cities/cities.{shp,prj,shx,dbf}
$ wget https://raw.githubusercontent.com/django/django/main/tests/gis_tests/data/rasters/raster.tif

Vector Data Source Object

DataSource

DataSource is a wrapper for the OGR data source object that supports reading data from a variety of OGR-supported geospatial file formats and data sources using a consistent interface. Each data source is represented by a DataSource object which contains one or more layers of data. Each layer, represented by a Layer object, contains some number of geographic features (Feature), information about the type of features contained in that layer (e.g. points, polygons, etc.), as well as the names and types of any additional fields (Field) of data that may be associated with each feature in that layer.

class DataSource(ds_input, encoding='utf-8')

Pembangun untuk DataSource hanya membutuhkan satu parameter: jalur dari berkas anda ingin baca. Bagaimanapun, OGR juga mendukung beragam sumber data lebih rumit, termasuk basisdata, yang mungkin diakses dengan melewatkan string nama khusus daripada jalur. Untuk informasi lebih, lihat dokumentasi OGR Vector Formats. Sifat name dari sebuah instance DataSource memberikan nama OGR dari sumber data pokok yang itu sedang gunakan.

Pilihan parameter encoding mengizinkan anda menentukan penyandian bukan-standar dari string di sumber. Ini khususnya berguna ketika anda mendapatkan pengecualian DjangoUnicodeDecodeError selagi membaca nilai bidang.

Once you've created your DataSource, you can find out how many layers of data it contains by accessing the layer_count property, or (equivalently) by using the len() function. For information on accessing the layers of data themselves, see the next section:

>>> from django.contrib.gis.gdal import DataSource
>>> ds = DataSource("/path/to/your/cities.shp")
>>> ds.name
'/path/to/your/cities.shp'
>>> ds.layer_count  # This file only contains one layer
1

layer_count

Mengembalikan sejumlah lapisan di sumber data.

name

Mengembalikan nama dari sumber data.

Lapisan

class Layer

Layer adalah sebuah pembungkus untuk lapisan dari data di obyek DataSource. Anda tidak pernah membuat obyek Layer secara langsung. Sebagai gantinya, anda mengambil mereka dari obyek DataSource, yang pada dasarnya wadah standar Python dari obyek Layer. Sebagai contoh, anda dapat mengakses lapisan khusus dengan indeksnya (misalnya ds[0] untuk mengakses lapisan pertama), atau anda dapat mengulang terhadap semua lapisan di wadah dalam perulangan loop. Layer itu sendiri bertindak sebagai sebuah wadah untuk fitur-fitur geometris.

Typically, all the features in a given layer have the same geometry type. The geom_type property of a layer is an OGRGeomType that identifies the feature type. We can use it to print out some basic information about each layer in a DataSource:

>>> for layer in ds:
...     print('Layer "%s": %i %ss' % (layer.name, len(layer), layer.geom_type.name))
...
Layer "cities": 3 Points

The example output is from the cities data source, loaded above, which evidently contains one layer, called "cities", which contains three point features. For simplicity, the examples below assume that you've stored that layer in the variable layer:

>>> layer = ds[0]

name

Mengembalikan nama lapisan ini di sumber data.

>>> layer.name
'cities'

num_feat

Returns the number of features in the layer. Same as len(layer):

>>> layer.num_feat
3

geom_type

Returns the geometry type of the layer, as an OGRGeomType object:

>>> layer.geom_type.name
'Point'

num_fields

Returns the number of fields in the layer, i.e the number of fields of data associated with each feature in the layer:

>>> layer.num_fields
4

fields

Returns a list of the names of each of the fields in this layer:

>>> layer.fields
['Name', 'Population', 'Density', 'Created']

Returns a list of the data types of each of the fields in this layer. These are subclasses of Field, discussed below:

>>> [ft.__name__ for ft in layer.field_types]
['OFTString', 'OFTReal', 'OFTReal', 'OFTDate']

field_widths

Returns a list of the maximum field widths for each of the fields in this layer:

>>> layer.field_widths
[80, 11, 24, 10]

field_precisions

Returns a list of the numeric precisions for each of the fields in this layer. This is meaningless (and set to zero) for non-numeric fields:

>>> layer.field_precisions
[0, 0, 15, 0]

extent

Returns the spatial extent of this layer, as an Envelope object:

>>> layer.extent.tuple
(-104.609252, 29.763374, -95.23506, 38.971823)

srs

Property that returns the SpatialReference associated with this layer:

>>> print(layer.srs)
GEOGCS["GCS_WGS_1984",
    DATUM["WGS_1984",
        SPHEROID["WGS_1984",6378137,298.257223563]],
    PRIMEM["Greenwich",0],
    UNIT["Degree",0.017453292519943295]]

Jika Layer tidak mempunyai informasi acuan spasial terkait dengan itu, `` None`` dikembalikan.

spatial_filter

Property that may be used to retrieve or set a spatial filter for this layer. A spatial filter can only be set with an OGRGeometry instance, a 4-tuple extent, or None. When set with something other than None, only features that intersect the filter will be returned when iterating over the layer:

>>> print(layer.spatial_filter)
None
>>> print(len(layer))
3
>>> [feat.get("Name") for feat in layer]
['Pueblo', 'Lawrence', 'Houston']
>>> ks_extent = (-102.051, 36.99, -94.59, 40.00)  # Extent for state of Kansas
>>> layer.spatial_filter = ks_extent
>>> len(layer)
1
>>> [feat.get("Name") for feat in layer]
['Lawrence']
>>> layer.spatial_filter = None
>>> len(layer)
3

get_fields()

A method that returns a list of the values of a given field for each feature in the layer:

>>> layer.get_fields("Name")
['Pueblo', 'Lawrence', 'Houston']

get_geoms(geos=False)

A method that returns a list containing the geometry of each feature in the layer. If the optional argument geos is set to True then the geometries are converted to GEOSGeometry objects. Otherwise, they are returned as OGRGeometry objects:

>>> [pt.tuple for pt in layer.get_geoms()]
[(-104.609252, 38.255001), (-95.23506, 38.971823), (-95.363151, 29.763374)]

test_capability(capability)

Mengembalikan boolean menunjukkan apakah lapisan ini mendukung kemampuan yang diberikan (sebuah string). Contoh dari kemampuan sah termasuk: 'RandomRead', 'SequentialWrite', 'RandomWrite', 'FastSpatialFilter', 'FastFeatureCount', 'FastGetExtent', 'CreateField', 'Transactions', 'DeleteFeature', dan 'FastSetNextByIndex'.

Feature

class Feature

Feature membungkus fitur OGR. Anda tidak pernah membuat obyek Feature secara langsung. Sebagai gantinya, anda mengambil mereka dari obyek Layer. Setiap fitur terdiri dari sebuah geometri dan sekumpulan bidang mengandung sifat-sifat tambahan. Geometri dari sebuah bidang adalah dapat diakses melalui sifat geom nya, yang mengembalikan sebuah obyek OGRGeometry. Sebuah Feature berperilaku seperti wadah Python standar untuk bidangnya, yang itu dikembalikan sebagai obyek Field: anda dapat mengakses sebuah bidang secara langsung berdasarkan indeks atau namanya, atau dapat berulang terhadap bidang-bidang fitur, misalnya di sebuah perulangan for.

geom

Returns the geometry for this feature, as an OGRGeometry object:

>>> city.geom.tuple
(-104.609252, 38.255001)

get

A method that returns the value of the given field (specified by name) for this feature, not a Field wrapper object:

>>> city.get("Population")
102121

geom_type

Mengembalikan jenis geometri untuk fitur ini, sebagai sebuah obyek OGRGeomType. Ini akan sama untuk semua fitur dalam lapisan yang diberikan dan setara pada sifat Layer.geom_type dari obyek Layer fitur berasal.

num_fields

Mengembalikan sejumlah bidang-bidang dari data terkait dengan fitur. Ini akan sama untuk semua fitur dalam lapisan yang diberikan dan setara pada sifat Layer.num_fields dari obyek Layer fitur berasal.

fields

Mengembalikan daftar dari nama-nama dari bidang data terkait dengan fitur. Ini akan sama untuk semua fitur dalam lapisan yang diberikan dan setara pada sifat Layer.fields dari fitur obyek Layer yang datang.

fid

Returns the feature identifier within the layer:

>>> city.fid
0

layer_name

Returns the name of the Layer that the feature came from. This will be the same for all features in a given layer:

>>> city.layer_name
'cities'

index

A method that returns the index of the given field name. This will be the same for all features in a given layer:

>>> city.index("Population")
1

Field

class Field

name

Returns the name of this field:

>>> city["Name"].name
'Name'

type

Returns the OGR type of this field, as an integer. The FIELD_CLASSES dictionary maps these values onto subclasses of Field:

>>> city["Density"].type
2

type_name

Returns a string with the name of the data type of this field:

>>> city["Name"].type_name
'String'

value

Returns the value of this field. The Field class itself returns the value as a string, but each subclass returns the value in the most appropriate form:

>>> city["Population"].value
102121

width

Returns the width of this field:

>>> city["Name"].width
80

precision

Returns the numeric precision of this field. This is meaningless (and set to zero) for non-numeric fields:

>>> city["Density"].precision
15

as_double()

Returns the value of the field as a double (float):

>>> city["Density"].as_double()
874.7

as_int()

Returns the value of the field as an integer:

>>> city["Population"].as_int()
102121

as_string()

Returns the value of the field as a string:

>>> city["Name"].as_string()
'Pueblo'

as_datetime()

Returns the value of the field as a tuple of date and time components:

>>> city["Created"].as_datetime()
(c_long(1999), c_long(5), c_long(23), c_long(0), c_long(0), c_long(0), c_long(0))

Driver

class Driver(dr_input)

Kelas Driver digunakan secara mendalam untuk membungkus sebuah driver DataSource OGR.

driver_count

Mengembalikan sejumlah driver vektor OGR saat ini terdaftar.

Geometri OGR

OGRGeometry

OGRGeometry objects share similar functionality with GEOSGeometry objects and are thin wrappers around OGR's internal geometry representation. Thus, they allow for more efficient access to data when using DataSource. Unlike its GEOS counterpart, OGRGeometry supports spatial reference systems and coordinate transformation:

>>> from django.contrib.gis.gdal import OGRGeometry
>>> polygon = OGRGeometry("POLYGON((0 0, 5 0, 5 5, 0 5))")

class OGRGeometry(geom_input, srs=None)

Obyek ini adalah sebuah pembungkus untuk kelas OGR Geometry. Obyek-obyek ini diinstasiasikan secara langsung dari parameter geom_input yang diberikan, yang mungkin berupa string mengandung WKT, HEX, GeoJSON, sebuah buffer mengandung data WKB, atau sebuah obyek OGRGeomType. Obyek-obyek ini juga dikembalikan dari atribut Feature.geom, ketika membaca data vektor dari Layer (yaitu pada giliran bagian dari sebuah DataSource).

classmethod from_gml(gml_string)

Membangun sebuah OGRGeometry dari string GML yang diberikan.

classmethod from_bbox(bbox)

Membangun sebuah Polygon dari kotak-terikat diberikan (4-tuple).

__len__()

Mengembalikan sejumlah titik dalam sebuah LineString, sejumlah geometri dalam sebuah GeometryCollection. Tidak diberlakukan ke jenis geometri lain.

__iter__()

Perulangan terhadap titik-titik dalam sebuah LineString, lingkaran dalam Polygon, atau geometri dalam sebuah GeometryCollection. Tidak dapat diterapkan pada jenis-jenis geometri lain.

__getitem__()

Mengembalikan titik pada indeks yang ditentukan untuk LineString, lingkaran dalam pada indeks ditentukan untuk Polygon, atau geometri pada indeks ditentukan dalam sebuah GeometryCollection. Tidak dapat diberlakukan pada jenis-jenis geometri lain.

dimension

Returns the number of coordinated dimensions of the geometry, i.e. 0 for points, 1 for lines, and so forth:

>>> polygon.dimension
2

coord_dim

mengembalikan atau menyetel dimensi kordinat dari geometri ini. Sebagai contoh, nilai akan berupa 2 untuk geometri dua-dimensi.

geom_count

Returns the number of elements in this geometry:

>>> polygon.geom_count
1

point_count

Returns the number of points used to describe this geometry:

>>> polygon.point_count
4

num_points

Nama lain untuk point_count.

num_coords

Nama lain untuk point_count.

geom_type

Mengembalikan jenis dari geometri ini, sebagai sebuah obyek OGRGeomType.

geom_name

Returns the name of the type of this geometry:

>>> polygon.geom_name
'POLYGON'

area

Returns the area of this geometry, or 0 for geometries that do not contain an area:

>>> polygon.area
25.0

envelope

Mengembalikan sampul dari geometri ini, sebagai sebuah obyek Envelope.

extent

Returns the envelope of this geometry as a 4-tuple, instead of as an Envelope object:

>>> point.extent
(0.0, 0.0, 5.0, 5.0)

srs

This property controls the spatial reference for this geometry, or None if no spatial reference system has been assigned to it. If assigned, accessing this property returns a SpatialReference object. It may be set with another SpatialReference object, or any input that SpatialReference accepts. Example:

>>> city.geom.srs.name
'GCS_WGS_1984'

srid

Mengembalikan atau menyetel penciri acuan berhubungan pada SpatialReference dari geometri ini. Mengembalikan None jika tidak ada informasi acuan spasial terkait dengan geometri ini, atau jika sebuah SRID tidak dapat ditentukan.

geos

Mengebalikan obyek GEOSGeometry sesuai pada geometri ini.

gml

Returns a string representation of this geometry in GML format:

>>> OGRGeometry("POINT(1 2)").gml
'<gml:Point><gml:coordinates>1,2</gml:coordinates></gml:Point>'

hex

Returns a string representation of this geometry in HEX WKB format:

>>> OGRGeometry("POINT(1 2)").hex
'0101000000000000000000F03F0000000000000040'

json

Returns a string representation of this geometry in JSON format:

>>> OGRGeometry("POINT(1 2)").json
'{ "type": "Point", "coordinates": [ 1.000000, 2.000000 ] }'

kml

Mengembalikan perwakilan string dari geometri ini dalam bentuk KML.

wkb_size

Returns the size of the WKB buffer needed to hold a WKB representation of this geometry:

>>> OGRGeometry("POINT(1 2)").wkb_size
21

wkb

Mengembalikan sebuah buffer mengandung perwakilan WKB dari geometri ini.

wkt

Mengembalikan perwakilan string dari geometri ini dalam bentuk WKT.

ewkt

Mengembalikan perwakilan EWKT dari geometri ini.

clone()

Mengembalikan klon baru OGRGeometry dari obyek geometri ini.

close_rings()

If there are any rings within this geometry that have not been closed, this routine will do so by adding the starting point to the end:

>>> triangle = OGRGeometry("LINEARRING (0 0,0 1,1 0)")
>>> triangle.close_rings()
>>> triangle.wkt
'LINEARRING (0 0,0 1,1 0,0 0)'

transform(coord_trans, clone=False)

Transforms this geometry to a different spatial reference system. May take a CoordTransform object, a SpatialReference object, or any other input accepted by SpatialReference (including spatial reference WKT and PROJ strings, or an integer SRID).

Secara awalan dikembalikan dan geometri dirubah di-tempat. Bagaimanapun, jika kata kunci clone disetel menjadi True kemudian kloningan dirubah dari geometri dikembalikan sebagai gantinya

intersects(other)

Mengembalikan True jika geometri ini memotong ke lain, sebaliknya mengembalikan False.

equals(other)

Mengembalikan True jika geometri ini setara dengan lain, sebaliknya mengembalikan True.

disjoint(other)

Mengembalikan True jka geometri ini secara spasial menguraikan ke (yaitu tidak bersimpangan) lain, sebaliknya mengembalikan False.

touches(other)

Mengembalikan True jika geometri ini menyentuh lainnya, sebaliknya mengembalikan False.

crosses(other)

Mengembalikan True jika geometri ini bersilangan ke lainnya, sebaliknya mengembalikan False.

within(other)

Mengembalikan True jika geometri ini mengandung dalam yang lain, sebaliknya mengembalikan False.

contains(other)

Mengembalikan True jika geometri ini mengandung yang lainnya, sebaliknya mengembalikan False.

overlaps(other)

Mengembalikan True jika geometri ini tumpang tindih yang lain, sebaliknya mengembalikan False.

boundary()

Batasan geometri ini , sebagai sebuah obyek OGRGeometry baru.

convex_hull

Poligon cembung terkecil yang megnandung geometri ini, sebagai sebuah obyek OGRGeometry baru.

difference()

Mengembalikan kawasan terdiri dari perbedaan dari geometri dan lainnya, seperti obyek OGRGeometry baru.

intersection()

Mengembalikan kawasan terdiri dari persimpangan dari geometri dan lainnya, seperti obyek OGRGeometry baru.

sym_difference()

Mengembalikan kawasan terdiri dari perbedaan simetris dari geometri dan lainnya, seperti obyek OGRGeometry baru.

union()

Mengembalikan kawasan terdiri dari penggabungan dari geometri dan lainnya, seperti obyek OGRGeometry baru.

tuple

Returns the coordinates of a point geometry as a tuple, the coordinates of a line geometry as a tuple of tuples, and so forth:

>>> OGRGeometry("POINT (1 2)").tuple
(1.0, 2.0)
>>> OGRGeometry("LINESTRING (1 2,3 4)").tuple
((1.0, 2.0), (3.0, 4.0))

coords

Sebuah nama lain untuk tuple.

class Point

x

Returns the X coordinate of this point:

>>> OGRGeometry("POINT (1 2)").x
1.0

y

Returns the Y coordinate of this point:

>>> OGRGeometry("POINT (1 2)").y
2.0

z

Returns the Z coordinate of this point, or None if the point does not have a Z coordinate:

>>> OGRGeometry("POINT (1 2 3)").z
3.0

class LineString

x

Returns a list of X coordinates in this line:

>>> OGRGeometry("LINESTRING (1 2,3 4)").x
[1.0, 3.0]

y

Returns a list of Y coordinates in this line:

>>> OGRGeometry("LINESTRING (1 2,3 4)").y
[2.0, 4.0]

z

Returns a list of Z coordinates in this line, or None if the line does not have Z coordinates:

>>> OGRGeometry("LINESTRING (1 2 3,4 5 6)").z
[3.0, 6.0]

class Polygon

shell

Mengembalikan cangkang atau eksterior lingkaran dari poligon ini, sebagai geometri LinearRing.

exterior_ring

Sebuah nama lain untuk shell.

centroid

Mengembalikan Point mewakili pust dari poligon ini.

class GeometryCollection

add(geom)

Menambah geometri ke kumpulan geometri. Tidak dapat diterapkan pada jenis geometri lain.

OGRGeomType

class OGRGeomType(type_input)

This class allows for the representation of an OGR geometry type in any of several ways:

>>> from django.contrib.gis.gdal import OGRGeomType
>>> gt1 = OGRGeomType(3)  # Using an integer for the type
>>> gt2 = OGRGeomType("Polygon")  # Using a string
>>> gt3 = OGRGeomType("POLYGON")  # It's case-insensitive
>>> print(gt1 == 3, gt1 == "Polygon")  # Equivalence works w/non-OGRGeomType objects
True True

name

Returns a short-hand string form of the OGR Geometry type:

>>> gt1.name
'Polygon'

num

Returns the number corresponding to the OGR geometry type:

>>> gt1.num
3

django

Returns the Django field type (a subclass of GeometryField) to use for storing this OGR type, or None if there is no appropriate Django type:

>>> gt1.django
'PolygonField'

Envelope

class Envelope(*args)

mewakili sebuah struktur Sampul OGR yang mengandung kordinat minimual dan maksimal X, Y untuk kotak pembatas empat persegi panjang. Penamaan dari variabel adalah cocok dengan struktur Sampul OGR C.

min_x

Nilai minimal kordinat X

min_y

Nilai maksimal kordinat X.

max_x

Nilai minimal kordinat Y.

max_y

Nilai maksimal kordinat Y.

ur

Kordinat atas-kanan, sebagai sebuah tuple.

ll

Kordinat kiri-bawah, sebagai sebuah tuple.

tuple

Sebuah tuple mewakili bungkus.

wkt

Sebuah string mewakili amplop ini sebagai poligon dalam bentuk WKT.

expand_to_include(*args)

Coordinate System Object

SpatialReference

class SpatialReference(srs_input)

Obyek acuan spasial diinisialisasikan pada srs_input diberikan, yang mungkin satu dari berikut:

• OGC Well Known Text (WKT) (sebuah string)
• Kode EPSG(integer atau string)
• PROJ string
• Sebuah string tulisan cepat untuk standar dikenal-baik ('WGS84', 'WGS72', 'NAD27', 'NAD83')

Example:

>>> wgs84 = SpatialReference("WGS84")  # shorthand string
>>> wgs84 = SpatialReference(4326)  # EPSG code
>>> wgs84 = SpatialReference("EPSG:4326")  # EPSG string
>>> proj = "+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs "
>>> wgs84 = SpatialReference(proj)  # PROJ string
>>> wgs84 = SpatialReference(
...     """GEOGCS["WGS 84",
... DATUM["WGS_1984",
...      SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563,
...          AUTHORITY["EPSG","7030"]],
...      AUTHORITY["EPSG","6326"]],
... PRIMEM["Greenwich",0,
...      AUTHORITY["EPSG","8901"]],
... UNIT["degree",0.01745329251994328,
...      AUTHORITY["EPSG","9122"]],
... AUTHORITY["EPSG","4326"]]"""
... )  # OGC WKT

__getitem__(target)

Returns the value of the given string attribute node, None if the node doesn't exist. Can also take a tuple as a parameter, (target, child), where child is the index of the attribute in the WKT. For example:

>>> wkt = 'GEOGCS["WGS 84", DATUM["WGS_1984, ... AUTHORITY["EPSG","4326"]]'
>>> srs = SpatialReference(wkt)  # could also use 'WGS84', or 4326
>>> print(srs["GEOGCS"])
WGS 84
>>> print(srs["DATUM"])
WGS_1984
>>> print(srs["AUTHORITY"])
EPSG
>>> print(srs["AUTHORITY", 1])  # The authority value
4326
>>> print(srs["TOWGS84", 4])  # the fourth value in this wkt
0
>>> print(srs["UNIT|AUTHORITY"])  # For the units authority, have to use the pipe symbol.
EPSG
>>> print(srs["UNIT|AUTHORITY", 1])  # The authority value for the units
9122

attr_value(target, index=0)

Nilai atribut untuk node sasaran diberikan (misalnya 'PROJCS'). Kata kunci indeks menentukan sebuah indeks dari node anak untuk kembali.

auth_name(target)

Mengembalikan nama wewenang untuk node sasaran string yang diberikan.

auth_code(target)

Mengembalikan kode wewenang untuk node sasaran string yang diberikan.

clone()

Mengembalikan kloning dari obyek acuan spasial ini.

identify_epsg()

Metode ini memeriksa WKT dari SpatialReference ini dan akan menambahkan node-node wewenang EPSG dimana sebuah penciri EPSG dapat diterapkan.

from_esri()

Morphs this SpatialReference from ESRI's format to EPSG

to_esri()

Morphs this SpatialReference to ESRI's format.

validate()

Memeriksa untuk melihat jika acuan spasial diberikan adalah sah, jika tidak sebuah pengecualian akan dimunculkan.

import_epsg(epsg)

Impor acuan spasial dari kode EPSG.

import_proj(proj)

Import spatial reference from PROJ string.

import_user_input(user_input)

import_wkt(wkt)

Impor acuan spasial dari WKT.

import_xml(xml)

Mengimpor acuan spasial dari XML.

name

Mengembalikan nama dari Spatial Reference ini.

srid

Mengembalikan SRID dari otoritas tingkat-tinggi, atau None jika tidak ditentukan.

linear_name

Mengambalikan nama dari satuan linear.

linear_units

Mengembalikan nilai dari satuan linear.

angular_name

Mengembalikan nama dari satuan sudut."

angular_units

Mengembalikan nilai dari satuan sudut.

units

Mengembalikan 2-tuple dari nilai satuan dan nama satuan dan akan otomatis menentukan apakah mengembalikan satuan segaris atau bersinggungan.

ellipsoid

Mengembalikan sebuah tuple dari parameter ellipsoid untuk acuan spasial ini: (sumbu semimajor, sumbu semiminor, dan kebalikan terbalik).

semi_major

Mengembalikan sumbu semi major dari ellipsoid untuk acuan spasial ini.

semi_minor

Mengembalikan sumbu semi minor dari ellipsoid untuk acuan spasial ini.

inverse_flattening

Mengembalikan kebalikan terbalik dari ellipsoid untuk acuan spasial ini.

geographic

Mengembalikan True jika acuan spasial ini adalah geografis (node akar adalah GEOGCS).

local

Mengembalikan True jika acuan spasial ini adalah lokal (node akar adalah LOCAL_CS).

projected

Mengembalikan True jika acuan spasial ini adalah sistem kordinat terproyeksi (node akar adalah PROJCS).

wkt

Mengembalikan perwakilan WKT dari acuan spasial ini.

pretty_wkt

Mengembalikan perwakilan 'pretty' dari WKT.

proj

Returns the PROJ representation for this spatial reference.

proj4

Nama lain untuk SpatialReference.proj.

xml

Mengembalikan perwakilan XML dari acuan spasial ini.

CoordTransform

class CoordTransform(source, target)

Represents a coordinate system transform. It is initialized with two SpatialReference, representing the source and target coordinate systems, respectively. These objects should be used when performing the same coordinate transformation repeatedly on different geometries:

>>> ct = CoordTransform(SpatialReference("WGS84"), SpatialReference("NAD83"))
>>> for feat in layer:
...     geom = feat.geom  # getting clone of feature geometry
...     geom.transform(ct)  # transforming
...

Obyek Data Raster

GDALRaster

GDALRaster is a wrapper for the GDAL raster source object that supports reading data from a variety of GDAL-supported geospatial file formats and data sources using a consistent interface. Each data source is represented by a GDALRaster object which contains one or more layers of data named bands. Each band, represented by a GDALBand object, contains georeferenced image data. For example, an RGB image is represented as three bands: one for red, one for green, and one for blue.

Catatan

Untuk data raster tidak ada perbedaan diantara instance raster dan sumber datanya. Tidak seperti obyek Geometri, obyek GDALRaster adalah selalu sumber data. Raster-raster sementara dapat di instantiasi dalam memori menggunakan driver yang berhubungan, tetapi mereka akan menjadi kelas sama seeprti sumber-sumber raster berdasarkan-berkas.

class GDALRaster(ds_input, write=False)

aPembangunan untuk GDALRaster menerima dua parameter. Parameter pertama menentukan sumber raster, dan parameter kedua ditentukan jika raster harus dibuka dalam suasana tulis. Untuk raster baru-dibuat, parameter kedua diabaikan dan raster baru selalu dibuat dalam suasana tulis.

The first parameter can take three forms: a string or Path representing a file path (filesystem or GDAL virtual filesystem), a dictionary with values defining a new raster, or a bytes object representing a raster file.

Jika masukan adalah jalur berkas, raster dibuka dari sana. Jika masukan adalah mentah dalam dictionary, parameter width, height, dan srid diwajibkan. Jika masukan adalah obyek byte, itu akan dibuka menggunakan sistem berkas maya GDAL.

Untuk gambaran rinci pada bagaimana membuat raster menggunakan masukan dictionary, lihat Membuat raster dari data. Untuk gambaran rinci pada bagaimana membuat raster-raster dalam sistem berkas maya, lihat Menggunakan Virtual Filesystem GDAL.

Contoh berikut menunjukkan bagaimana raster-raster dapat dibuat dari sumber masukan berbeda (menggunakan data contoh dari percobaan GeoDjango; lihat juga bagian Data Contoh).

>>> from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster
>>> rst = GDALRaster("/path/to/your/raster.tif", write=False)
>>> rst.name
'/path/to/your/raster.tif'
>>> rst.width, rst.height  # This file has 163 x 174 pixels
(163, 174)
>>> rst = GDALRaster(
...     {  # Creates an in-memory raster
...         "srid": 4326,
...         "width": 4,
...         "height": 4,
...         "datatype": 1,
...         "bands": [
...             {
...                 "data": (2, 3),
...                 "offset": (1, 1),
...                 "size": (2, 2),
...                 "shape": (2, 1),
...                 "nodata_value": 5,
...             }
...         ],
...     }
... )
>>> rst.srs.srid
4326
>>> rst.width, rst.height
(4, 4)
>>> rst.bands[0].data()
array([[5, 5, 5, 5],
       [5, 2, 3, 5],
       [5, 2, 3, 5],
       [5, 5, 5, 5]], dtype=uint8)
>>> rst_file = open("/path/to/your/raster.tif", "rb")
>>> rst_bytes = rst_file.read()
>>> rst = GDALRaster(rst_bytes)
>>> rst.is_vsi_based
True
>>> rst.name  # Stored in a random path in the vsimem filesystem.
'/vsimem/da300bdb-129d-49a8-b336-e410a9428dad'

Changed in Django 4.2:

Support for pathlib.Path ds_input was added.

name

Nama dari sumber yang setara pada jalur berkas masukan atau nama disediakan ketika instansiasi.

>>> GDALRaster({"width": 10, "height": 10, "name": "myraster", "srid": 4326}).name
'myraster'

driver

The name of the GDAL driver used to handle the input file. For GDALRasters created from a file, the driver type is detected automatically. The creation of rasters from scratch is an in-memory raster by default ('MEM'), but can be altered as needed. For instance, use GTiff for a GeoTiff file. For a list of file types, see also the GDAL Raster Formats list.

Raster dalam-memori dibuat melalui contoh berikut:

>>> GDALRaster({"width": 10, "height": 10, "srid": 4326}).driver.name
'MEM'

Sebuah berkas berdasarkan raster GeoTiff dibuat melalui contoh berikut:

>>> import tempfile
>>> rstfile = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".tif")
>>> rst = GDALRaster(
...     {
...         "driver": "GTiff",
...         "name": rstfile.name,
...         "srid": 4326,
...         "width": 255,
...         "height": 255,
...         "nr_of_bands": 1,
...     }
... )
>>> rst.name
'/tmp/tmp7x9H4J.tif'           # The exact filename will be different on your computer
>>> rst.driver.name
'GTiff'

width

Lebar dari sumber dalam pixel (sumbu-X).

>>> GDALRaster({"width": 10, "height": 20, "srid": 4326}).width
10

height

Lebar dari sumber dalam pixel (sumbu-Y).

>>> GDALRaster({"width": 10, "height": 20, "srid": 4326}).height
20

srs

Sistem acuan spasial dari raster, seperti instance SpatialReference. SRS dapat dirubah dengan merubah itu ke SpatialReference lain atau menyediakan masukan apapun yang diterima oleh pembangun SpatialReference.

>>> rst = GDALRaster({"width": 10, "height": 20, "srid": 4326})
>>> rst.srs.srid
4326
>>> rst.srs = 3086
>>> rst.srs.srid
3086

srid

Spatial Reference System Identifier (SRID) dari raster. Sifat ini adalah jalan pintas untuk mendapatkan atau menyetel SRID melalui atribut srs.

>>> rst = GDALRaster({"width": 10, "height": 20, "srid": 4326})
>>> rst.srid
4326
>>> rst.srid = 3086
>>> rst.srid
3086
>>> rst.srs.srid  # This is equivalent
3086

geotransform

Matriks perubahan affine digunakan untuk pengacuan geo sumber, sebagai sebuah tuple dari enam koefisien yang memetakan kordinat pixel/baris menjadi ruang acuan geo menggunakan hubungan berikut:

Xgeo = GT(0) + Xpixel * GT(1) + Yline * GT(2)
Ygeo = GT(3) + Xpixel * GT(4) + Yline * GT(5)

Nilai-nilai sama dapat diambil dengan mengakses sifat attr:origin (indeks 0 dan 3), scale (indeks 1 dan 5) dan skew (indeks 2 dan 4).

Awalnya adalah [0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, -1.0].

>>> rst = GDALRaster({"width": 10, "height": 20, "srid": 4326})
>>> rst.geotransform
[0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, -1.0]

origin

Kordinat-kordinat dari kiri atas asli dari raster dalam sistem acuan spasial dari sumber, sebagai sebuah obyek titik dengan anggota x dn y.

>>> rst = GDALRaster({"width": 10, "height": 20, "srid": 4326})
>>> rst.origin
[0.0, 0.0]
>>> rst.origin.x = 1
>>> rst.origin
[1.0, 0.0]

scale

Pixel width and height used for georeferencing the raster, as a point object with x and y members. See geotransform for more information.

>>> rst = GDALRaster({"width": 10, "height": 20, "srid": 4326})
>>> rst.scale
[1.0, -1.0]
>>> rst.scale.x = 2
>>> rst.scale
[2.0, -1.0]

skew

Koefisien tidak simetris digunakan untuk pengacuan geo raster, sebagai sebuah obyek titik dengan anggota x dan y. Dalam kasus gambar ke utara, koefisien ini keduanya 0.

>>> rst = GDALRaster({"width": 10, "height": 20, "srid": 4326})
>>> rst.skew
[0.0, 0.0]
>>> rst.skew.x = 3
>>> rst.skew
[3.0, 0.0]

extent

Perpanjang (nilai-nilai batasan) dari sumber raster, sebagai sebuah 4-tuple (xmin, ymin, xmax, ymax) dalam sistem acuan spasial dari sumber.

>>> rst = GDALRaster({"width": 10, "height": 20, "srid": 4326})
>>> rst.extent
(0.0, -20.0, 10.0, 0.0)
>>> rst.origin.x = 100
>>> rst.extent
(100.0, -20.0, 110.0, 0.0)

bands

Daftar pita dari sumber, seperti contoh GDALBand.

>>> rst = GDALRaster(
...     {
...         "width": 1,
...         "height": 2,
...         "srid": 4326,
...         "bands": [{"data": [0, 1]}, {"data": [2, 3]}],
...     }
... )
>>> len(rst.bands)
2
>>> rst.bands[1].data()
array([[ 2.,  3.]], dtype=float32)

warp(ds_input, resampling='NearestNeighbour', max_error=0.0)

Mengembalikan versi melengkung dari raster ini.

Parameter pelengkungan dapat ditentukan melalui argumen ds_input. Penggunaan ds_input sejalan pada argumen berhubungan dari pembangun kelas. Itu adalah sebuah dictionary dengan karakteristik dari sasaran raster. Nilai-nilai kunci dictionary yang diizinkan adalah lebar, tinggi, SRID, asli, skala, kemiringan, jenis data, driver, dan nama (nama berkas).

Secara awalan, fungsi melengkung menjaga kebanyakan parameter setara pada nilai-nilai dari raster sumber asli, jadi hanya parameter yang harus dirubah butuh ditentukan. Catat bahwa ini termasuk driver, jadi untuk raster berdasarkan berkas fungsi melengkung akan membuat raster baru pada cakram.

Parameter yang hanya disetel berbeda dari raster sumber adalah nama. Nilai awalan dari nama raster adalah nama dari sumber raster ditambahkan dengan '_copy' + source_driver_name. Untuk raster berdasarkan-berkas itu dianjurkan untuk menyediakan jalur berkas dari raster sasaran.

Algoritma contoh ulang digunakan untuk melengkungkan dapat ditentukan dengan argumen resampling. Awalan adalah NearestNeighbor, dan nilai lainnya diizinkan adalah Bilinear, Cubic, CubicSpline, Lanczos, Average, dan Mode.

Argumen max_error dapat digunakan untuk menentukan kesalahan maksimal diukur dalam masukan pixel yang diizinkan dalam mendekati perubahan. Awalan adalah 0.0 untuk perhitungan tepat.

Untuk pengguna akrab dengan GDAL, fungsi ini mempunyai fungsionalitas mirip pada kegunaan baris-perintah gdalwarp.

Sebagai contoh, fungsi pembungkus dapat digunakan untuk mengumpulkan raster untuk menggandakan dari skala pixel aslinya.

>>> rst = GDALRaster(
...     {
...         "width": 6,
...         "height": 6,
...         "srid": 3086,
...         "origin": [500000, 400000],
...         "scale": [100, -100],
...         "bands": [{"data": range(36), "nodata_value": 99}],
...     }
... )
>>> target = rst.warp({"scale": [200, -200], "width": 3, "height": 3})
>>> target.bands[0].data()
array([[  7.,   9.,  11.],
       [ 19.,  21.,  23.],
       [ 31.,  33.,  35.]], dtype=float32)

transform(srs, driver=None, name=None, resampling='NearestNeighbour', max_error=0.0)

Transforms this raster to a different spatial reference system (srs), which may be a SpatialReference object, or any other input accepted by SpatialReference (including spatial reference WKT and PROJ strings, or an integer SRID).

It calculates the bounds and scale of the current raster in the new spatial reference system and warps the raster using the warp function.

Secara awalan, driver dari sumber raster digunakan dan nama dari raster adalah nama asli ditambahkan dengan '_copy' + source_driver_name. Sebuah driver berbeda dapat ditentukan dengan argumen driver dan name.

Algoritma contoh ulang adalah NearestNeighbour tetapi dapat dirubah menggunakan argumen resmpling. Maksimal kesalahan awalan diizinkan untuk contoh ulang adalah 0.0 dan dapat dirubah menggunakan argumen max_error. Obrolkan dokumen warp untuk rincian pada argumen-argumen tersebut.

>>> rst = GDALRaster(
...     {
...         "width": 6,
...         "height": 6,
...         "srid": 3086,
...         "origin": [500000, 400000],
...         "scale": [100, -100],
...         "bands": [{"data": range(36), "nodata_value": 99}],
...     }
... )
>>> target_srs = SpatialReference(4326)
>>> target = rst.transform(target_srs)
>>> target.origin
[-82.98492744885776, 27.601924753080144]

info

Mengembalikan string dengan ringkasan dari raster. Ini setara pada kegunaan baris perintah gdalinfo.

metadata

Metadata dari raster ini, diwakili sebagai dictionary bersarang. Kunci tingkat-pertama adalah ranah metadata. Tingkat-kedua mengandung barang metadata dan nilai dari setiap ranah.

Untuk menyetel atau memperbaharui barang metadata, lewatkan barang metadata berhubungan ke metode menggunakan struktur bersarang digambarkan diatas. Hanya kunci-kunci yang dalam dictionary ditentukan adalah diperbaharui; sisa dari metadata tetap tidak berubah.

Untuk memindahkan barang metadata, gunakan None sebagai nilai metadata.

>>> rst = GDALRaster({"width": 10, "height": 20, "srid": 4326})
>>> rst.metadata
{}
>>> rst.metadata = {"DEFAULT": {"OWNER": "Django", "VERSION": "1.0"}}
>>> rst.metadata
{'DEFAULT': {'OWNER': 'Django', 'VERSION': '1.0'}}
>>> rst.metadata = {"DEFAULT": {"OWNER": None, "VERSION": "2.0"}}
>>> rst.metadata
{'DEFAULT': {'VERSION': '2.0'}}

vsi_buffer

Sebuah bytes perwakilan dari raster ini. Mengembalikan None untuk raster-raster yang tidak disimpan dalam sistem berkas maya GDAL.

is_vsi_based

Sebuah boolean menunjukkan jika raster ini disimpan dalam sistem berkas maya GDAL.

GDALBand

class GDALBand

Instance-instance GDALBand tidak dibuat tegas, tetapi daripada mengambil dari obyek GDALRaster, melalui atribut bands nya. GDALBand mengandung nilai pixel sebenarnya dari raster.

description

Nama dari gambaran dari pita, jika ada.

width

Lebar dari pita dalam pixel (sumbu-X).

height

Lebar dari pita dalam pixel (sumbu-Y).

pixel_count

Jumlah angka dari pixel dalam pita ini. Adalah setara pada width * height.

statistics(refresh=False, approximate=False)

Menghitung statistik pada nilai pixel dari pita ini. Nilai kembalian adalah sebuah tuple diikuti struktur berikut: (minimum, maximum, mean, standard deviation).

Jika argumen approximate disetel menjadi True, statistik mungkin dihitung berdasarkan pada tinjauan atau subset dari ubin-ubin gambar.

Jika argumen refresh disetel menjadi True, statistik akan dihitung dari data langsung, dan cache akan diperbaharui dengan hasil.

Jika nilai cache tetap ditemukan, nilai itu dikembalikan. Untuk bentuk raster menggunakan layanan Persistent Auxiliary Metadata (PAM), statistik mungkin di cache dalam berkas bantu. Dalam beberapa kasus metadata ini mungkin diluar sinkronisasi dengan nilai pixel atau menyebabkan nilai dari panggilan sebelumnya dikembalikan yang tidak mencerminkan nilai dari argumen approximate. Dalam kasus itu, gunakan argumen resfresh untuk mendapatkan nilai pembaharuan dan menyimpan mereka dalam cache.

Untuk pita kosong (dimana semua nilai pixel adalah "no data"), semua statistik dikembalikan sebagai None.

Statistik dapat juga diambil langsung dengan mengakses milik min, max, mean, dan std.

min

Nilai pixel minimal dari pita (tidak termasuk nilai "no data").

max

Nilai pixel maksimal dari pita (tidak termasuk nilai "no data").

mean

Arti dari semua nilai-nilai pixel dari pita (tidak termasuk nilai "no data").

std

Penyimpangan standar dari semua nilai pixel dari pita (tidak termasuk nilai "no data").

nodata_value

Nilai "no data" untuk pita umumnya penanda khusus nilai digunakan untuk menandai pixel yang bukan data sah. Pixel tersebut harus umtumnya jangan ditampilkan, ataupun membantu menganalisa tindakan-tindakan.

To delete an existing "no data" value, set this property to None.

datatype(as_string=False)

The data type contained in the band, as an integer constant between 0 (Unknown) and 14. If as_string is True, the data type is returned as a string. Check out the "GDAL Pixel Type" column in the datatype value table for possible values.

color_interp(as_string=False)

Tafsiran warna untuk pita, sebagai integer diantara 0 dan 16. Jika as_string adlah True, jenis data dikembalikan sebagai string dengan nilai kemungkinan berikut: GCI_Undefined, GCI_GrayIndex, GCI_PaletteIndex, GCI_RedBand, GCI_GreenBand, GCI_BlueBand, GCI_AlphaBand, GCI_HueBand, GCI_SaturationBand, GCI_LightnessBand, GCI_CyanBand, GCI_MagentaBand, GCI_YellowBand, GCI_BlackBand, GCI_YCbCr_YBand, GCI_YCbCr_CbBand, dan GCI_YCbCr_CrBand. GCI_YCbCr_CrBand juga mewakili GCI_Max karena keduanya berhubungan pada integer 16, tetapi hanya GCI_YCbCr_CrBand dikembalikan sebagai string.

data(data=None, offset=None, size=None, shape=None)

Pengakses ke nilai-nilai pexel dari GDALBand. Mengembalikan larik data lengkap jika tidak ada parameter disediakan. Sebuah subset dari larik pixel dapat diminta dengan menentukan sebuah penyeimbang dan ukuran blok sebagai tuple.

Jika NumPy tersedia, data dikembalikan sebagai larik NumPy. Untuk alasan penampilan, sangat dianjurkan menggunakan NumPy.

Data ditulis pada GDALBand jika parameter data disediakan. Masukan dapat berupa satu dari jenis-jenis berikut - string paket, buffer, list, senarai, dan senarai NumPy. Jumlah barang-barang dalam masukan harus biasanya menanggapi pada jumlah angka dari pixel dalam pita, atau pada angka pixel untuk blok khusus dari nilai pixel jika parameter offset dan size disediakan.

Jika sejumlah barang dalam masukan berbeda dari ssaran blok pixel, parameter shape harus ditentukan. Shape adalah tuple yang menentukan lebar dan tinggi dari masukan data dalam pixel. Data kemudian direplikasi untuk memperbaharui nilai dari blok terpilih. Ini sangat berguna untuk mengisi seluruh pita dengan nilai tunggal, sebagai contoh.

Sebagai contoh:

>>> rst = GDALRaster(
...     {"width": 4, "height": 4, "srid": 4326, "datatype": 1, "nr_of_bands": 1}
... )
>>> bnd = rst.bands[0]
>>> bnd.data(range(16))
>>> bnd.data()
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]], dtype=int8)
>>> bnd.data(offset=(1, 1), size=(2, 2))
array([[ 5,  6],
       [ 9, 10]], dtype=int8)
>>> bnd.data(data=[-1, -2, -3, -4], offset=(1, 1), size=(2, 2))
>>> bnd.data()
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4, -1, -2,  7],
       [ 8, -3, -4, 11],
       [12, 13, 14, 15]], dtype=int8)
>>> bnd.data(data="\x9d\xa8\xb3\xbe", offset=(1, 1), size=(2, 2))
>>> bnd.data()
array([[  0,   1,   2,   3],
       [  4, -99, -88,   7],
       [  8, -77, -66,  11],
       [ 12,  13,  14,  15]], dtype=int8)
>>> bnd.data([1], shape=(1, 1))
>>> bnd.data()
array([[1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1]], dtype=uint8)
>>> bnd.data(range(4), shape=(1, 4))
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3]], dtype=uint8)

metadata

Metadata dari pita ini. Kegunaannya mirip pada GDALRaster.metadata.

Membuat raster dari data

Bagian ini menggambarkan bagaimana membuat raster dari goresan menggunakan parameter ds_input.

Raster baru dibuat ketika dict dilewatkan pada pembangun GDALRaster. Dictionary mengandung menentukan parameter dari raster baru, seperti aslinnya, ukuran, atau sistem acuan spasial. Dictionary dapat juga mengandung data pixel dan informasi mengenai bentuk dari raster baru. Raster dihasilkan dapat karena itu berupa berdasarkan-berkas atau berdasarkan-memori, tergantung pada driver yang ditentukan.

Tidak ada standar untuk menggambarkan data raster dalam dictionary atau rasa JSON. Pengertian dari masukan dictionary pada kelas GDALRaster adalah karena itu khusus pada Django. Itu terinspirasi oleh bentuk geojson, tetapi standar geojson saat ini terbatas pada bentuk vektor.

Contoh-contoh dari menggunakan kunci berbeda ketika membuat raster dapat ditemukan dalam dokumentasi dari atribut berhubungan dan metode-metode dari kelas-kelas GDALRaster dan GDALBand.

Kamus ds_input

Hanya sedikit kunci dibutuhkan dalam dictionary ds_input untuk membuat raster: width, height, dan srid. Semua parameter lain memiliki nilai awalan (lihat tabel dibawah). Daftar dari kunci yang dapat dilewatkan dalam dictionary ds_input sangat dekat terkait tetapi bukan mirip pada sifat GDALRaster. Banyak dari parameter dipetakan secara langsung ke sifat tersebut; lainnya digambarkan dibawah.

Tabel berikut menggambarkan semua kunci yang dapat disetel dalam dictionary ds_input.

Kunci	Awalan	Penggunaan
srid	diwajibkan	Dipetakan ke atribut srid
width	diwajibkan	Dipetakan ke atribut width
height	diwajibkan	Dipetakan ke atribut height
driver	MEM	Dipetakan ke atribut driver
name	''	Lihat dibawah
origin	0	Dipetakan ke atribut origin
scale	0	Dipetakan ke atribut scale
skew	0	Dipetakan ke atribut width
bands	[]	Lihat dibawah
nr_of_bands	0	Lihat dibawah
datatype	6	Lihat dibawah
papsz_options	{}	Lihat dibawah

name

Strung mewakili nama dari raster. ketika membuat raster berdasarkan-berkas, parameter ini harus berupa jalur berkas untuk raster baru. jika nama dimulai dengan /vsimem/, raster dibuat dalam sistem berkas maya GDAL.

datatype

Integer mewakili jenis data untuk semua pita. Awalan pada 6 (Float32). Semua pita dari raster baru diwajibkan memiliki jenis data sama. Pemetaan nilai adalah:

Nilai	Jenis Piksel GDAL	Deskripsi
1	GDT_Byte	8 bit unsigned integer
2	GDT_UInt16	16 bit unsigned integer
3	GDT_Int16	16 bit signed integer
4	GDT_UInt32	32 bit unsigned integer
5	GDT_Int32	32 bit signed integer
6	GDT_Float32	32 bit floating point
7	GDT_Float64	64 bit floating point
12	GDT_UInt64	64 bit unsigned integer (GDAL 3.5+)
13	GDT_Int64	64 bit signed integer (GDAL 3.5+)
14	GDT_Int8	8 bit signed integer (GDAL 3.7+)

nr_of_bands

Integer mewakilkan angka dari pita dari raster. Sebuah raster dapat dibuat tanpa melewati data pita ketika pembuatan. Jika angka dari pita tidak ditentukan, itu otomatis dihitung dari panjang dari masukan band. Angka dari pita tidak dapat dirubah setelah pembuatan.

bands

Sebuah list dari dictionary band_input dengan data masukan pita. Indeks hasil pita adalah sama seperti dalam list yang disediakan. Pengertian dari dictionary masukan pita diberikan dibawah. Jika data pita tidak disediakan, nilai pita raster diinstansiasikan sebagai sebuah larik nol dan nilai "no data" disetel menjadi None.

papsz_options

Sebuah dictionary dengan pilihan pembuatan raster. Pasangan kunci-nilai dari masukan dictionary dilewatkan ke driver pada pembuatan dari raster.

Pilihan-pilihan tersedia adalah driver-khusus dan digambarkan dalam dokumentasi dari setiap driver.

Nilai-nilai dalam dictianry bukan sensitif-kasus dan otomatis dirubah ke bentuk string benar ketika pembuatan.

The following example uses some of the options available for the GTiff driver. The result is a compressed raster with an internal tiling scheme. The internal tiles have a block size of 23 by 23:

>>> GDALRaster(
...     {
...         "driver": "GTiff",
...         "name": "/path/to/new/file.tif",
...         "srid": 4326,
...         "width": 255,
...         "height": 255,
...         "nr_of_bands": 1,
...         "papsz_options": {
...             "compress": "packbits",
...             "tiled": "yes",
...             "blockxsize": 23,
...             "blockysize": 23,
...         },
...     }
... )

Kamus band_input

Kunci bands dalam dictionary ds_input adalah daftar dari dictionary band_input. Setiap dictionary band_input dapat mengandung nilai-nilai pixel dan nilai "no data" untuk disetel pada pita dari raster baru. Larik data dapat memiliki ukuran penuh dari raster baru atau lebih kecil. Untuk larik yang paling kecil dari raster penuh, Kunci-kunci size, shape, dan offset mengendalikan nilai pixel. Kunci-kunci berhubungan dilewatkan ke metode data(). Kegunaan mereka sama seperti mengatur data pita dengan metode itu. Tabel berikut menggambarkan kunci-kunci yang dapat digunakan.

Kunci	Awalan	Penggunaan
nodata_value	None	Dipetakan ke atribut nodata_value
data	Sama seperti nodata_value atau 0	Dilewatkan ke metode data()
size	(with, height) dari raster	Dilewatkan ke metode data()
shape	Sama seperti ukuran	Dilewatkan ke metode data()
offset	(0, 0)	Dilewatkan ke metode data()

Menggunakan Virtual Filesystem GDAL

GDAL can access files stored in the filesystem, but also supports virtual filesystems to abstract accessing other kind of files, such as compressed, encrypted, or remote files.

Using memory-based Virtual Filesystem

GDAL mempunyai berkas sistem berdasarkan-memori dalam, yang mengizinkan memberlakukan blok-blok dari memori sebagai berkas. Itu dapat digunakan untuk membaca dan menulis obyek GDALRaster pada dan dari penyangga berkas biner.

Ini berguna dalam konteks jaringan dimana raster-raster mungkin diambil sebagai penyangga dari penyimpanan terpencil atau dikembalikan dari sebuah tampilan tanpa sedang ditulis ke cakram.

Obyek-obyek GDALRaster dibuat dalam sistem berkas maya ketika sebuah obyek bytes disediakan sebagai masukan, atau ketika jalur berkas dimulai dengan /vsimem/.

Input provided as bytes has to be a full binary representation of a file. For instance:

# Read a raster as a file object from a remote source.
>>> from urllib.request import urlopen
>>> dat = urlopen("http://example.com/raster.tif").read()
# Instantiate a raster from the bytes object.
>>> rst = GDALRaster(dat)
# The name starts with /vsimem/, indicating that the raster lives in the
# virtual filesystem.
>>> rst.name
'/vsimem/da300bdb-129d-49a8-b336-e410a9428dad'

Untuk membuat raster berdasarkan-berkas maya dari goresan, gunakan perwakilan dictionary ds_input dan sediakan argumen name yang dimulai dengan /vsimem/ (untuk rincian dari perwakilan dictionary, lihat Membuat raster dari data). Untuk raster berdasarkan-berkas maya, atribut vsi_buffer mengembalikan perwakilan bytes dari raster.

Here's how to create a raster and return it as a file in an HttpResponse:

>>> from django.http import HttpResponse
>>> rst = GDALRaster(
...     {
...         "name": "/vsimem/temporarymemfile",
...         "driver": "tif",
...         "width": 6,
...         "height": 6,
...         "srid": 3086,
...         "origin": [500000, 400000],
...         "scale": [100, -100],
...         "bands": [{"data": range(36), "nodata_value": 99}],
...     }
... )
>>> HttpResponse(rast.vsi_buffer, "image/tiff")

Using other Virtual Filesystems

Depending on the local build of GDAL other virtual filesystems may be supported. You can use them by prepending the provided path with the appropriate /vsi*/ prefix. See the GDAL Virtual Filesystems documentation for more details.

Compressed rasters

Instead decompressing the file and instantiating the resulting raster, GDAL can directly access compressed files using the /vsizip/, /vsigzip/, or /vsitar/ virtual filesystems:

>>> from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster
>>> rst = GDALRaster("/vsizip/path/to/your/file.zip/path/to/raster.tif")
>>> rst = GDALRaster("/vsigzip/path/to/your/file.gz")
>>> rst = GDALRaster("/vsitar/path/to/your/file.tar/path/to/raster.tif")

Network rasters

GDAL can support online resources and storage providers transparently. As long as it's built with such capabilities.

To access a public raster file with no authentication, you can use /vsicurl/:

>>> from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster
>>> rst = GDALRaster("/vsicurl/https://example.com/raster.tif")
>>> rst.name
'/vsicurl/https://example.com/raster.tif'

For commercial storage providers (e.g. /vsis3/) the system should be previously configured for authentication and possibly other settings (see the GDAL Virtual Filesystems documentation for available options).

Pengaturan

GDAL_LIBRARY_PATH

Sebuah string nenentukan tempat dari pustaka GDAL. Khususnya, pengaturan ini hanya digunakan jika pustaka GDAL adalah dalam tempat bukan-standar (misalnya, /home/john/lib/libgdal.so).

Pengecualian

exception GDALException

Pengecualian GDAL dasar, menunjukkan kesalahan terkait-GDAL.

exception SRSException

Sebuah pengecualian dimunculkan ketika kesalahan muncul ketika membangun atau menggunakan obyek sistem acuan spasial.